為什麼APP動不動就來問你一些使用感受或者評分的問題了麼？其實，你的回答是在幫助你在用的産品能有更好的使用體驗。不然，産品經理腦洞再大能大過用戶體量嘛？

所以，問你看到“千萬别點開”後，你到底點不點？背後也許藏着的是如上的種種……

如果你略知用戶增長模型（AARRR），那麼應該知道其最後一個環節自傳播Referral是有多麼的niubility。現如今各種渠道獲客成本倍增，裂變這個詞也成為一些産品、運營培訓機構常挂在嘴邊的黃金招牌，一堆零到幾十萬用戶的案例仿佛比比皆是，而那些真正能做到裂變的無外乎都是深知此模型的老司機的爸爸……

溫故知新

獲取用戶：怎麼獲取？

WEB站通過搜索引擎優化，APP通過應用市場發布、ASO等方式獲取。還有運營場景化營銷的H5、自媒體軟文等。線下傳統市場通過地推和傳單進行獲取用戶，還有商務BD資源互換等。

活躍用戶：怎麼提高？

當用戶入駐後，通過運營手段的多樣化，價格福利、優質内容等方式進行提高活躍。運營把内容質量做高，品類做多，價格福利結構化，但需要在成本至上的原則下有生長空間。産品策略上，除了提供運營模塊和内容深化。進行産品會員激勵機制成長體制進行活躍用戶。不僅商品優惠的，VIP等标示的ICON，對于長業務流程，進行流程激勵體制，産品策略更具多元化。

忠實用戶：在哪裡？

通過運營手段來積累你的忠實用戶，從社區用戶共建UGC，到引領這波用戶并配以相應的資源打造成為PUGC。電商則通過商品質量，O2O通過優質服務提高留存。這些都是業務層面的提高留存。産品模式上，通過會員機制的簽到和獎勵的機制去提高留存。包括PUSH推送和短信激活方式都是激活用戶，提高留存的産品方式。

通過日留存率、周留存率、月留存率等指标監控應用的用戶流失情況，并采取相應的手段在用戶流失之前，激勵這些用戶繼續使用應用。

獲取收入：賣家在哪？

比較重要的節點，即使是免費應用，也應該有其盈利的模式。就目前而言，移動應用收入來源主要有四種：付費應用、應用内付費、廣告、流量變現。付費應用在國内的接受程度很低，包括Google Play Store在中國也隻推免費應用。在國内，廣告是大部分開發者的收入來源，而應用内付費目前在遊戲行業應用比較多。前面所提的提高活躍度、提高留存率，對獲取收入來說，是必需的基礎。用戶基數大了，收入才有可能上量。而流量變現不言而喻，首先你要有大量的活躍用戶。

自傳播：傳什麼？

以前的運營模型到第四個層次就結束了，但是社交網絡的興起，使得運營增加了一個方面，就是基于社交網絡的病毒式傳播，這已經成為獲取用戶的一個新途徑。這個方式的成本很低，而且效果有可能非常好，唯一的前提是産品自身要足夠好，有很好的口碑。從自傳播到再次獲取新用戶，應用運營形成了一個螺旋式上升的軌道。而那些優秀的應用就很好地利用了這個軌道，不斷擴大自己的用戶群體。

淺嘗但不止

滴滴為例——營銷手段

（1）紮實的消費者洞察，從數據中挖掘消費者痛點

滴滴通過消費者調研、問券、訪談、業務端反饋、大數據分析等方式，進行消費者洞察，從數據中看出在夜間打車的巨大需求及集中态勢，從而提煉消費者痛點。于是滴滴在早期用紅包的方式在微信平台通過用戶推薦瘋狂的獲客，緊緊抓住用戶痛點，在最少花費的前提下提高出行便利，即使在已經趨于穩定的階段，推薦在整個新客獲取占比也是人效最高的獲客方式。

（2）瞄準人群共性、個人痛點上升到社會共性

針對當下某一人群的心理狀況和需求，提出大城市病、趕跑族等概念标簽。而這類用戶的朋友圈是潛在用戶的可能性極大，你的消費能力在一定程度上代表了你朋友的消費能力，你的價值觀也往往可以通過你朋友的行為來體現。同時用戶推薦你的産品表明了對産品的認可，無論是用戶自發還是因為獎勵機制被動去推薦分享大體來看還是對産品有一定的認可度，這種認可度代表了産品的質量。

