Ce billet est le premier d’une série dans laquelle je vous montre comment modéliser la croissance virale. Nous commençons avec le modèle le plus simple possible, et nous allons travailler jusqu’à un modèle qui tient compte simultanément des canaux non viraux, de la façon dont vous retenez les utilisateurs au fil du temps, et même de la façon dont la viralité d’un utilisateur change au fil du temps. Un modèle comme celui-ci peut vous armer avec des attentes réalistes, et peut vous donner un outil prédictif que vous pouvez maintenir à jour avec des données réelles.

Qu’est-ce qu’un produit viral ?

Les produits acquièrent des utilisateurs via une variété de canaux, tels que la presse, la publicité et les partenariats. Le canal le plus intriguant est peut-être celui des utilisateurs eux-mêmes.

Un produit viral tire une grande partie de sa croissance de ses utilisateurs actuels qui recrutent de nouveaux utilisateurs. Un utilisateur peut en recruter un autre par le biais d’une simple invitation (« Regardez ce produit, il est cool/utile/divertissant ! »), ou directement en utilisant le produit (« Je veux vous envoyer de l’argent sur PayPal ! »).

L’un des exemples les plus célèbres de viralité est YouTube. Avant que le site ne devienne l’énorme destination qu’il est aujourd’hui, vous trouviez très probablement une vidéo YouTube intégrée à un site d’actualités ou à un blog personnel. Vous la regardiez, et à la fin, on vous invitait à envoyer la vidéo par e-mail à vos connaissances, et on vous donnait également un code pour intégrer la vidéo sur votre propre site. Si vous n’avez pas envie de la partager tout de suite, YouTube vous suggère d’autres vidéos susceptibles de vous plaire, et vous pouvez en partager une. Ensuite, les personnes avec lesquelles vous avez partagé la vidéo la regardent et la partagent peut-être avec leurs connaissances. Et c’est ainsi que cette « boucle virale » a tourné en rond, au cours de laquelle YouTube a acquis des utilisateurs à un rythme sans précédent.

Comment pouvons-nous prédire les performances de notre produit viral ? Combien de temps faudra-t-il pour acquérir 1M d’utilisateurs ? Arriverons-nous à 10M d’utilisateurs ? Et 100M d’utilisateurs ?

Pour répondre à des questions comme celles-ci, nous devons construire un modèle de viralité.

Suivez et expérimentez par vous-même avec cette feuille de calcul Excel : « Comment modéliser la croissance virale.xlsx »

Le modèle le plus simple possible

Disons que nous commençons avec 5 000 utilisateurs. Combien de nouveaux utilisateurs ces utilisateurs initiaux vont-ils recruter ?

Eh bien, certains utilisateurs vont aimer notre produit, tandis que d’autres ne l’aimeront pas. Certains utilisateurs inviteront de nombreuses personnes, tandis que d’autres n’inviteront personne du tout. Certains utilisateurs peuvent inviter des gens après un jour, tandis que d’autres peuvent prendre une semaine.

Balayons toutes ces incertitudes, et disons qu’en moyenne, 1 sur 5 de nos utilisateurs réussira à recruter un nouvel utilisateur au cours de son premier mois. En d’autres termes, notre facteur viral est de 1/5 = 0,2, et nos 5 000 utilisateurs initiaux vont recruter 5 000 autres * 0,2 = 1 000 utilisateurs au cours du premier mois. Ces 1 000 utilisateurs vont ensuite recruter 1 000 autres * 0,2 = 200 utilisateurs au cours du deuxième mois, qui vont ensuite recruter 200 autres * 0,2 = 40 utilisateurs au cours du troisième mois, et ainsi de suite.

À quoi ressemble la croissance de nos utilisateurs ? (Suivez sur la feuille intitulée « 1. Simple ».)

Nous acquérons des utilisateurs à un taux décroissant jusqu’à ce que nous ayons 6 250 utilisateurs.

Que se passe-t-il si notre facteur viral est plutôt de 0,4 ?

De nouveau, nous acquérons des utilisateurs à un taux décroissant. Mais cette fois, notre croissance s’arrête à environ 8 300 utilisateurs.

Maintenant, que se passe-t-il si notre facteur viral est plutôt de 1,2 ?

Cette fois, nous acquérons des utilisateurs à un taux toujours croissant !

En fait, avec quelques mathématiques faciles, nous pouvons montrer ce qui suit :

• Avec x utilisateurs initiaux, et avec un facteur viral v inférieur à 1, nous acquérons des utilisateurs à un taux décroissant jusqu’à ce que nous ayons x/(1-v) utilisateurs
• Avec un facteur viral supérieur à 1, nous acquérons des utilisateurs à un taux apparemment toujours croissant

C’est donc simple ! Tout ce que nous devons faire est d’obtenir notre facteur viral supérieur à 1, et nous sommes prêts, n’est-ce pas ?

Et bien, pas si vite…

Premièrement, il y a beaucoup de choses qui ne vont pas dans notre modèle. Par exemple, comme nous acquérons toujours plus d’utilisateurs, nous finirons par manquer de nouvelles personnes à inviter ! Je n’approfondis pas cette idée ici, mais pour en savoir plus sur l’effet, voir le marketing viral de Facebook : When and why do apps « jump the shark ? » par Andrew Chen.

Deuxièmement, la véritable croissance virale est incroyablement rare. Il m’a fallu un certain temps pour l’apprécier : très peu de produits ont maintenu un facteur viral supérieur à 1 pendant une période de temps significative. Mais si nous ne devrions pas parier sur un facteur viral supérieur à 1, que devrions-nous utiliser dans notre modèle ?

