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K因子 (K-factor)

在移动营销中，K 因子是评估 App 病毒式传播效果的一项指标，具体是指每个老用户所能带来的新用户数。

什么是 K 因子？

在营销领域，K 因子用来描述 App 或网站通过推荐计划或“隐性”病毒式传播即口碑传播，而达到的病毒式传播率。

正如其字面含义所示，K 因子原本是流行病学的术语，你可以将其视为 App“传染力”（现有客户通过邀请“传染”了多少新用户）与每次邀请效果（邀请对应的转化率）之间的组合。

换句话说，K 因子越高，正面宣传 App 的人就越多。

如何计算 K 因子？

尽管有很多公式都能用来计算 K 因子，但最常见的公式如下：

i * c = k

i = 每个客户发出的 App 邀请数。例如，如果每个新客户邀请五个好友，那么 i = 5。

c = 每个邀请的转化率。例如，如果有五分之一的受邀者转化为新客户，则 c = 0.2。

将这两个数字带入上述公式，K 因子就是 5 x 0.2 = 1。

我们来进行具体分析。

假设我们有一款约会 App，打算通过为忠诚用户提供 10% 的每月订阅折扣，激励他们邀请好友。如果每位用户平均邀请一名好友 (i = 1)，而每三位被邀请者中有一位成功注册 (c = ⅓)。在本例中，K 因子 = 1 x ⅓ = 33.3%。

如果一切顺利，该数值意味着如果约会 App 原来有 100 个活跃用户，这个数字很快就会增长到 133，然后是 178，以此类推。这样下去，经过 33 轮邀请后，活跃用户的人数将突破百万。这样的传播效果很不错吧？

掌握自然流量与获客广告活动之间的关系

然而，在现实世界中，事情并非那么简单。

由于营销人员可能难以准确判断自然用户安装 App 的原因，所以要想了解真实的 K 因子值有时可能比较困难。

口碑营销虽然是很不错的营销手段，但其实际效果却很难衡量。况且并非所有的 App 都会推广推荐计划，也并非所有用户都会参与到推荐计划之中。

不过，借助 K 因子来侧面衡量获客广告活动的效果，可让我们更方便地了解自然用户从何而来：

假设我们的约会 App 在某个地区的每日自然下载量几乎为零。为此我们继续开展获客活动，花钱购买了 10000 个用户。经过一段时间后，我们发现用户规模增加到了 12000 人。如果我们同时积极推广推荐计划，这可能意味着付费获客活动间接带来了 2000 名新用户，那么这里的 K 因子就是 1.2。

然而，K 因子与“自然激活乘数”或“自然激活提升”似乎容易混淆，尽管这两个概念部分重叠，但并不完全相同。

为什么需要衡量 K 因子？

这是因为 K 因子可以为你的获客投资锦上添花。借助该指标，你可以了解非自然增长对自然增长的影响，从而更高效地进行获客投资。

如果获客广告活动大获成功，这可能意味着 App 在应用商店上的排名有所提升，在自然用户中的曝光度也相应增加，但也可能意味着更多用户将通过口碑和推荐计划传播有关 App 的信息。

这两种情况都将带来正投资回报率 (ROI) 和更高的 K 因子值。

密切留意 K 因子值还有一个好处，那就是能够让你更好地了解 App 自带的分享功能效果如何，以及哪些措施最能激励现有用户向好友推荐 App。

如何判断 K 因子值是否健康？

只要 K 因子值高于 1，哪怕只高出一点点，都能证明用户正在呈指数级增长，进行所谓的病毒式传播。

话虽如此，但请记住，真正的病毒式增长实属罕见。

稍差一点的情况是 K 因子值等于 1，这表示用户不增不减，处于比较稳定的状态。而 K 因子值低于 1 则意味着 App 的病毒式传播效果呈指数下降。

判断 K 因子值是否健康还有另外一种方法，即观察 App 的病毒式传播效果能否抵消用户流失量。

换句话说：

• 如果 K 因子值超过用户流失率，这意味着新获得的用户数多于流失的用户数，App 呈指数级增长。
• 如果 K 因子值等于流失率，这表明 App 的病毒式传播效果刚好抵消用户流失量。
• 如果 K 因子值低于流失率，则意味着 App 的受众正在逐渐减少。