（3）推薦是一個可持續的增長方式，注重參與感，引發病毒效應

我們用的大部分營銷方式，活動促銷、KOL投放、H5刷屏等都是一次性的非可持續的，無論從投入的人力和時間成本都較高。但推薦是一個可持續性的增長方式，且可以通過數據進行非常精确的衡量。随着産品體驗的不斷加強以及推薦優化讓整個推薦效率不斷提升。

蝦米音樂&網易雲音樂為例——優質内容

（1）用戶感受到産品價值，有非常好的體驗，分享給他人完成自傳播

當用戶在使用産品時能有很好的産品體驗，認為分享推薦這個産品很絕妙，或者想讓自己的喜好被别人認知，那自然會通過各種方式推薦這個産品。譬如蝦米音樂和網易雲音樂的歌詞海報，可以将歌詞變成一個非常酷的海報且整個分享過程非常的簡單。而用戶每進行一次自傳播，也就意味着用戶在幫你節省廣告支出費用。

屢試不爽

支付寶為例——金融紅包 用戶心理

從前兩年的集五福，再到最近刷遍微信群和朋友圈的支付寶裂變紅包，一個10億又是一個10億。

五福大家已經都知道了，裂變紅包大緻的規則就是：用戶A免費給好友發個到店紅包，好友B、C、D隻要用這個紅包消費了，就會給A相應的現金獎勵，而且此策略對于要通過支付拉新和拉活躍的支付寶來說，簡直是爽爆了，借了微信的窩下了支付金蛋。

前一陣支付寶在首屏貢獻出了一個流量引流的入口，稱為“發紅包賺賞金”，跟一些媒體口中的“用戶在線下付款時，商家可推薦用戶掃碼領紅包，用戶使用後商家則獲得相應的賞金。用戶領到的紅包錢以及商家獲得的賞金全部由支付寶承擔，此舉是為了進一步在小商家中普及移動支付”不同的是，支付寶官方也給出了自己的定義：“支付寶發紅包-賺錢攻略”裡面，重點強調了“選擇二維碼/微信/QQ等發給朋友“，也就是說裂變是不分時間，不分空間，不分平台的。你可能在短信中見過，微信、QQ中見過、微博也是不可或缺，甚至直播平台都能見到，這些點對點的都不在話下，更不用說公衆号這樣B2C的了。

HQ Trivia為例——獎金 遊戲傳播

現在最火的産品要數在線問答類小遊戲，以“在線直播 競賽答題 百萬獎金”為運作模式的HQ Trivia在上線數月來，下載量一直穩居榜單前十，最高曾拿下過總榜第七的好成績。在HQ Trivia火爆之後，人人都想吃并可以吃的蛋糕确實是又便宜又好吃。1月3日，王思聰為一個誕生不到10天的App《沖頂大會》打了廣告，“每天我都發獎金，今晚9點就發10萬”。1月4日，全民答題智力遊戲APP《芝士超人》宣布上線。緊接着，“今日頭條”旗下西瓜視頻的《百萬英雄》第一場百萬獎金賽也于1月6日晚正式開始。其中，《芝士超人》背後是直播平台映客，而且該應用邀請到包括湖南衛視主持人謝娜、汪涵、“跑男成員”出題天才陳赫、吐槽大會李誕一起出任“芝士超人出題官”幫助自己站台。國内市場一下子湧入了如此衆多的遊戲競賽類APP，在這場全民狂歡的背後，是人們對于“在線答題 百萬獎金”的這種簡單互動模式的追捧。

可以說，HQ Trivia的火爆并不是一個偶然事件，它是這個時代厚積薄發的産物。而在HQ Trivia大獲成功的衆多因素中，自傳播環節起到了主力軍的作用，用邀請碼成功邀請朋友使用這款遊戲應用，參與者便可以獲得“額外生命”，從而在答錯最後一題時可以繼續遊戲，提高獲得獎金的概率。在目前拉新促活動辄百元人頭費的今天，用百萬現金促進乘以倍數的活躍和新增簡直不就是在搶麼？由此可見，AARRR模型的精髓還是在這最後一步。

