当您在一家拥有微型网络（例如像 Uber 这样的不同市场）的公司工作时，推荐计划可能是最好的增长渠道。
什么是 K-因子？
在这种情况下，关键指标被称为 K-因子——用户发送邀请的平均数量乘以这些邀请的转化率。如果它是 1.2，您可以将其理解为“我们获得的每 10 个用户将带来 12 个新用户”。
这个公式通常缺少的是，您的 K-因子取决于每个微型网络中的用户数量。
这里的假设是，如果用户看不到他们的朋友正在使用您的产品，他们就不太可能因为缺乏社会认同而推荐它。
根据 K-因子历史数据预测您的产品病毒式传播能力
为了验证这一点，您可以分析历史数据，查看 K-因子在过去任何给定时刻是否与用户群等于 X 时不同。您通常会看到曲线急剧上升到右上角，然后达到一个平台期，并尽管用户群增长，但仍保持在同一水平。
如果您在不同的微型网络中确实看到了这种趋势，那可能意味着在您的推荐计划启动之前，您需要在特定市场达到某种临界用户数量。
因此，如果您的获客活动在一开始效果不佳，您可以将其视为建立坚实用户基础所需的燃料，一旦达到临界用户数量，通过推荐计划将获得更好的单位经济效益。