如何提高 App 的 K 因子值？

1. 增强 App 的可分享性

病毒式传播效果最好的产品是那些只有靠分享才能达到使用效果的产品。

以 Skype 为例，在起步阶段，只有让周围的朋友都用它，使用 Skype 才有意义。你需要花点心思增加 App 的社交性，具体可以通过奖励用户来鼓励他们与好友或同事分享自己的进度、分数或经验。

你可以在 App 中加入引流功能，比如增加与好友“分享高分”或激励用户“邀请好友一起玩”的选项。 

巩固引流策略的一个好办法就是在关键时刻发出相关行为召唤。以游戏 App 为例，如果玩家刚刚丢了条命，你可以奖励他们三条命，但交换条件是玩家必须先邀请朋友安装这款 App。

另一种提高可分享性的妙招是利用 Facebook 之类的病毒式传播平台，这类平台自带相关功能，可让用户的好友知道他们正在使用什么 App。社交墙和状态更新都是极其管用的主要病毒式传播渠道。

最重要的是不要让 App 的分享功能过于复杂。

避免让用户多次授权或反复登录，而要让他们的分享过程尽可能简单无忧。

2.利用行之有效的增长技巧 – 倾听、学习、测试、优化

市场上有大量的优质资源介绍了各种有效的推荐计划和病毒式营销策略。举几个例子：

• Visakan Veerasamy 为推荐平台 ReferralCandy 撰写的“Dropbox 如何利用用户推荐建成价值百亿美元的云存储服务帝国”
• 推荐营销软件公司 Referral SaaSquatch 的 Brandon Gains 撰写的“最佳推荐计划示例”
• David Skok 为 For Entrepreneurs 网站撰写的“获客与变现”
• Sean Ellis 和 Morgan Brown 合作撰写的“初创公司的增长引擎：有关当今最成功的几家初创公司如何实现非凡增长的案例研究”

在围绕不同的营销方法开始测试时，你可以借助 A/B 测试来确定哪些方法和广告素材能带来最高的转化率和最大的影响力。

3.为用户提供激励措施

利用应用内货币、折扣或其他奖励手段来奖励用户的特定行为可能会带来显著效果。

观察和衡量用户在兑换优惠码或推荐码后的注册行为，也可以让你识别出带来较高转化率的用户，并进行相应奖励。

4.为用户的好友提供激励措施

如果受邀者也能享受奖励，老用户就更有可能向好友推荐你的 App。 

给新用户的安装奖励必须与他们相关，对他们有意义。换句话说，新用户大不可能知道 10 个应用内硬币有什么价值，而令人心动的高级功能或应用内购买折扣应该更能激起他们的兴趣。

5.确保 App 本身质量过硬

把控 App 质量的重要性似乎不言而喻，但在实际中往往会被忽视。病毒式传播并不是可以脱离 App 而单独实施的简单营销策略，相反，在 App 设计之初就须将其考虑在内。病毒式传播涉及实际的功能，需要产品设计师仔细规划，由工程师付诸实现。

如果 App 能带来流畅、愉快、充满价值的用户体验，用户会更愿意将其与好友分享，因此务必让你的 App 尽显优质。

6.瞄准合适的受众

开始对 K 因子有了解后，你就能利用这项信息优化获客花费。知道了哪类用户对 K 因子贡献最大，你就可以相应调整广告花费，将营销重点转移到 K 因子更高的细分市场上。

再以约会 App 为例，假设数据表明英国用户的平均 K 因子值为 1.8（A 组），而德国用户的 K 因子值为 1.2（B 组），那么我们最好将获客花费投向可能带来更多自然用户的 A 组。

关键结论

• K 因子可帮助你了解非自然增长对自然增长的影响，以及如何更高效地进行获客投资。
• 借助 K 因子，你可以更好地了解 App 自带的分享功能效果如何，以及哪些措施最能激励现有用户向好友推荐你的 App。
• 提升 K 因子无法一蹴而就。要想确保成功，需要各部门共同努力，做好战略规划并将其落到实处。
• 盲目追求病毒式传播而不注重留存投资可能会让你的 App 迅速没落。健康的 K 因子值意味着 App 的病毒式传播效果应始终能够抵消用户流失量。
• 你需要想方设法提高 App 的可分享性，花时间了解更多行之有效的增长技巧，提出有吸引力的推荐计划，同时确保用户获得优质体验（如果用户体验不佳，即便在推荐营销方面倾尽全力，也无法让你的 App 实现病毒式传播）。
• 最后，你可以根据 K 因子值优化获客广告活动，这将帮助你达到预期的 ROI，进一步提高 K 因子值。

祝你好运！