为什么APP动不动就来问你一些使用感受或者评分的问题了么？其实，你的回答是在帮助你在用的产品能有更好的使用体验。不然，产品经理脑洞再大能大过用户体量嘛？所以，问你看到“千万别点开”后，你到底点不点？背后也许藏着的是如上的种种……

如果你略知用户增长模型（AARRR），那么应该知道其最后一个环节自传播Referral是有多么的niubility。现如今各种渠道获客成本倍增，裂变这个词也成为一些产品、运营培训机构常挂在嘴边的黄金招牌，一堆零到几十万用户的案例仿佛比比皆是，而那些真正能做到裂变的无外乎都是深知此模型的老司机的爸爸……

温故知新

获取用户：怎么获取？

WEB站通过搜索引擎优化，APP通过应用市场发布、ASO等方式获取。还有运营场景化营销的H5、自媒体软文等。线下传统市场通过地推和传单进行获取用户，还有商务BD资源互换等。

活跃用户：怎么提高？

当用户入驻后，通过运营手段的多样化，价格福利、优质内容等方式进行提高活跃。运营把内容质量做高，品类做多，价格福利结构化，但需要在成本至上的原则下有生长空间。产品策略上，除了提供运营模块和内容深化。进行产品会员激励机制成长体制进行活跃用户。不仅商品优惠的，VIP等标示的ICON，对于长业务流程，进行流程激励体制，产品策略更具多元化。

忠实用户：在哪里？

通过运营手段来积累你的忠实用户，从社区用户共建UGC，到引领这波用户并配以相应的资源打造成为PUGC。电商则通过商品质量，O2O通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存。产品模式上，通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。包括PUSH推送和短信激活方式都是激活用户，提高留存的产品方式。

通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。

获取收入：卖家在哪？

比较重要的节点，即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。就目前而言，移动应用收入来源主要有四种：付费应用、应用内付费、广告、流量变现。付费应用在国内的接受程度很低，包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。而流量变现不言而喻，首先你要有大量的活跃用户。

自传播：传什么？

以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好，唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。

浅尝但不止

滴滴为例——营销手段

（1）扎实的消费者洞察，从数据中挖掘消费者痛点

滴滴通过消费者调研、问券、访谈、业务端反馈、大数据分析等方式，进行消费者洞察，从数据中看出在夜间打车的巨大需求及集中态势，从而提炼消费者痛点。于是滴滴在早期用红包的方式在微信平台通过用户推荐疯狂的获客，紧紧抓住用户痛点，在最少花费的前提下提高出行便利，即使在已经趋于稳定的阶段，推荐在整个新客获取占比也是人效最高的获客方式。

（2）瞄准人群共性、个人痛点上升到社会共性

针对当下某一人群的心理状况和需求，提出大城市病、赶跑族等概念标签。而这类用户的朋友圈是潜在用户的可能性极大，你的消费能力在一定程度上代表了你朋友的消费能力，你的价值观也往往可以通过你朋友的行为来体现。同时用户推荐你的产品表明了对产品的认可，无论是用户自发还是因为奖励机制被动去推荐分享大体来看还是对产品有一定的认可度，这种认可度代表了产品的质量。

（3）推荐是一个可持续的增长方式，注重参与感，引发病毒效应

我们用的大部分营销方式，活动促销、KOL投放、H5刷屏等都是一次性的非可持续的，无论从投入的人力和时间成本都较高。但推荐是一个可持续性的增长方式，且可以通过数据进行非常精确的衡量。随着产品体验的不断加强以及推荐优化让整个推荐效率不断提升。

虾米音乐&网易云音乐为例——优质内容

（1）用户感受到产品价值，有非常好的体验，分享给他人完成自传播

当用户在使用产品时能有很好的产品体验，认为分享推荐这个产品很绝妙，或者想让自己的喜好被别人认知，那自然会通过各种方式推荐这个产品。譬如虾米音乐和网易云音乐的歌词海报，可以将歌词变成一个非常酷的海报且整个分享过程非常的简单。而用户每进行一次自传播，也就意味着用户在帮你节省广告支出费用。

屡试不爽

支付宝为例——金融红包+用户心理

从前两年的集五福，再到最近刷遍微信群和朋友圈的支付宝裂变红包，一个10亿又是一个10亿。

五福大家已经都知道了，裂变红包大致的规则就是：用户A免费给好友发个到店红包，好友B、C、D只要用这个红包消费了，就会给A相应的现金奖励，而且此策略对于要通过支付拉新和拉活跃的支付宝来说，简直是爽爆了，借了微信的窝下了支付金蛋。

前一阵支付宝在首屏贡献出了一个流量引流的入口，称为“发红包赚赏金”，跟一些媒体口中的“用户在线下付款时，商家可推荐用户扫码领红包，用户使用后商家则获得相应的赏金。用户领到的红包钱以及商家获得的赏金全部由支付宝承担，此举是为了进一步在小商家中普及移动支付”不同的是，支付宝官方也给出了自己的定义：“支付宝发红包-赚钱攻略”里面，重点强调了“选择二维码/微信/QQ等发给朋友“，也就是说裂变是不分时间，不分空间，不分平台的。你可能在短信中见过，微信、QQ中见过、微博也是不可或缺，甚至直播平台都能见到，这些点对点的都不在话下，更不用说公众号这样B2C的了。

