Вірусний коефіцієнт (k-factor) — скільки нових користувачів приводить кожен користувач. Формула, приклад, що дає k нижче 1 і як чесно його виміряти.
Автор: Sergey BruhОпубліковано 8 хв читання
Безкоштовний курс для продактів і маркетологів: короткі уроки, реальні продуктові дані та вправи з миттєвим фідбеком.
Почати безкоштовний курсВірусний коефіцієнт, або k-factor, — це середня кількість нових користувачів, яких кожен користувач приводить через запрошення: запрошень на користувача × частка запрошень, що перетворюються на нових користувачів. Якщо кожен надсилає 2 запрошення і 15% із них стають новими акаунтами, . Вище 1 кожне наступне покоління користувачів більше за попереднє, і продукт росте сам. Нижче 1 — а там живе майже кожен продукт — запрошення не можуть тягнути ріст самостійно, зате множать кожен інший канал на . Число має сенс лише з фіксованим часовим вікном і лише тоді, коли рахує нових людей. Нижче — як його рахувати, розібраний приклад і чотири способи, якими команди його завищують.
k-factor залежить від трьох рішень:
За обома множниками варто стежити окремо: кількість запрошень на користувача показує, чи хочуть люди ділитися; конверсія запрошень — чи працює досвід того, хто запрошення отримав.
Halves — застосунок для розподілу спільних витрат. Кожній групі потрібні учасники, тож ділитися закладено в сам продукт: ви створюєте групу для квартири чи подорожі й запрошуєте решту. Ось когорти 2026 року, усе пораховано в межах 30 днів від реєстрації кожного користувача:
Розрахунок для січня:
Дашборд, який ділить усі прийняті запрошення на користувачів, показує для січня . Це на третину забагато: 487 з цих прийнять — люди, які вже мали застосунок і просто долучилися ще до однієї групи.
З k = 0,31 Halves не вірусний у строгому сенсі: кожне покоління запрошених менше за третину попереднього, і ланцюжок згасає. Але згасає він не до нуля. Об'єднаймо п'ять когорт із січня по травень: . Тепер простежимо справжню стартову групу: 2 169 користувачів, яких Halves купив у травні 2026 року через два платні канали (1 478 із реклами в соцмережах і 691 із пошукової реклами в сторах).
Кожен рядок — це попередній, помножений на 0,3109: , і так далі. Це геометрична прогресія, і для неї є коротка формула:
Тож травнева група обростає приблизно 978 запрошеними: множник близько 1,45 на кожного користувача, якого привів будь-який канал. Перш ніж перетворювати це на більший рекламний бюджет, перевірте: не зараховуйте запрошення у ставки, доки holdout-тест не покаже, що вони приводять людей, які інакше не прийшли б. Коли покаже, запрошені можуть знизити вашу реальну вартість залучення; де це місце в оцінці каналу, пояснює допис про LTV/CAC.
Візьмімо умовний k = 1,2 і 100 початкових користувачів. Покоління ростуть, а не зменшуються: 120, 144, 173, 207 і так далі. Саме цю експоненту мають на увазі, коли кажуть «стати вірусним». На практиці це триває недовго: запрошення доходять до друзів друзів, які вже мають продукт або не потребують його, конверсія падає, і k сповзає нижче 1. Сприймайте k вище 1 як фазу, яку треба пильно вимірювати, а не як сталий стан, під який можна планувати бюджет.
Друге число — тривалість вірусного циклу (viral cycle time): скільки часу минає від приходу користувача до приходу запрошених ним людей. У Halves медіана становила 6 днів для когорт січня–травня і 3 дні в червні.
Приклад із січнем: 0,42 замість 0,31. Наявні користувачі, що долучаються до нових груп, підтримують групи живими, тож показуйте їх поруч із k як метрику залученості, а не всередині нього.
Когорта минулого року мала дванадцять місяців, щоб запрошувати, а цьогомісячна — кілька днів. Зафіксуйте вікно і беріть однакове для всіх когорт.
У червні k = 0,55: групи збираються на відпустку й підтягують друзів за 3 дні. Січень–травень дають 0,29–0,33. Презентація для інвесторів, де «наш k» — це 0,55, обіцяє ріст, якого восени не буде. Показуйте k за когортами й сезонами.
Посилання-запрошення отримує заслугу за реєстрацію, але частина запрошених друзів знайшла б застосунок і так — через пошук у сторі чи розмову. Це різниця між атрибуцією та інкрементальністю. Щоб її виміряти, приховайте запрошення для невеликої випадкової частки нових груп (скажімо, не показуйте підказку «запросити» 5% груп) і порівняйте реєстрації. Якщо половина запрошених прийшла б і так, запрошення варті вдвічі менше, ніж підказує k. Логіка та сама, що й у будь-якому експерименті: кореляція — не причинність, доки ви не порівняли з групою без втручання.
k — не лише число для інвесторів. Він впливає на два щоденні рішення:
Запрошеним теж треба швидко знайти цінність, інакше вони підуть так само швидко, як прийшли; як перевірити, чи доходять новачки до цього моменту, — у дописі про activation rate.
Допомагає будь-яке значення вище 0, бо воно знижує реальну вартість залучення, а чесно виміряний k більшості продуктів значно нижчий за 1. Стабільний k вище 1 трапляється рідко й зазвичай ненадовго; не будуйте план, якому він потрібен.
Працюйте з двома множниками окремо. Більше запрошень на користувача з'являється, коли ділитися — частина роботи самого продукту (група, якій потрібні учасники). Кращу конверсію дає те, що бачить запрошена людина: зрозуміла причина приєднатися й швидкий шлях до цінності без довгої реєстрації.
Ні. k рахує реєстрації, які можна простежити до запрошення в межах вікна. Розмови без посилання в нього не потрапляють — ще одна причина, чому holdout-тест чесніше показує повний ефект того, що люди діляться продуктом.
Стандарт — на користувача, так працює формула. Для групового продукту корисно також стежити, скільки учасників набирає нова група за перші тижні: саме там запрошення перетворюються на цінність.
Безкоштовний курс «Продуктова аналітика: від даних до рішень» розбирає це в модулі 8: чесно виміряйте k на даних про запрошення Halves, спрогнозуйте активних користувачів за когортами разом із запрошеними, яких забере менший платний бюджет, і оцініть канали, атрибуцію та інкрементальність. Щоб побачити картину ширше, почніть із допису що таке продуктова аналітика.