D’après les discussions avec d’autres entrepreneurs, investisseurs et growth hackers, j’ai appris ce qui suit : pour un produit Internet grand public, un facteur viral durable de 0.Cependant, nous avons déjà montré que lorsque notre facteur viral est inférieur à 1, nous acquérons des utilisateurs à un rythme décroissant jusqu’à ce que nous ne grandissions plus. Ce n’est pas un résultat que tout le monde souhaite, alors qu’est-ce qui manque dans ce tableau ?

Il nous manque tous les autres canaux avec lesquels nous pouvons acquérir des utilisateurs : la presse, les app stores, le trafic direct, le marketing entrant, la publicité payante, les partenariats d’intégration, les partenariats de promotion croisée, le marketing des moteurs de recherche, l’optimisation des moteurs de recherche, le soutien des célébrités, l’arnaque au coin de la rue, et tout ce à quoi nous pouvons penser. Revoyons notre modèle et prenons-les en compte.

Le modèle hybride

Nous allons reconstruire notre modèle pour inclure les canaux non viraux. (Suivez la feuille intitulée « 2. Hybride ».)

Certains canaux non viraux – comme la presse – nous donneront un pic rapide d’utilisateurs, tandis que d’autres – comme les magasins d’applications – nous donneront un flux d’utilisateurs au fil du temps. Nous allons nous assurer que notre modèle inclut les deux types, et pour garder les choses simples, nous ne considérerons que 3 canaux non viraux :

• Presse de lancement. Un bon lancement pourrait attirer 70 000 nouveaux utilisateurs.
• Trafic de recherche de l’App Store. Un magasin d’applications pourrait fournir 40 000 téléchargements par mois. Tous ces utilisateurs n’utiliseront pas réellement notre application, et parmi ceux qui le font, tous ne passeront pas par notre processus d’inscription et auront une excellente première expérience utilisateur. Supposons que 60 % d’entre eux aient une excellente première expérience.
• Trafic direct. Puisque nos utilisateurs et utilisateurs potentiels ont tendance à parler, les gens trouveront notre produit directement. Cela pourrait attirer 10 000 téléchargements par mois. Encore une fois, supposons que 60% des téléchargeurs ont une excellente expérience.

Enfin, supposons que le trafic de recherche de l’app store et le trafic direct restent constants dans le temps.

Fixons notre facteur viral à 0, et voyons comment nous nous en sortons si notre produit n’est pas viral du tout.

À la fin de l’année, nous avons environ 450 000 utilisateurs. Maintenant, testons les cas viraux.

Dans le bon cas, avec le facteur viral 0,2, à la fin de l’année, nous avons environ 550 000 utilisateurs. Dans l’excellent cas, avec un facteur viral de 0,4, à la fin de l’année, nous avons environ 700 000 utilisateurs. Et dans le cas exceptionnel, avec le facteur viral 0,7, à la fin de l’année, nous avons environ 1,2M d’utilisateurs.

Le facteur d’amplification

Cette simulation illustre la façon dont je pense souvent à la viralité ; non pas comme le facteur viral v, mais comme le facteur d’amplification a = 1/(1-v). Pour calculer notre nombre total d’utilisateurs, il suffit de multiplier le nombre d’utilisateurs acquis par des canaux non viraux par notre facteur d’amplification.

Ce graphique montre le potentiel étonnant du facteur viral, même lorsqu’il est inférieur à un : à mesure que nous augmentons notre facteur viral, nous augmentons hyperboliquement notre facteur d’amplification. (Conseil de pro : pour troller les autres entrepreneurs, prétendez que vous avez réussi à obtenir une croissance hyperbolique.)

Avec un grand facteur viral, nous pouvons amplifier, plusieurs fois, l’effort que nous dépensons pour acquérir des utilisateurs par des canaux non viraux. Mais rappelez-vous : vous ne pouvez pas amplifier quelque chose qui n’est pas là ! C’est pourquoi nous devons répartir nos efforts de croissance entre les canaux non viraux et viraux. Si nous nous concentrons sur un seul, nous laissons des utilisateurs sur la table.

Nos utilisateurs sont immortels

L’ajout de canaux non viraux aide, mais notre modèle a encore des problèmes majeurs. Par exemple, nous supposons que lorsque nous acquérons un utilisateur, il reste avec nous pour toujours.

Ceci est clairement trop optimiste : nous cessons d’utiliser des produits tout le temps. Nous pouvons oublier un produit. Nous pouvons cesser d’aimer un produit. Nous pouvons ne jamais avoir aimé un produit au départ. Dans mon prochain post, nous reconstruirons notre modèle pour inclure le fait que nous perdons des utilisateurs.

Vous pouvez lire le prochain post ici.

Résumé

• La véritable croissance virale est très rare ; pour un produit Internet grand public, un facteur viral durable de 0.15 à 0,25 est bon, 0,4 est excellent, et environ 0,7 est exceptionnel
• Lorsque le facteur viral est inférieur à un, il peut être interprété comme le facteur d’amplification a = 1/(1-v). Pour calculer le nombre total d’utilisateurs, multipliez le nombre d’utilisateurs acquis par des canaux non viraux par le facteur d’amplification
• Lorsque le facteur viral est inférieur à un, il est crucial d’avoir des canaux non viraux solides et durables
• De petites augmentations du facteur viral peuvent entraîner de grandes augmentations du facteur d’amplification

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Merci à Andrew Chen, George Zachary, Elliot Shmukler et Reid Hoffman pour avoir lu les brouillons et débattu de ces idées.

Til’ next time!

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