在和大量移動APP應(yīng)用開發(fā)者接觸的過程中，我們注意到有一個現(xiàn)象是：很多開發(fā)者只注意APP應(yīng)用的下載量和激活量，他們把這些數(shù)據(jù)指標(biāo)看成是一款應(yīng)用成功與否的標(biāo)志。于是很多應(yīng)用出現(xiàn)了“重推廣、輕運營”，甚至是“有推廣、無運營”的情況。

但是，一個人真正成為某款應(yīng)用的用戶是在哪個時刻呢？是他決定下載這款應(yīng)用的時候嗎？還是他安裝了這款應(yīng)用的時候?事實上，都不是。甚至當(dāng)他啟動并進(jìn)入了這款應(yīng)用的時候，也還沒有真正成為這款應(yīng)用的用戶??通常這時他還帶著懷疑的態(tài)度。只有當(dāng)他覺得這款應(yīng)用符合(也可能是超出)他的期望值、或者至少還有興趣再次進(jìn)入應(yīng)用體驗時，他才真正成為這款應(yīng)用的用戶。

自傳播，或者說病毒式營銷，是最近十年才被廣泛研究的營銷方法。雖然大家都聽過一些病毒式營銷的經(jīng)典案例，但是要說怎樣量化評估其效果，卻很少有人知道K因子(K-factor)這個衡量指標(biāo)。其實K因子這個術(shù)語并非起源于市場學(xué)或軟件業(yè)，而是來源于傳染病學(xué)??對，就是研究真正的病毒傳播的科學(xué)。K因子量化了感染的概率，即一個已經(jīng)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。

K因子的計算公式不算復(fù)雜，K = (每個用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請的數(shù)量) * (接收到邀請的人轉(zhuǎn)化為新用戶的轉(zhuǎn)化率)。假設(shè)平均每個用戶會向20個朋友發(fā)出邀請，而平均的轉(zhuǎn)化率為10%的話，K =20*10%=2。這個結(jié)果還算是不錯的效果??當(dāng)K>1時，用戶群就會象滾雪球一樣增大。如果K<1的話，那么用戶群到某個規(guī)模時就會停止通過自傳播增長。

很遺憾的是，即使是社交類的移動應(yīng)用，目前K因子大于1的也很少。所以絕大部分移動應(yīng)用還不能完全依賴于自傳播，還必須和其它營銷方式結(jié)合。但是從產(chǎn)品設(shè)計階段就加入有利于自傳播的功能，還是有必要的，畢竟這種免費的推廣方式可以部分地減少CAC。

以上我們列舉了在應(yīng)用推廣運營各個層次（各個階段）需要關(guān)注的一些指標(biāo)。在整個AARRR模型中，這些量化指標(biāo)都具有很重要的地位，而且很多指標(biāo)的影響力是跨多個層次的。及時準(zhǔn)確地獲取這些指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)，對于應(yīng)用的成功運營是必不可少的。

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