Ez a bejegyzés az első a sorozatban, amelyben bemutatom, hogyan modellezzük a vírusos növekedést. A lehető legegyszerűbb modellel kezdünk, és egy olyan modellig fogunk eljutni, amely egyszerre veszi figyelembe a nem vírusos csatornákat, azt, hogy hogyan tartja meg a felhasználókat idővel, és még azt is, hogy egy felhasználó vírusossága hogyan változik idővel. Egy ilyen modell reális elvárásokkal vértezheti fel Önt, és egy olyan előrejelző eszközt adhat kezébe, amelyet valós adatokkal naprakészen tarthat.

Mi a vírusos termék?

A termékek különböző csatornákon keresztül szereznek felhasználókat, például a sajtó, a reklám és a partnerségek révén. A legérdekesebb csatorna talán maguk a felhasználók.

A vírusos termék növekedésének nagy részét abból nyeri, hogy a jelenlegi felhasználók új felhasználókat toboroznak. Egy felhasználó toborozhat egy másikat egy egyszerű meghívással (“Nézd meg ezt a terméket, király/haszon/szórakoztató!”), vagy közvetlenül a termék használatával (“Pénzt akarok küldeni neked a PayPal-on!”).

A viralitás egyik leghíresebb példája a YouTube. Mielőtt az oldal olyan hatalmas célponttá vált volna, mint amilyen ma, nagy valószínűséggel egy YouTube-videót hírportálra vagy személyes blogra beágyazva lehetett találni. Megnézted, és a végén felkértek, hogy küldd el e-mailben a videót ismerőseidnek, és kódot is kaptál a videó beágyazásához a saját oldaladra. Ha nem akarná azonnal megosztani, a YouTube más videókat is javasolna, amelyek tetszenek, és talán azok közül is megoszthatna egyet. Ezután azok az emberek, akikkel megosztottad, megnéznék a videót, és talán ők is megosztanák az ismerőseikkel. És így ment körbe-körbe ez a “vírushurok”, amelynek során a YouTube soha nem látott ütemben szerzett felhasználókat.

Hogyan jósoljuk meg, hogyan fog teljesíteni a vírusos termékünk? Mennyi időbe telik 1 millió felhasználó megszerzése? El fogjuk érni a 10M felhasználót? Mi a helyzet a 100M felhasználóval?

Az ilyen kérdések megválaszolásához fel kell építenünk a viralitás modelljét.

Kövesse végig és kísérletezzen saját maga ezzel az Excel-táblázattal: “

A lehető legegyszerűbb modell

Tegyük fel, hogy 5000 felhasználóval kezdünk. Hány új felhasználót fognak ezek a kezdeti felhasználók toborozni?

Nos, néhány felhasználónak tetszeni fog a termékünk, míg másoknak nem fog tetszeni. Néhány felhasználó sok embert fog meghívni, míg mások egyáltalán nem fognak meghívni senkit. Egyes felhasználók egy nap után meghívhatnak embereket, míg másoknak egy hétig is eltarthat.

Söpörjük el ezeket a bizonytalanságokat, és mondjuk azt, hogy átlagosan minden ötödik felhasználónk sikeresen toboroz új felhasználókat az első hónapban. Más szóval, a vírustényezőnk 1/5 = 0,2, és a kezdeti 5000 felhasználónk újabb 5000 * 0,2 = 1000 felhasználót fog toborozni az első hónapban. Ez az 1000 felhasználó aztán újabb 1000 * 0,2 = 200 felhasználót fog toborozni a második hónapban, akik aztán újabb 200 * 0,2 = 40 felhasználót fognak toborozni a harmadik hónapban, és így tovább.

Milyennek tűnik a felhasználó-növekedésünk? (Kövessük végig az “1. Egyszerű” feliratú lapon.)

Fogyó ütemben szerzünk felhasználókat, amíg 6250 felhasználónk nem lesz.

Mi történik, ha a vírustényezőnk ehelyett 0,4?

Még mindig csökkenő ütemben szerzünk felhasználókat. De ezúttal a növekedésünk 8300 felhasználó körül megáll.

