客户推荐行为季节性波动：记录独立站业务里推荐次数随不同季节产生的变化

去年我做了一次客户推荐行为的季节性分析，记录了推荐行为在全年的分布情况。以前推荐行为是随机发生的，没有留意过它在不同季节的分布差异。全年的推荐次数并不是均匀分布在十二个月里的，它在特定月份明显偏高，在另外的月份自然回落。波动的起伏和节假日密度、社交频率的变化同步，客户推荐的意愿本身就携带季节性的节律。 春季的推荐次数明显偏高。社交活动增加的季节里，客户的分享频率和推荐频率同步上升。春季是推荐引导投入的重点窗口，客户在这个季节本来就愿意多说话、多分享、多推荐，只需要给一个合适的出口，推荐行为就会自然发生。 夏季的推荐次数相对平稳。社交活动持续但不如春季密集，推荐行为保持着稳定的发生频率。夏季的推荐引导可以保持中等投入。 秋季的推荐次数开始回升。秋季的节假日前置期让推荐行为再次活跃起来，推荐引导的投入可以适当增加，客户在节假日前的分享意愿通常会自然提升。 冬季的推荐次数在节假日前达到全年高峰，节假日后迅速回落。推荐引导的投入需要集中在节假日前，在节假日后减少。 推荐行为的季节性波动让推荐引导的投入有了明确的时间参照。在推荐频次高的季节加大投入，在推荐频次低的季节减少投入。推荐行为的季节性不是一个需要解决的问题，而是一个可以借力的趋势。当客户本来就愿意推荐的时候，你只需要提供一个更方便的入口，推荐的频率就会在原有的基础上再向上移动一些。季节性的天然起伏是稳定的，推荐引导只需要顺着这个起伏做相应的调整。在客户最愿意说话的季节里，多给他们一句可以转述的话。