Василий Сабиров

Как быстро ваш продукт «заражает» других?

Василий Сабиров, ведущий аналитик devtodev, написал, какими формулами можно пользоваться для расчета виральности и что делать с этими данными.


Виральность – важнейшая характеристика любого проекта. Если рассмотреть проект как модель, преобразующую входящий поток пользователей в выходящий поток денег, то виральность позволит получить деньги от пользователя без затрат на приобретение этого потока.

Хорошая виральность позволяет проекту в считанные месяцы завоевать рынок: один активный пользователь приглашает несколько друзей, каждый из них – еще по несколько друзей, и так далее.

Хорошая виральность позволяет проекту развиваться наподобие эпидемии. Даже само слово «виральность» происходит от слова «вирус». Если вы играли в Plag, где можно визуально отследить распространение болезни по миру, вы нас понимаете.


Источник


Показатель для измерения виральности тоже заимствован из эпидемиологии. Называется он k-фактор, ему и посвящена данная статья. K-фактор показывает, сколько пользователей приводит в проект один активный его пользователь (в эпидемиологии: сколько в среднем человек заражает один больной).


Как рассчитывать k-фактор?

Наиболее распространена следующая формула:

k-фактор = i*c,

где i - среднее количество приглашений, отправленных одним пользователем, c – средняя конверсия из полученного приглашения в регистрацию.

Допустим, каждый пользователь отправляет в среднем одно приглашение (i = 1), и каждый третий, кто получил приглашение, успешно регистрируется в продукте (c = ⅓). В этом случае k-фактор = 1 * ⅓ = 33,3%. В идеальном мире это значит, что, если продукт имеет 100 активных пользователей, то в следующем периоде их станет 133, затем 178, и так далее. В такой модели уже через 33 периода времени количество пользователей перевалит за миллион. Однако на практике не все так хорошо. Впрочем, об этом позже.

Описанная формула имеет существенные ограничения:По теме: Как сделать продукт «вирусным»: лайфхаки от «Воккера»

  1. Не во всех продуктах можно отследить отправку и дальнейшую судьбу приглашений. По сути, это можно сделать лишь в том случае, если каждый пользователь отсылает приглашения с уникальной меткой и для каждого пользователя, пришедшего по приглашению, мы можем отследить, кто его пригласил. В реальном мире же (скажем, в мобильных приложениях) отправка приглашений происходит через социальные сети. Количество отправленных приглашений еще можно посчитать, а количество реципиентов счету не поддается.
  2. А что, если пользователь не отправил приглашение, а просто рассказал другу о новой игре при встрече? Тогда новый друг, зарегистрировавшись в проекте, не будет нести на себе метку пригласившего его товарища, и значит, в k-факторе он не учтется, хотя виральность имела место быть. Основная часть приглашений как раз и происходит через сарафанное радио, через word of mouth.

Так как же тогда считать k-фактор?

На просторах интернета встретилась ещё одна формула:

k-фактор = 1 + (органические установки) / (платные установки)

Однако и эта формула не подходит.

Во-первых, откуда тут плюс единичка? Согласно этой формуле, каждый пользователь приглашает минимум одного друга, даже в самых пропащих проектах.

Во-вторых, эта формула имеет лишь платные установки в знаменателе, то есть не учитывает случай, если один органически пришедший пользователь приглашает другого (а чаще всего именно так и происходит).


Оптимальный вариант?

Более всего нам нравится следующая формула:

k-фактор = 

(органические установки в период n) / (активные пользователи в период n-1)

Она учитывает все виды приглашений (формуле не важно, было приглашение по уникальной ссылке или во время телефонного разговора). Также эта формула учитывает приглашения, совершенные любыми пользователями, платными или органическими. И, наконец, в этой формуле нет той самой «плюс единички», а это значит, что если проект совсем уж плох и органических установок нет, то k-фактор будет равен нулю. С другой стороны, если проект очень хорош, то k-фактор может взлететь до небес.


Что такое период?

Единственный вопрос, который нужно задать к этой формуле: что такое период? Это день, месяц или год? Отвечаю: обычно периодом считается месяц, но только потому, что легко посчитать размер месячной аудитории – это метрика MAU.

Но тут уж – как вы договоритесь сами с собой. Не случится ничего страшного, если вы будете отдельно считать дневные, месячные и годовые k-факторы. Наоборот, если вы будете мониторить k-фактор хотя бы раз в месяц, вы сможете оперативно отреагировать, если он начнёт уменьшаться (а он, скорее всего, начнет).


Источник



Теперь давайте обратимся к еще одной очень полезной метрике

Как вообще формируется виральность? Где рождается тот ветер, что приносит новых пользователей?

Итак, представьте, что вы по той или иной причине скачали себе приложение. Что дальше?

  1. Вы проходите туториал, понимаете ценность продукта. Иначе говоря, происходит ваша активация.
  2. Вы знакомитесь с продуктом, изучаете его с какой-то скоростью. Некоторые могут входить в приложение раз в неделю, некоторые – пять раз в день.
  3. Кажется, приложение начинает вам нравиться.
  4. Вы решаете пригласить друга в приложение. Отправляете приглашение, упоминаете название приложения при встрече. В общем, каким-то образом «заражаете» друга.
  5. Друг вспоминает о вашем совете и тоже скачивает себе приложение.

Суммарное время прохождения этих шагов называется виральным циклом. Началось все с того, что вы скачали приложение, а закончилось – тем, что его скачал ваш друг.

И разумеется, чем короче виральный цикл, тем активнее развивается ваше приложение.

В предыдущем примере продукт сначала имел 100 пользователей, и уже через 33 периода времени количество пользователей перевалило за миллион.

Если за период времени взять месяц, то для достижения миллиона пользователей вам потребуется 2 года и 9 месяцев.

Если же за период времени взять один день, то миллион достигается через 33 дня! А сколько пользователей с такими темпами будет привлечено за 2 года и 9 месяцев – страшно представить! Хотя… почему страшно? Просто в мире нет такого числа людей.

Итого: виральность определяют две метрики – k-фактор и виральный цикл. При этом, чем короче виральный цикл – тем выше k-фактор (тем больше людей «заражаются» за один временной период).

О том, какой должен быть k-фактор и как его менять, читайте в продолжении статьи.

Свяжись с героем материала
Василий Сабиров
Василий Сабиров
связаться
Rusbase Connect: медиа как сервис

comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно