Questo post è il primo di una serie in cui vi mostro come modellare la crescita virale. Iniziamo con il modello più semplice possibile, e ci faremo strada fino a un modello che contemporaneamente tiene conto dei canali non virali, di come si mantengono gli utenti nel tempo, e anche di come la viralità di un utente cambia nel tempo. Un modello come questo può armarvi con aspettative realistiche, e può darvi uno strumento predittivo che potete tenere aggiornato con dati reali.

Cos’è un prodotto virale?

I prodotti acquisiscono utenti attraverso una varietà di canali, come stampa, pubblicità e partnership. Forse il canale più intrigante sono gli utenti stessi.

Un prodotto virale deriva gran parte della sua crescita dai suoi attuali utenti che reclutano nuovi utenti. Un utente potrebbe reclutarne un altro attraverso un semplice invito (“Guarda questo prodotto, è bello/utile/divertente!”), o direttamente attraverso l’uso del prodotto (“Voglio mandarti soldi su PayPal!”).

Uno degli esempi più famosi di viralità è YouTube. Prima che il sito diventasse l’enorme destinazione che è oggi, molto probabilmente avresti trovato un video di YouTube incorporato in un sito di notizie o in un blog personale. Lo guardavi e, alla fine, venivi invitato a inviare il video via e-mail alle persone che conoscevi, e ti veniva anche dato un codice per incorporare il video sul tuo sito. Se non hai voglia di condividere in quel momento, YouTube ti suggerirebbe altri video che potrebbero piacerti, e forse potresti condividere uno di quelli. Poi le persone con cui hai condiviso guarderebbero il video, e forse lo condividerebbero con le persone che conoscono. E così girava e girava questo “ciclo virale”, durante il quale YouTube acquisiva utenti a un ritmo senza precedenti.

Come possiamo prevedere come si comporterà il nostro prodotto virale? Quanto tempo ci vorrà per acquisire 1M di utenti? Arriveremo a 10M di utenti? E 100M di utenti?

Per rispondere a domande come queste, dobbiamo costruire un modello di viralità.

Segui e sperimenta tu stesso con questo foglio di calcolo Excel: “How to Model Viral Growth.xlsx”

Il modello più semplice possibile

Diciamo di iniziare con 5.000 utenti. Quanti nuovi utenti recluteranno questi utenti iniziali?

Bene, ad alcuni utenti piacerà il nostro prodotto, mentre ad altri non piacerà. Alcuni utenti inviteranno molte persone, mentre altri non inviteranno proprio nessuno. Alcuni utenti possono invitare persone dopo un giorno, mentre altri possono impiegare una settimana.

Spazziamo tutte queste incertezze e diciamo che, in media, 1 su 5 dei nostri utenti recluterà con successo un nuovo utente nel suo primo mese. In altre parole, il nostro fattore virale è 1/5 = 0,2, e i nostri 5.000 utenti iniziali recluteranno altri 5.000 * 0,2 = 1.000 utenti nel mese 1. Questi 1.000 utenti recluteranno poi altri 1.000 * 0,2 = 200 utenti nel mese 2, che recluteranno poi altri 200 * 0,2 = 40 utenti nel mese 3, e così via.

Come sarà la nostra crescita di utenti? (Seguire sul foglio etichettato “1. Semplice”.)

Acquisiamo utenti ad un tasso decrescente fino ad avere 6.250 utenti.

Cosa succede se il nostro fattore virale è invece 0,4?

Ancora una volta, acquisiamo utenti ad un tasso decrescente. Ma questa volta, la nostra crescita si ferma a circa 8.300 utenti.

Ora cosa succede se il nostro fattore virale è invece 1,2?

Questa volta, acquisiamo utenti ad un tasso sempre crescente!

In effetti, con un po’ di facile matematica, possiamo dimostrare quanto segue:

• Con x utenti iniziali, e con fattore virale v minore di 1, acquisiamo utenti ad un tasso decrescente fino ad avere x/(1-v) utenti
• Con fattore virale maggiore di 1, acquisiamo utenti ad un tasso apparentemente sempre crescente

Quindi è semplice! Tutto quello che dobbiamo fare è ottenere il nostro fattore virale superiore a 1, e siamo a posto, giusto?

Beh, non così in fretta…

In primo luogo, c’è molto di sbagliato nel nostro modello. Per esempio, man mano che acquisiamo sempre più utenti, finiremo per esaurire le nuove persone da invitare! Non esploro ulteriormente questa idea qui, ma per saperne di più sull’effetto, vedi Facebook viral marketing: Quando e perché le app “saltano lo squalo?” di Andrew Chen.

In secondo luogo, la vera crescita virale è incredibilmente rara. Mi ci è voluto un po’ per apprezzarlo: pochissimi prodotti hanno sostenuto un fattore virale superiore a 1 per un periodo di tempo significativo. Ma se non dobbiamo scommettere su un fattore virale superiore a 1, cosa dovremmo usare nel nostro modello?

Dalle discussioni con altri imprenditori, investitori e growth hacker, ho imparato quanto segue: per un prodotto internet di consumo, un fattore virale sostenibile da 0. 15 a 0,25 è buono, ma non è possibile.15 a 0,25 è buono, 0,4 è ottimo, e circa 0,7 è eccezionale.

Tuttavia, abbiamo già dimostrato che con quando il nostro fattore virale è inferiore a 1, acquisiamo utenti ad un tasso decrescente fino a quando non cresciamo più. Questo non è un risultato che nessuno vuole, quindi cosa manca in questo quadro?

Ci mancano tutti gli altri canali con cui possiamo acquisire utenti: stampa, app store, traffico diretto, inbound marketing, pubblicità a pagamento, partnership di integrazione, partnership di promozione incrociata, search engine marketing, search engine optimization, endorsement di celebrità, street-corner hustling, e qualsiasi altra cosa che possiamo pensare. Rivediamo il nostro modello e prendiamo in considerazione questi elementi.

Il modello ibrido

Ricostruiamo il nostro modello per includere i canali non virali. (Segui il foglio etichettato “2. Ibrido”.)

Alcuni canali non virali – come la stampa – ci daranno un rapido picco di utenti, mentre altri – come gli app store – ci daranno un flusso di utenti nel tempo. Ci assicureremo che il nostro modello includa entrambi i tipi, e per mantenere le cose semplici, considereremo solo 3 canali non virali:

• Stampa di lancio. Un buon lancio potrebbe attrarre 70.000 nuovi utenti.
• Traffico di ricerca dell’app store. Un app store potrebbe fornire 40.000 download al mese. Non tutti questi utenti eseguiranno effettivamente la nostra app, e di quelli che lo fanno, non tutti lo faranno attraverso il nostro processo di iscrizione e avranno una grande prima esperienza utente. Supponiamo che il 60% abbia un’ottima prima esperienza.
• Traffico diretto. Poiché i nostri utenti e potenziali utenti tendono a parlare, le persone troveranno il nostro prodotto direttamente. Questo potrebbe attrarre 10.000 download al mese. Ancora una volta, assumiamo che il 60% di chi scarica abbia una grande esperienza.

Infine, assumiamo che sia il traffico di ricerca dell’app store che il traffico diretto rimangano costanti nel tempo.

Impostare il nostro fattore virale a 0, e vedere come facciamo se il nostro prodotto non è affatto virale.

A fine anno, abbiamo circa 450.000 utenti. Ora testiamo i casi virali.

Nel caso buono, con fattore virale 0,2, a fine anno abbiamo circa 550.000 utenti. Nel caso ottimo, con fattore virale 0,4, a fine anno abbiamo circa 700.000 utenti. E nel caso eccezionale, con fattore virale 0,7, a fine anno abbiamo circa 1,2M di utenti.

Il fattore di amplificazione

Questa simulazione illustra come spesso penso alla viralità; non come il fattore virale v, ma come il fattore di amplificazione a = 1/(1-v). Per calcolare il nostro numero totale di utenti, tutto quello che dobbiamo fare è moltiplicare il numero di utenti acquisiti attraverso i canali non virali per il nostro fattore di amplificazione.

Questo grafico mostra l’incredibile potenziale del fattore virale, anche quando è inferiore a uno: quando aumentiamo il nostro fattore virale, aumentiamo iperbolicamente il nostro fattore di amplificazione. (Suggerimento: per trollare altri imprenditori, affermate di essere riusciti a raggiungere una crescita iperbolica.)

Con un grande fattore virale possiamo amplificare, più volte, lo sforzo che spendiamo per acquisire utenti attraverso canali non virali. Ma ricorda: non puoi amplificare qualcosa che non c’è! Questo è il motivo per cui dovremmo dividere i nostri sforzi di crescita tra i canali non virali e quelli virali. Se ci concentriamo su uno solo, lasciamo gli utenti sul tavolo.

I nostri utenti sono immortali

L’aggiunta di canali non virali aiuta, ma il nostro modello ha ancora grandi problemi. Per esempio, assumiamo che quando acquisiamo un utente, questo rimanga con noi per sempre.

Questo è chiaramente troppo ottimistico: smettiamo di usare i prodotti tutto il tempo. Possiamo dimenticarci di un prodotto. Possiamo smettere di apprezzare un prodotto. Può non esserci mai piaciuto un prodotto, tanto per cominciare. Nel mio prossimo post, ricostruiremo il nostro modello per includere il fatto che perdiamo utenti.

Puoi leggere il prossimo post qui.

Sommario

• La vera crescita virale è molto rara; per un prodotto internet di consumo, un fattore virale sostenibile di 0.15 a 0,25 è buono, 0,4 è ottimo, e circa 0,7 è eccezionale
• Quando il fattore virale è inferiore a uno, può essere interpretato come il fattore di amplificazione a = 1/(1-v). Per calcolare il numero totale di utenti, moltiplicare il numero di utenti acquisiti attraverso i canali non virali per il fattore di amplificazione
• Quando il fattore virale è inferiore a uno, è fondamentale avere forti canali non virali sostenibili
• Piccoli aumenti nel fattore virale possono causare grandi aumenti nel fattore di amplificazione

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Grazie a Andrew Chen, George Zachary, Elliot Shmukler e Reid Hoffman per aver letto le bozze e discusso queste idee.

Alla prossima volta!