Most mi történik, ha a vírustényezőnk ehelyett 1,2?

Ezúttal egyre növekvő ütemben szerzünk felhasználókat!

Sőt, néhány egyszerű matematikai számítással megmutathatjuk a következőket:

• X kezdeti x felhasználóval és v vírustényezővel, amely kisebb, mint 1, csökkenő ütemben szerzünk felhasználókat, amíg nem lesz x/(1-v) felhasználónk
• Ha a vírustényező nagyobb, mint 1, akkor látszólag egyre növekvő ütemben szerzünk felhasználókat

Szóval ez egyszerű! Csak annyit kell tennünk, hogy a vírustényezőnk 1 fölé emelkedjen, és már készen is vagyunk, igaz?

Nos, nem olyan gyorsan…

Először is, rengeteg baj van a modellünkkel. Például, ahogy egyre több felhasználót szerzünk, előbb-utóbb kifogyunk a meghívható új emberekből! Ezt a gondolatot itt nem vizsgálom tovább, de ha többet szeretnél megtudni a hatásról, lásd: Facebook vírusmarketing: When and why do apps “jump the shark?” by Andrew Chen.

Másrészt, az igazi vírusos növekedés hihetetlenül ritka. Eltartott egy darabig, mire ezt felismertem: nagyon kevés termék tartotta fenn az 1 feletti vírusfaktorát bármilyen jelentős ideig. De ha nem szabad 1-nél nagyobb vírusfaktorra fogadnunk, akkor mit használjunk a modellünkben?

A más vállalkozókkal, befektetőkkel és növekedési hackerekkel folytatott beszélgetésekből a következőket tanultam: egy fogyasztói internetes termék esetében a fenntartható vírusfaktor 0.15 és 0,25 között jó, a 0,4 nagyszerű, a 0,7 körüli pedig kiemelkedő.

Már megmutattuk azonban, hogy ha a vírusfaktorunk kisebb, mint 1, akkor egyre csökkenő ütemben szerzünk felhasználókat, amíg nem növekszünk tovább. Ezt az eredményt senki sem szeretné, tehát mi hiányzik ebből a képből?

Kihagyjuk az összes többi csatornát, amelyekkel felhasználókat szerezhetünk: sajtó, alkalmazásboltok, közvetlen forgalom, inbound marketing, fizetett reklám, integrációs partnerségek, keresztpromóciós partnerségek, keresőmarketing, keresőoptimalizálás, hírességek jóváhagyása, utcasarki hustling, és minden más, ami csak eszünkbe jut. Tekintsük át újra a modellünket, és vegyük figyelembe ezeket.

A hibrid modell

Újjáépítjük a modellünket, hogy a nem vírusos csatornákat is bevonjuk. (Kövessük végig a “2. Hibrid” feliratú lapon.)

Egyes nem-virális csatornák – például a sajtó – egy gyors kiugrást adnak nekünk felhasználókból, míg mások – például az alkalmazásboltok – egy időbeli felhasználói folyamot adnak nekünk. Biztosítjuk, hogy modellünk mindkét fajtát tartalmazza, és az egyszerűség kedvéért csak 3 nem-virális csatornát veszünk figyelembe:

• Launch press. Egy jó indítás akár 70 000 új felhasználót is vonzhat.
• App store keresési forgalom. Egy alkalmazásbolt akár 40 000 letöltést is biztosíthat havonta. Ezek közül a felhasználók közül nem mindegyik fogja ténylegesen futtatni az alkalmazásunkat, és azok közül, akik ezt megteszik, nem mindegyik fogja végigcsinálni a regisztrációs folyamatot, és nagyszerű lesz az első felhasználói élmény. Tegyük fel, hogy 60%-uknak nagyszerű az első felhasználói élménye.
• Közvetlen forgalom. Mivel a felhasználóink és a potenciális felhasználóink hajlamosak beszélgetni, az emberek közvetlenül fogják megtalálni a termékünket. Ez havonta 10 000 letöltést vonzhat. Ismét tegyük fel, hogy a letöltők 60%-ának nagyszerű élménye van.

