вірусний коефіцієнт (k-factor)

Також називають: k-фактор, вірусність

Скільки нових користувачів у середньому приводить кожен користувач: запрошень на користувача × частка запрошень, що стають новими користувачами. Нижче за 1 вірусність підсилює інші канали, але не забезпечує росту сама.

Вірусний коефіцієнт (viral coefficient), або k-фактор (k-factor), — скільки нових користувачів у середньому приводить один користувач через запрошення й поширення:

$k = i \times c$

де $i$ — кількість запрошень, які надсилає кожен користувач, а $c$ — частка запрошень, що перетворюються на нового користувача (а не на наявного, який приєднався до групи). Обидва множники міряють для когорти за фіксоване вікно, наприклад перші 30 днів після реєстрації, щоб k різних місяців можна було порівнювати.

Що k означає для росту:

k ≥ 1: кожне покоління користувачів приводить щонайменше стільки ж нових, і продукт росте сам. Таке буває рідко й зазвичай ненадовго.
k < 1: кожен користувач, залучений іншим способом, запускає згасний ланцюжок запрошених. Підсумок — геометричний ряд:

$\text{усього користувачів} = N \times (1 + k + k^2 + \dots) = \frac{N}{1 - k}$

тож за k = 0,5 кожен платний чи органічний користувач зрештою перетворюється на двох. Вірусність тоді працює як множник для інших каналів: знижує ефективний CAC, але не замінює залучення.

Корисність k визначають ще дві речі. Тривалість вірусного циклу (viral cycle time) — час від приходу користувача до приходу запрошених ним — задає, як швидко розгортається ланцюжок. А сам k не сталий: зазвичай падає, коли продукт заповнює свою природну мережу (у друзів застосунок уже є), і сильно різниться між сегментами, наприклад групами для подорожей і сусідами по квартирі.

Приклад

Серпнева когорта Halves: 10 000 нових користувачів. За перші 30 днів вони надсилають 16 000 запрошень у групи. Прийнято 5 600 запрошень, але 800 із них прийняли люди, які вже користувалися Halves, тож нових користувачів дали 4 800 прийнятих запрошень.

i = 16 000 ÷ 10 000 = 1,6 запрошення на користувача
c = 4 800 ÷ 16 000 = 0,30
k = 1,6 × 0,30 = 0,48 (перевірка: 4 800 нових ÷ 10 000 = 0,48 ✓)

Якби рахувати всі 5 600 прийнятих запрошень, вийшло б c = 0,35 і k = 0,56 — вірусність завищено на шосту частину.

За k = 0,48 серпневі 10 000 користувачів зрештою дадуть 10 000 ÷ (1 − 0,48) = 10 000 ÷ 0,52 ≈ 19 231 користувача разом із ними самими — майже вдвічі більше. Theo може поділити платну частину серпневих витрат на це більше число й оцінити ефективний CAC, якщо чесно скаже, що запрошені наступних поколінь — це прогноз.

Типові помилки

Рахувати наявних користувачів як запрошених. У c входять лише запрошення, що створили новий акаунт.
Без фіксованого вікна. k за 7 днів і k за 90 днів — різні числа; оберіть одне вікно для когорти.
Вважати k < 1 провалом. k = 0,4 — це все одно множник 1,67 для кожного іншого каналу.
Припускати, що k сталий. Зазвичай він падає, коли природна мережа заповнюється; переміряйте на свіжих когортах.
Приписувати вірусності тих, хто прийшов би й так. Сусід по квартирі міг встановити Halves після пошуку в магазині; holdout-група без підказок запросити покаже інкрементальну частину.

Вивчити в курсі

Запрошення і вірусне зростання · Вірусне зростання із запрошень: вірусний коефіцієнт k, тривалість циклу, чому k менше 1 однаково вигідний і як вимірювати запрошення, не лестячи собі.