在了解用户增长相关的方案后，我们需要考虑接下来的问题：如何优化变现，为公司带来更好的收益。在这里，我替换了 “提高每位用户带来的收益” 这样略显狭隘的说法，希望用更宏观的说法来代替它，也就是强调用户整体带来收益的增长，而非个体。变现是一个很实际的问题，尽管切换到用户心理我希望定价越少越好，不要有太多套路，例如大数据杀熟，但是变现是一家公司存活和发展的根本，没有资金支撑公司的运作，就不会有产品存活，没有充足的资金支持，就不会有新功能的诞生。同时，我们希望这是一个互惠双赢的过程，提升用户带来收益的同时，我们也希望为用户提供等价更好的服务。此外，优化变现并非是尽可能多从个体中获利，而是整体的平衡。
业务模式不同，提高用户终身价值的基本做法也不同。对于零售公司而言，提高用户变现能力的根本途径是说服他们购买更多产品；对SaaS公司而言，是让更多订购者续订、延长订购年限和升级到价格更贵的服务；来源是销售广告版面，那么增加创收本质上是要创造更多广告位并且说服更多广告主出更高价钱来购买你的广告位。
那么我们如何来优化变现呢？文中作者给出了三个步骤：1. 绘制变现漏斗；2. 认识你的用户；3. 优化定价。
1. 绘制变现漏斗
与「激活」那章采用的方法相似，我们需要首先搞清楚这些现状。我们可以根据整个用户旅程绘制的基本路线图，在路线图上标出从获客到留存的整个过程中所有可能从用户身上盈利的机会，同时还要找出用户旅程中阻碍创收的所有环节。我们需要分析哪些环节带来的收益最高，哪些环节是夹点（pinch points），也就是损失潜在收益的地方。
2. 认识你的用户
我们的变现来自于用户，这也需要我们懂得用户的心理诉求。当下很多购物类 APP 都会有精准的推荐，让我们忘记手里的信用卡还剩多少余额，购物车永远不会空虚。那么如何做到精准推荐呢？
首先我们需要做用户画像，将整体用户分成不同的用户群组。我们可以将关注重点定为每个群组贡献的收益：订购计划的档位，消费额，每用户平均收入，用户参与度等等。随后，我们需要调查用户的需求，研究不同群组的用户都有哪些需求特点。最后，利用数据和算法为群组制定产品功能，将用户喜欢的产品适时推荐给用户。
需要注意的是，我们需要注意隐私边界，如果你过度窥探人们的生活，那么个性化定制就会变得十分可怕。
3. 优化定价
定价远比我们想象的复杂，我们对价格可能存在一些误区。低价确实常常能够带来更高的销量，但其实并非总是如此。有时，降价甚至会损害销售，或者至少不像你期望的那样增加需求量。同时，人们将价格看作是质量的信号，这在技术和专业服务市场特别常见，然而实际上价格和质量往往不能等同。此外，用户并不像你想象中那样对价格很敏感。
定价相对论：人们对于价格高低的判断会受到其他价格选项的影响；消费者愿意付多少钱在很大程度上受到价格选项组合的影响（诱饵效应，例如一些烟幕弹套餐）；另外，从时间上来对比也可能影响消费者的购买判断（例如促销降价，或者沉锚效应）。
如何制定定价？我们可以通过开展问卷调查和用户调研找出最佳定价区间并进行试验。问卷的内容可以包括：（产品）在哪个价位会让你觉得太贵而决不会考虑购买？（产品）在哪个价位会让你觉得略贵，但你还是会考虑购买？（产品）在哪个价位会让你觉得购买很划算？（产品）价格低到哪种水平会让你开始怀疑产品质量？有人认为直接向用户询问价格问题只能带来“低价”的回答，因为用户总是想怎样对他们最有利。但是，即使是那些认为不能直接根据用户反馈来决定价格的人当中，大多数都同意通过调查问卷和采访获得的用户反馈至少可以帮助你决定产品定价，而且你还能了解到目标用户中哪些人愿意出这个价钱。团队应该不断试验定价，正如他们对待其他增长环节一样。
一分钱的差距：在用户眼中免费使用产品和哪怕付很少的价钱之间存在着天壤之别，有时很低的价格都会引起巨大的摩擦，对于网络产品或者数字产品更是如此，甚至有时提供免费产品比花钱获取付费用户的成本更低。如果我们的产品是移动App，我们往往别无选择，只能让它成为免费产品，而在内部可以通过付费订阅提供更好的服务。
测试定价十分关键，但同时也充满危险，因为用户普遍不喜欢看到太大的价格变动。确保用户体验前后一致。
最后，在确定你的价值度量之前先问自己三个问题：这个价值度量是否与用户看到的价值相匹配？这个度量是否会随着用户对产品使用量的增加而增加？这个度量是否易于理解？我们需要重温消费心理学，了解用户在消费时的心理。
