如何让用户给我们做推荐？

AARRR 里的最后一个 R 讲的就是传播。传播就是想办法让用户给我们做推荐。

推荐主要分两种，一种是用户主动给我们做推荐。比如一款专门做亲子阅读的产品，对你家孩子学习成长有很大帮助，你就可能推荐给其他家长。

用户主动推荐的动机有很多，但核心一定是产品超出了用户的预期。可以是功能上，也可以是体验上，或者是某种情绪共鸣。我们经常说的做品牌，占据用户心智都是为了增加用户的自发推荐。在这个点上一定要注意，并不是产品本身很牛，而是使用我产品的用户很牛。

另一种推荐，是产品根据用户使用设计出来的。比如用户获得一个勋章，提示用户推荐。或者专门设计一些分享有礼的功能。前一种推荐靠产品的迭代，而且不好追踪效果。而后一种更容易被设计、引导和追踪。

我们重点分析第二种推荐方式。这里的关键是给用户引导、强化、制造分享的动机。比如，商家设计一些团购活动，需要你邀请朋友一起购买才能享受优惠价格，用户的动机是获得奖励。还有像某些活动搞拉票，用户的动机是表达自我。

我觉得这里玩得最好的当属抢票小程序里的加速包了。你能核实产品给你加速了吗？仅仅靠一个概念就能引发用户分享，这种设计就很厉害了。拼多多的砍价功能早期也很厉害，就是后期被玩坏了，我自己周边没有人推荐拼多多了，但我昨天跟一个 HR 聊，她给我反馈说，玩砍价的人还是很多，效果还是很好。这也给我们提了个醒，自己的认知不一定是对的，具体还是要以数据为准。

另一个在激发用户传播动机时，我们还需要考虑利益该如何分配。如果推荐有奖励，那么 A 推荐 B，我们应该给 A 和 B 多少利益才合适？像优惠券这种产品两者都可以给。本身成本不大。而对于现金的话，很多产品的活动数据显示全给 A 是效果最好的。我的建议是在自己的产品和用户里做一些测试，根据数据反馈进行选择。

最后，推荐产品经理需要关注的一些指标。比如

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

推荐率 = 有推荐的用户/总用户数

这些推荐过产品的用户属于我们的忠实用户，在产品规划中其实可以从他们身上获得很多建议。我记得在学 MOT 课时，有三种人是产品改进的关键，我们需要对他们做调研。

第一种是爱你的人。也就是那些持续买你产品，推荐你产品的人。从他们身上，我们可以知道他们最常用的场景是什么，为什么购买和推荐我们的产品。

第二种是不爱你的人。他从来不买你的产品，但会去买你的竞品。从他们身上，我们可以知道他们为什么不买？是不知道呢，还是知道了不买。他们是怎么知道竞品的，以及为什么会购买竞品的产品。

第三种是爱过你的人。以前买过但使用后却不用的人。从他们身上，我们可以知道他们为什么买一次就不买了？现在用的是什么品牌？以及为什么而用。

这些调研反馈可以帮助我们改进产品。