Este post es el primero de una serie en la que te muestro cómo modelar el crecimiento viral. Comenzamos con el modelo más simple posible, y trabajaremos hasta llegar a un modelo que simultáneamente tiene en cuenta los canales no virales, cómo retienes a los usuarios a lo largo del tiempo, e incluso cómo la viralidad de un usuario cambia con el tiempo. Un modelo como este puede armarte con expectativas realistas, y puede darte una herramienta de predicción que puedes mantener al día con datos reales.

¿Qué es un producto viral?

Los productos adquieren usuarios a través de una variedad de canales, como la prensa, la publicidad y las asociaciones. Tal vez el canal más intrigante sea el de los propios usuarios.

Un producto viral obtiene gran parte de su crecimiento de sus usuarios actuales que reclutan a otros nuevos. Un usuario puede reclutar a otro a través de una simple invitación («¡Echa un vistazo a este producto, es genial/útil/entretenido!»), o directamente a través del uso del producto («¡Quiero enviarte dinero por PayPal!»).

Uno de los ejemplos más famosos de viralidad es YouTube. Antes de que el sitio se convirtiera en el enorme destino que es hoy, lo más probable es que encontraras un vídeo de YouTube incrustado en un sitio de noticias o en un blog personal. Lo veías, y al final te invitaban a enviar el vídeo por correo electrónico a tus conocidos, y también te daban un código para incrustar el vídeo en tu propio sitio. Si no te apetece compartirlo en ese momento, YouTube te sugiere otros vídeos que te pueden gustar, y quizás compartas uno de ellos. Entonces, las personas con las que compartiste el vídeo lo verían, y quizás lo compartirían con sus conocidos. Y así, este «bucle viral» daba vueltas y vueltas, durante las cuales YouTube adquiría usuarios a un ritmo sin precedentes.

¿Cómo predecir el rendimiento de nuestro producto viral? ¿Cuánto tiempo tardaremos en conseguir 1 millón de usuarios? ¿Llegaremos a los 10M de usuarios? ¿Y a los 100M de usuarios?

Para responder a preguntas como estas, necesitamos construir un modelo de viralidad.

Sigue y experimenta por ti mismo con esta hoja de cálculo de Excel: «How to Model Viral Growth.xlsx»

El modelo más sencillo posible

Digamos que empezamos con 5.000 usuarios. ¿Cuántos usuarios nuevos reclutarán estos usuarios iniciales?

Bueno, a algunos usuarios les gustará nuestro producto, mientras que a otros no les gustará. Algunos usuarios invitarán a mucha gente, mientras que otros no invitarán a nadie. Algunos usuarios pueden invitar a gente al cabo de un día, mientras que otros pueden tardar una semana.

Apartemos todas estas incertidumbres y digamos que, de media, 1 de cada 5 de nuestros usuarios reclutará con éxito a un nuevo usuario en su primer mes. En otras palabras, nuestro factor viral es 1/5 = 0,2, y nuestros 5.000 usuarios iniciales reclutarán a otros 5.000 * 0,2 = 1.000 usuarios en el mes 1. Estos 1.000 usuarios reclutarán a otros 1.000 * 0,2 = 200 usuarios en el mes 2, que a su vez reclutarán a otros 200 * 0,2 = 40 usuarios en el mes 3, y así sucesivamente.

¿Cómo es nuestro crecimiento de usuarios? (Siga en la hoja etiquetada como «1. Simple».)

Adquirimos usuarios a un ritmo decreciente hasta que tenemos 6.250 usuarios.

¿Qué sucede si nuestro factor viral es en cambio 0,4?

De nuevo, adquirimos usuarios a un ritmo decreciente. Pero esta vez, nuestro crecimiento se detiene en torno a los 8.300 usuarios.

¿Qué ocurre ahora si nuestro factor viral es en cambio de 1,2?

¡Esta vez, adquirimos usuarios a un ritmo cada vez mayor!

De hecho, con unas sencillas matemáticas, podemos demostrar lo siguiente:

• Con x usuarios iniciales, y con un factor viral v menor que 1, adquirimos usuarios a un ritmo decreciente hasta que tenemos x/(1-v) usuarios
• Con un factor viral mayor que 1, adquirimos usuarios a un ritmo aparentemente creciente

¡Así que es sencillo! Todo lo que tenemos que hacer es conseguir que nuestro factor viral sea superior a 1, y estamos listos, ¿verdad?

Bueno, no tan rápido…

En primer lugar, hay muchas cosas malas en nuestro modelo. Por ejemplo, a medida que vayamos adquiriendo más usuarios, ¡nos quedaremos sin gente nueva a la que invitar! No profundizo en esta idea aquí, pero para saber más sobre el efecto, véase el marketing viral de Facebook: When and why do apps «jump the shark?» por Andrew Chen.

En segundo lugar, el verdadero crecimiento viral es increíblemente raro. Tardé en darme cuenta de ello: muy pocos productos han mantenido un factor viral superior a 1 durante un periodo de tiempo significativo. Pero si no debemos apostar por un factor viral superior a 1, ¿qué debemos utilizar en nuestro modelo?