HQ Trivia为例——奖金+游戏传播

现在最火的产品要数在线问答类小游戏，以“在线直播+竞赛答题+百万奖金”为运作模式的HQ Trivia在上线数月来，下载量一直稳居榜单前十，最高曾拿下过总榜第七的好成绩。在HQ Trivia火爆之后，人人都想吃并可以吃的蛋糕确实是又便宜又好吃。1月3日，王思聪为一个诞生不到10天的App《冲顶大会》打了广告，“每天我都发奖金，今晚9点就发10万”。1月4日，全民答题智力游戏APP《芝士超人》宣布上线。紧接着，“今日头条”旗下西瓜视频的《百万英雄》第一场百万奖金赛也于1月6日晚正式开始。其中，《芝士超人》背后是直播平台映客，而且该应用邀请到包括湖南卫视主持人谢娜、汪涵、“跑男成员”出题天才陈赫、吐槽大会李诞一起出任“芝士超人出题官”帮助自己站台。国内市场一下子涌入了如此众多的游戏竞赛类APP，在这场全民狂欢的背后，是人们对于“在线答题+百万奖金”的这种简单互动模式的追捧。

可以说，HQ Trivia的火爆并不是一个偶然事件，它是这个时代厚积薄发的产物。而在HQ Trivia大获成功的众多因素中，自传播环节起到了主力军的作用，用邀请码成功邀请朋友使用这款游戏应用，参与者便可以获得“额外生命”，从而在答错最后一题时可以继续游戏，提高获得奖金的概率。在目前拉新促活动辄百元人头费的今天，用百万现金促进乘以倍数的活跃和新增简直不就是在抢么？由此可见，AARRR模型的精髓还是在这最后一步。

那么，这最后一步的关键指标是？

K因子+推荐规模

自传播作为整个AARRR最后的环节，可以通过详尽的数据进行驱动。通过数据可以不断优化各个环节的转化。在推荐中一个综合指标是病毒系数也称为K因子，其实K因子这个术语并非起源于市场学或软件业，而是来源于传染病学。K因子量化了感染的概率，即一个已经感染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中，会有多少宿主被其传染上病毒，用在互联网产品上简单的讲就是一个用户能够通过推荐带来多少新用户，K因子的计算公式不算复杂：

K因子 = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量)×(接收到邀请的人转化为新用户的转化率)

假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K =20×10%=2。这个结果还算是不错的效果，当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。

推荐的规模=用户基数×愿意分享的用户比例×邀请的用户数×转化率

从公式来看，用户基数越大，推荐的效率就越高，很遗憾的是，即使是社交类的移动应用，目前K因子大于1的也很少。所以绝大部分移动应用还不能完全依赖于自传播，还必须和其它营销方式结合，但推荐的规模也还是可以非常有效的减少CAC（用户获取成本）。

CAC本身作为病毒传播

以滴滴举例，在最开始浸入市场阶段采取红包免减或者免费乘车的营销策略，假设每次乘车的成本（转嫁到接单司机）是30元，那么滴滴CAC，即用户获取成本就是30元。通过损失30元获取来的客户，假设未来会持续地在这个平台继续乘车，而且因为和客户建立了联系与信任，这个客户以后的加油、保险什么的，只要跟车有关的消费都会发生在平台上，后续的这些服务能够带来的收入是每个用户3000元，又假设毛利率是10%的话，赚到的钱平均加在一起合理的猜测是300元，也就是说每个用户花30元，带回来300元，净赚270元。所以要融资300万，去除工资等必须花费，剩下的钱还可以用来获取5万用户，这样每个用户能赚300元的话，就产生了1500万的潜在收入。这里的每个用户未来能够贡献的300元毛利，就是LTV，即“用户的终身价值”。

当然，这只是一个超级简化的举例，实际上面临的问题还更多，比如复购率、流失率、用户获取渠道等等，但归根结底从长远来看，到底这家公司的LTV是否能够大于CAC才是做病毒自传播的关键。（前一阵有人担心支付宝又花了10个亿是不是亏了，微笑）

NPS净推荐值（口碑）

是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标，专注于顾客口碑如何影响企业成长。通过密切跟踪净推荐值，企业可以让自己更加成功。净推荐值是等于推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比。

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

确定您的净推荐值是直接了当地问您的客户一个问题：

“您是否会愿意将“公司&产品”推荐给您的朋友或者同事？”

还可以延伸继续提一个问题是：

“您给这个分值的原因是什么？”

根据愿意推荐的程度让客户在0－10之间来打分，然后你根据得分情况来建立客户忠诚度的3个范畴：

• 推荐者（得分在9－10之间）：是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引见给其他人。
• 被动者（得分在7－8之间）：总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品。
• 贬损者（得分在0－6之间）：使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。

NPS的得分值在50％以上被认为是OK的。如果NPS的得分值在70－80％之间则证明你们公司拥有一批高忠诚度的好客户。调查显示大部分公司的NPS值还是在5－10％之间徘徊。所以，现在知道为啥APP动不动就来问你一些使用感受或者评分的问题了么？其实，你的回答是在帮助你在用的产品能有更好的使用体验，不然产品经理脑洞再大能大过用户体量嘛？

所以最后，问你看到“千万别点开”后，你到底点不点？背后也许藏着的是如上的种种……

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