人们常用“一夜爆红”形容明星出名， 而在社交网络中却常常出现这样的明星产品。2015 上半年，刚进入社交网络的“足记”就引爆了微信朋友圈的分享狂潮，成为了一项爆款 App。
那么，这些迅速漫遍大江南北的明星App，背后的“粉丝”如何变化？用户数据信息又能给开发者带来怎样的参考价值？《社交红利 2.0：即时引爆》作者徐志斌分析“足记”后台数据，为你揭晓一切！

本文转载自南极圈，作者：徐志斌。原文转载时略有删减。原文中所展示后台数据已获得足记官方授权。
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从 2013 年底开始，我就用 “国民级应用” 形容这类创业应用：几乎是在一进入社交网络一刹那，就直接引爆，随后迅速卷走数以百万、千万计用户的应用。

但这类应用一直笼罩在神秘中，我们多闻其名，却并不知道其真实的后台数据如何。趁着写作《社交红利 2.0：即时引爆》时，我和几家引爆应用一家家走访畅谈沟通，一家家打开后台看数据，直至完成了新书。其中，足记是在已经截稿并提交出版社之后，新近爆发的案例。因此，编辑工作暂停下来，我们再度详细补充了这个应用的详实数据。

今天，不妨文章中先睹为快。
12月3日足记新版上线
2月4日大片模式上线
2月8日日新增用户超过3000
3月7日日增过万
3月9日总用户达到10万
3月13日 AppStore旅游分类榜(免费)排名第一
3月14日总用户达100万
3月15日日增破100万，AppStore总榜(免费)排名第一
3月18日日增破150万（该数值维持3天后开始回落）
3月21日总用户达1000万
3月26日 AppStore总榜跌落到第二
3月29日日增50万
4月4日日增34万，总用户数1700万
……

2015 年 3 月 13 日，足记成为 AppStore 旅游分类榜（免费）排名第一， 15 日，足记每天新增下载激活用户超过 100 万，成为 AppStore 总榜（免费）排名第一。自 3 月始，这款旨在帮助用户拍摄新旧场景合成，或对比照片的创意摄影手机社交应用，因为一个“大片模式”功能，成为了微信中人们讨论的热点，开始其引爆之旅。

“大片模式”，是方便用户拍摄一张照片后，可以制作出像电影大片一样风格的图片，并将之分享到社交网络中去。这个功能引发用户迅速增长，3 天后（3月18日），每天新增用户超过 150 万。到 21 日时，足记总用户数达到 1000 万。此后数据才开始回落，到 4 月 4 日足记总用户数跃过 1700 万时，每日新增维系在 34 万，已经进入下跌阶段。

下图中数据来源于友盟统计分析新增用户趋势图：

（红色部分因为当日数据没有统计完成，因此系统暂时显示为0，并不代表着这天没有任何下载。这是任何创业者都知道的小常识。）

一定程度上说，足记也没能逃脱“快衰定律”的影响，在一个月时间后开始步入激活用户数据回落阶段。

对，新书《社交红利2.0：即时引爆》将引爆这件事情归纳到了四个引爆定律中去，分别是“新定律”、“短定律”、“好友定律”、“快衰定律”。表面上看，“快衰定律”是一个结果，即这类应用在爆火之后，都不可抑制地快速下跌。仿佛崛起的速度多快，下跌的速度就有多快。

只是，同期再查看其他一些基础数据，会对“快衰”有些新的理解。

用户将在足记中制作完成的照片，分享到微信朋友圈、新浪微博处占据了 93% 以上的比重。实际数据无法查看分享至微信群，和单独分享给某个好友的比例，如果可以，会发现分享到群中的比例或将占去剩余 5.62% 中的更大部分。这些分享去向，都是用户希望给更多好友们看，显示出推动用户分享足记照片的诉求，是源于一个用户需求基础的状态“塑造自己在他人眼中的形象”（“新”定律）。

在这个诉求之下，照片是最简单、用户使用和理解门槛最低的载体之一（“短”定律），过去美图秀秀、魔漫相机、脸萌等诸多应用都在接连崛起，足记也成为了最新受益者之一。未来，这个诉求显然还将催生新的引爆应用。

