浅析互联网运营领域的经典模型——“AARRR用户增长模型”之推荐

此前我们针对“AARRR用户增长模型”中的获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)和变现(Revenue)环节进行了详细拆解，今天继续聊模型中的第五个阶段，也是最后一个阶段——推荐(Referral)。

“Referral”在英文中的原义是“引用、引荐”，而在AARRR模型中，大家对这个词的叫法有很多：用户传播、自传播、裂变等等，不过我个人还是倾向于用“推荐”，因为这与用户的心智最为贴近：“这款产品太好用了，我忍不住要推荐给你!”这，就是所谓的“Referral”。

“推荐”与“增长”的关系

毫不夸张地说，“推荐”是性价比最高的增长利器。不管最初的动因是什么，“推荐”这个动作终究是用户的自发行为，所以天然具备病毒传播的属性，这是几乎所有产品在做增长时都喜闻乐见的。

在理想情况下，“推荐”能够帮助产品实现指数级增长，也就是传说中的“1传2、2传4、4传16、16传256……”，当然，这个“2”还可以是3、4或者N，N越大，增长的速度就越快。

同时，当用户A进行推荐时，Ta通常会把产品分享给与自己有着相似需求的用户B，此时B所接收到不仅仅是A的推荐，还有对A的信任，此时B的转化率要比在某个媒体上看到同款产品的广告时来得更高一些。

此外，自发推荐某款产品的用户多了，自然能为该产品积累良好的口碑，所谓“众口铄金”，这也是大部分产品格外重视“推荐”的主要原因。

“推荐”的基础条件

作为拉动用户增长的利器，要想做好“推荐”，至少需要满足3个基础条件：用户价值、分享便捷、激励到位。

首先，能为用户带来实实在在的价值是任何一款产品做运营的前提，因为只有这样才能获得用户的认可，进而驱动Ta将产品推荐给其他用户。此处的价值可以是产品价值(比如京东自营的配送速度超快)，也可以是商品价值(比如拼多多砍价零元购)，总之要先让用户满意，最好能超出预期。

其次，用户一旦有了“推荐”的想法，要能为其提供方便快捷的分享途径，操作上简单直接，且覆盖主流的互联网平台(比如微信、微博、QQ等)，如果能将“推荐”融入到自身的产品之中自然效果更佳(比如优质的新闻、好玩的视频等)。

最后，需要针对用户的“推荐”行为给予奖励，这个奖励可以是积分、抽奖机会、优惠券等等。我个人比较反对直接用现金作为推荐奖励，从拉新数据上看，这种讨巧且粗暴的手段固然能在短时间内积累大量新用户，但其用户质量往往比较差，同时也有可能会被灰产盯上，在成本和口碑上让产品蒙受难以估量的损失。

“推荐”的主流玩法

基于上述基础条件，我们以“微信读书”为例，分别从功能、内容和利益等方面盘点下“推荐”的主流玩法。之所以选择“微信读书”，并不是因为它是微信生态中的产品，而是这款产品与“推荐”相关的功能做得既巧妙又克制，值得一聊。

功能驱动

产品功能是其价值体现的核心，好的功能不仅能让用户体验到具体的使用价值，还能勾起用户分享的动机，促使其完成推荐动作。

“微信读书”在“我的”页面集中展现了用户读完的书、阅读时长、获赞数、评论数等数据,并且在右侧用较为形象的比喻对这些数据进行了强化，其实这都是用来刺激用户进行分享的“G点”。

内容驱动

内容通常由平台、机构或用户产出，且大多与用户需求高度相关，尤其是普通用户产出的内容，更容易得到其他用户的共鸣而触发其进行分享。

“微信读书”作为知识类平台，自然积累了海量的内容，而在用户读书的过程中，可以看到其他用户针对某段话的评论,一旦有评论与自己的想法不谋而合，用户自然就有可能将其分享出去。

利益驱动

用利益驱动用户完成分享是最为常见的推荐方式，但所使用的利益点最好能与产品高度相关(尽量避免现金、话费、购物卡之类的硬通货)，便于同步提升用户在产品生态内的活跃度。

“微信读书”使用的利益点主要是“无限卡”，该卡可以让用户免费畅读平台内的大部分书籍，对于书虫们来说有着相当高的吸引力。同时，微信读书还围绕“无限卡”设计了组队、邀新、集赞等促进用户分享的玩法,便于用户通过多种方式完成推荐。

需要关注的“推荐”指标

K因子：也被称为推荐系数，主要用来衡量用户推荐的效果，即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户。K因子可以通过“发起邀请的用户数*转化率”得出，K因子只有大于1时，才能实现用户的快速增长。

传播周期：指用户完成从发起推荐到转化新用户所需要的时间，通常传播周期越短，用户推荐的效果越好。

NPS：全称Net Promoter Score，即“净推荐值”，主要用来计算一个用户向其他用户推荐某产品或服务的可能性的指数，也可以说是“量化的口碑”。NPS通常通过问卷调研的形式来获(50%以上被认为是不错的)，公式如下：

NPS=[(推荐数/总数)-(贬损数/总数)]*100%

国内的互联网市场一直都是裂变玩法野蛮生长的沃土，比如成立于2015年的拼多多凭借“帮我砍一刀”在15个月内就斩获了1亿用户，足以看出“推荐”对于用户增长的强大拉动作用。尤其在互联网流量红利逐渐见顶的当下，“推荐”或许会是产品实现阶梯型增长的不二选择。

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