De las conversaciones con otros emprendedores, inversores y growth hackers, he aprendido lo siguiente: para un producto de consumo en Internet, un factor viral sostenible de 0.15 a 0,25 es bueno, 0,4 es estupendo, y alrededor de 0,7 es sobresaliente.

Sin embargo, ya hemos demostrado que cuando nuestro factor viral es inferior a 1, adquirimos usuarios a un ritmo decreciente hasta que no crecemos más. ¿Qué es lo que falta en esta imagen?

Nos faltan todos los demás canales con los que podemos adquirir usuarios: la prensa, las tiendas de aplicaciones, el tráfico directo, el marketing de entrada, la publicidad de pago, las asociaciones de integración, las asociaciones de promoción cruzada, el marketing de motores de búsqueda, la optimización de motores de búsqueda, el apoyo de celebridades, la prostitución en las esquinas y cualquier otra cosa que se nos ocurra. Revisemos nuestro modelo y tengamos en cuenta todo esto.

El modelo híbrido

Vamos a reconstruir nuestro modelo para incluir canales no virales. (Sigue en la hoja etiquetada como «2. Híbrido».)

Algunos canales no virales -como la prensa- nos darán un pico rápido de usuarios, mientras que otros -como las tiendas de aplicaciones- nos darán un flujo de usuarios a lo largo del tiempo. Nos aseguraremos de que nuestro modelo incluya ambos tipos, y para simplificar las cosas, consideraremos sólo 3 canales no virales:

• Prensa de lanzamiento. Un buen lanzamiento puede atraer a 70.000 nuevos usuarios.
• Tráfico de búsqueda en la tienda de aplicaciones. Una tienda de aplicaciones puede proporcionar 40.000 descargas al mes. No todos estos usuarios ejecutarán realmente nuestra aplicación, y de los que lo hagan, no todos pasarán por nuestro proceso de registro y tendrán una gran primera experiencia de usuario. Supongamos que el 60% sí tiene una gran primera experiencia.
• Tráfico directo. Como nuestros usuarios y usuarios potenciales tienden a hablar, la gente encontrará nuestro producto directamente. Esto podría atraer 10.000 descargas al mes. De nuevo, supongamos que el 60% de los descargadores tienen una gran experiencia.

Por último, supongamos que tanto el tráfico de búsqueda en la tienda de aplicaciones como el tráfico directo se mantienen constantes a lo largo del tiempo.

Pongamos nuestro factor viral a 0, y veamos cómo nos va si nuestro producto no es viral en absoluto.

Al final del año, tenemos unos 450.000 usuarios. Ahora probemos los casos virales.

En el caso bueno, con factor viral 0,2, a final de año tenemos unos 550.000 usuarios. En el caso excelente, con un factor viral de 0,4, al final del año tenemos alrededor de 700.000 usuarios. Y en el caso excepcional, con un factor viral de 0,7, al final del año tenemos alrededor de 1,2 millones de usuarios.

El factor de amplificación

Esta simulación ilustra cómo suelo pensar en la viralidad; no como el factor viral v, sino como el factor de amplificación a = 1/(1-v). Para calcular nuestro número total de usuarios, todo lo que tenemos que hacer es multiplicar el número de usuarios adquiridos a través de canales no virales por nuestro factor de amplificación.

Este gráfico muestra el asombroso potencial del factor viral, incluso cuando es menor que uno: a medida que aumentamos nuestro factor viral, aumentamos hiperbólicamente nuestro factor de amplificación. (Consejo profesional: para trollear a otros emprendedores, afirma que has conseguido un crecimiento hiperbólico.)

Con un gran factor viral podemos amplificar, varias veces, el esfuerzo que dedicamos a adquirir usuarios a través de canales no virales. Pero recuerda: ¡no puedes amplificar algo que no existe! Por eso debemos dividir nuestros esfuerzos de crecimiento entre los canales no virales y los virales. Si nos centramos en uno solo, dejamos usuarios sobre la mesa.

Nuestros usuarios son inmortales

Añadir canales no virales ayuda, pero nuestro modelo sigue teniendo problemas importantes. Por ejemplo, asumimos que cuando adquirimos un usuario, se queda con nosotros para siempre.

Esto es claramente demasiado optimista: dejamos de usar productos todo el tiempo. Podemos olvidarnos de un producto. Nos puede dejar de gustar un producto. Puede que nunca nos haya gustado un producto para empezar. En mi próximo post, reconstruiremos nuestro modelo para incluir el hecho de que perdemos usuarios.

Puedes leer el siguiente post aquí.

Resumen

• El verdadero crecimiento viral es muy raro; para un producto de consumo en Internet, un factor viral sostenible de 0.15 a 0,25 es bueno, 0,4 es estupendo y alrededor de 0,7 es sobresaliente
• Cuando el factor viral es inferior a uno, puede interpretarse como el factor de amplificación a = 1/(1-v). Para calcular el número total de usuarios, hay que multiplicar el número de usuarios adquiridos a través de canales no virales por el factor de amplificación
• Cuando el factor viral es menor que uno, es crucial tener canales no virales fuertes y sostenibles
• Pequeños incrementos en el factor viral pueden causar grandes incrementos en el factor de amplificación

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Gracias a Andrew Chen, George Zachary, Elliot Shmukler y Reid Hoffman por leer borradores y debatir estas ideas.

¡Hasta la próxima!