留存是一个用户使用长度和频度的指标，即用户在下载激活后第二天仍然会回来使用、七天以后仍然在使用等等，是无线互联网公司日常最为关注的核心数据之一。这组数据显示出，引爆对用户留存产生了正向且积极的影响，尤其是一个非高频，不需要天天使用、一天内多次使用的服务。引爆后形成的用户讨论、好友多次分享的氛围（“好友”定律），都对用户留存和黏着，及使用次数产生了巨大影响。

其实，分析数据时，这些数据还没有足够的时间长度来做对比。如果到今天再会看后台数据，会看到更加有针对性的数据与启发。

足记另一组全量数据分析，也显示出了引爆带来的稳定性。

这组数据，显示出足记全部用户每天制作的照片总量中，每 100 张照片中会有多少比例会被分享到各大社交网络中去，也显示出引爆后的平衡稳定状态。我们无法获取引爆前的制作分享比，从相关数据中推测没有这么高，引爆显然拉升了制作和分享比。实际中，单个用户会制作多张照片，最后选择感觉最好的一张分享到社交网络中去，因此，如果查看用户与分享的比例，百分比还会上升数倍。

上述基础数据（用户新增、分享去向、用户留存、制作分享比等），都和另一组基础数据紧密关联，即“分享”。社交化、希望充分利用社交网络获得用户、流量及品牌效应的服务和应用，前提之一都是通过用户将信息分享到各大社交网络中去，才能在“智猪博弈”中占据先机。

下图中数据来源：友盟每日分享量趋势图

现实中，足记留存数据受到了服务器不稳、App 闪退等因素干扰。当用户涌入过多时，足记一度服务器崩溃，导致用户无法使用和体验这款新兴应用。及为了保证基础用户体验，足记关闭了其他一些功能，如搜索好友等，部分影响了用户的留存，及分享扩散后带来的新用户新增数据。

这是小团队状态下引爆将面临的一个难题，即虽然可以面向海量用户提供服务，但提前做好服务器等资源的充足准备、迅速壮大团队都不现实。和“智猪博弈”一样，依赖于业界已有开放平台或云服务团队，来快速响应用户与流量大增的现状是一个现实之举。另一个参考来自围住神经猫团队，通过 100 减去实际游戏中步数的方法，形成一条分享信息，本意是协助减少用户等待服务器计算的时间，结果降低了服务器承载的压力，免于崩溃之苦。降低用户成本也会为创业团队带来额外收益。

《社交红利 2.0：即时引爆》引爆四定律中的“短定律”、“新定律”和“好友定律”联合作用下，无一例外会造成某一应用或事件的消息被大量分享到用户面前，即常说的“刷屏”。在促成引爆同时，导致了用户在社交网络中的信息流单调而枯燥，继而引起厌倦。因此，一定程度上看，这种枯燥揭示引爆也是违反用户体验的，导致用户离开。

“快衰定律”强调“使用时间越短，衰减速度越快”，不仅仅是面向应用、玩法，也指提供愉悦体验、用户收益的时间长短及收益的新鲜感而言。用户使用这个新玩法，正是需要“塑造自己在他人眼中的形象”，需要让自己看起来和他人不一样。但当大家都是一样的“大片模式”、或者其他应用、服务时，这种源自内心的“状态诉求”就消失了。因此导致制作新的照片数量趋于下降。此外，也和用户刚使用足记时，将一段时间内的历史照片消耗完成，此后各种场景下拍摄的适合制作“大片模式”的照片匮乏有一定关联。

这两个原因都最终导致了分享数量的下降，继而再度影响对用户好友的吸引和影响开始下降，拉低了尤其是新用户涌入等各项数据。从这些基础数据看，快衰的并非应用本身，而是分享的动力。

又因为此，“快衰”定律发生后，将促发用户寻找新玩法或者推动应用推出新玩法，再次激发“新定律”发生作用（一次引爆将带来更大引爆），新的一轮循环再度开始。这时，你会怎么做呢？

最后，推荐阅读口碑级好书《社交红利2.0：即时引爆》。