Végül tegyük fel, hogy mind az alkalmazásboltok keresési forgalma, mind a közvetlen forgalom állandó marad az idő múlásával.

Tegyük a vírusfaktorunkat 0-ra, és nézzük meg, hogyan járunk, ha a termékünk egyáltalán nem vírusos.

Az év végére körülbelül 450 000 felhasználóval rendelkezünk. Most teszteljük a vírusos eseteket.

A jó esetben, 0,2-es vírusfaktorral, az év végén körülbelül 550 000 felhasználónk van. A nagyszerű esetben, 0,4-es vírustényezővel, az év végén körülbelül 700 000 felhasználóval rendelkezünk. És a kiváló esetben, 0,7-es vírustényezővel, az év végén körülbelül 1,2 millió felhasználónk van.

A felerősítési tényező

Ez a szimuláció jól szemlélteti, hogyan gondolkodom gyakran a viralitásról; nem a v vírustényezőként, hanem az a = 1/(1-v) felerősítési tényezőként. A teljes felhasználószámunk kiszámításához csak annyit kell tennünk, hogy a nem vírusos csatornákon keresztül szerzett felhasználók számát megszorozzuk az erősítési faktorunkkal.

Ez a grafikon a vírusfaktor elképesztő potenciálját mutatja, még akkor is, ha az kisebb, mint egy: ahogy növeljük a vírusfaktorunkat, úgy növeljük hiperbolikusan az erősítési faktorunkat. (Protipp: más vállalkozók trollkodásához állítsd, hogy sikerült hiperbolikus növekedést elérned.)

Nagyszerű vírusfaktorral többszörösére tudjuk felerősíteni a nem vírusos csatornákon keresztül történő felhasználószerzésre fordított erőfeszítéseinket. De ne feledjük: nem lehet felerősíteni valamit, ami nincs is ott! Ezért kell megosztanunk a növekedési erőfeszítéseinket a nem vírusos és a vírusos csatornák között. Ha csak az egyikre koncentrálunk, felhasználókat hagyunk az asztalon.

Our Users Are Immortal

A nem-virális csatornák hozzáadása segít, de a modellünknek még mindig komoly problémái vannak. Például azt feltételezzük, hogy ha megszerzünk egy felhasználót, akkor az örökre velünk marad.

Ez egyértelműen túl optimista: a termékek használatát folyamatosan abbahagyjuk. Elfelejthetünk egy terméket. Megszűnhetünk megkedvelni egy terméket. Lehet, hogy eleve nem is szerettünk egy terméket. A következő bejegyzésemben úgy építjük át a modellünket, hogy az tartalmazza azt a tényt, hogy elveszítjük a felhasználókat.

A következő bejegyzést itt olvashatja.

Összefoglaló

• A valódi vírusos növekedés nagyon ritka; egy fogyasztói internetes termék esetében a fenntartható vírusfaktor 0.15 és 0,25 között jó, a 0,4 nagyszerű, a 0,7 körüli pedig kiemelkedő
• Ha a vírustényező kisebb, mint egy, akkor az a = 1/(1-v) erősítési tényezőként értelmezhető. A teljes felhasználószám kiszámításához szorozzuk meg a nem vírusos csatornákon keresztül szerzett felhasználók számát az erősítési faktorral
• Ha a vírusos faktor kisebb, mint egy, elengedhetetlen, hogy erős, fenntartható nem vírusos csatornákkal rendelkezzünk
• A vírusos faktor kis mértékű növekedése az erősítési faktor nagy mértékű növekedését okozhatja

Ha tetszett ez a bejegyzés, akkor kövessen a LinkedIn-en! A viralitásról szóló sorozat mellett érdekes linkeket fogok megosztani a webről, a technológiáról és a vállalkozásról 🙂

Köszönöm Andrew Chennek, George Zacharynek, Elliot Shmuklernek és Reid Hoffmannak, hogy elolvasták a vázlatokat és megvitatták ezeket a gondolatokat.

Viszlát legközelebb!