那麼，這最後一步的關鍵指标是？

K因子 推薦規模

自傳播作為整個AARRR最後的環節，可以通過詳盡的數據進行驅動。通過數據可以不斷優化各個環節的轉化。在推薦中一個綜合指标是病毒系數也稱為K因子，其實K因子這個術語并非起源于市場學或軟件業，而是來源于傳染病學。K因子量化了感染的概率，即一個已經感染了病毒的宿主所能接觸到的所有宿主中，會有多少宿主被其傳染上病毒，用在互聯網産品上簡單的講就是一個用戶能夠通過推薦帶來多少新用戶，K因子的計算公式不算複雜：

K因子 = (每個用戶向他的朋友們發出的邀請的數量)×(接收到邀請的人轉化為新用戶的轉化率)

假設平均每個用戶會向20個朋友發出邀請，而平均的轉化率為10%的話，K =20×10%=2。這個結果還算是不錯的效果，當K>1時，用戶群就會象滾雪球一樣增大。如果K<1的話，那麼用戶群到某個規模時就會停止通過自傳播增長。

推薦的規模=用戶基數×願意分享的用戶比例×邀請的用戶數×轉化率

從公式來看，用戶基數越大，推薦的效率就越高，很遺憾的是，即使是社交類的移動應用，目前K因子大于1的也很少。所以絕大部分移動應用還不能完全依賴于自傳播，還必須和其它營銷方式結合，但推薦的規模也還是可以非常有效的減少CAC（用戶獲取成本）。

CAC本身作為病毒傳播

以滴滴舉例，在最開始浸入市場階段采取紅包免減或者免費乘車的營銷策略，假設每次乘車的成本（轉嫁到接單司機）是30元，那麼滴滴CAC，即用戶獲取成本就是30元。通過損失30元獲取來的客戶，假設未來會持續地在這個平台繼續乘車，而且因為和客戶建立了聯系與信任，這個客戶以後的加油、保險什麼的，隻要跟車有關的消費都會發生在平台上，後續的這些服務能夠帶來的收入是每個用戶3000元，又假設毛利率是10%的話，賺到的錢平均加在一起合理的猜測是300元，也就是說每個用戶花30元，帶回來300元，淨賺270元。所以要融資300萬，去除工資等必須花費，剩下的錢還可以用來獲取5萬用戶，這樣每個用戶能賺300元的話，就産生了1500萬的潛在收入。這裡的每個用戶未來能夠貢獻的300元毛利，就是LTV，即“用戶的終身價值”。

當然，這隻是一個超級簡化的舉例，實際上面臨的問題還更多，比如複購率、流失率、用戶獲取渠道等等，但歸根結底從長遠來看，到底這家公司的LTV是否能夠大于CAC才是做病毒自傳播的關鍵。（前一陣有人擔心支付寶又花了10個億是不是虧了，微笑）

NPS淨推薦值（口碑）

是一種計量某個客戶将會向其他人推薦某個企業或服務可能性的指數。它是最流行的顧客忠誠度分析指标，專注于顧客口碑如何影響企業成長。通過密切跟蹤淨推薦值，企業可以讓自己更加成功。淨推薦值是等于推薦者所占的百分比減去批評者所占的百分比。

淨推薦值(NPS)=(推薦者數/總樣本數)×100%-(貶損者數/總樣本數)×100%

确定您的淨推薦值是直接了當地問您的客戶一個問題：

“您是否會願意将“公司&産品”推薦給您的朋友或者同事？”

還可以延伸繼續提一個問題是：

“您給這個分值的原因是什麼？”

根據願意推薦的程度讓客戶在0－10之間來打分，然後你根據得分情況來建立客戶忠誠度的3個範疇：

• 推薦者（得分在9－10之間）：是具有狂熱忠誠度的人，他們會繼續購買并引見給其他人。
• 被動者（得分在7－8之間）：總體滿意但并不狂熱，将會考慮其他競争對手的産品。
• 貶損者（得分在0－6之間）：使用并不滿意或者對你的公司沒有忠誠度。

NPS的得分值在50％以上被認為是OK的。如果NPS的得分值在70－80％之間則證明你們公司擁有一批高忠誠度的好客戶。調查顯示大部分公司的NPS值還是在5－10％之間徘徊。所以，現在知道為啥APP動不動就來問你一些使用感受或者評分的問題了麼？其實，你的回答是在幫助你在用的産品能有更好的使用體驗，不然産品經理腦洞再大能大過用戶體量嘛？

所以最後，問你看到“千萬别點開”後，你到底點不點？背後也許藏着的是如上的種種……

本文由 @友盟 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議

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