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Calculadora de coeficiente viral (factor K)
¿Cuántos usuarios nuevos trae cada usuario y con qué rapidez? Introduce invitaciones por usuario, conversión de invitaciones y duración del ciclo viral para obtener tu factor K, los usuarios tras cualquier número de días y cuánto amplifican las recomendaciones tus demás canales de adquisición.
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Qué significa K
| K | Amplificación | Efecto |
|---|
Modelo. Cada usuario invita una vez, en el ciclo siguiente a su llegada; K y el ciclo son constantes. Los bucles reales se agotan a medida que se satura el mercado y los usuarios antiguos dejan de invitar.
Todo se calcula en tu navegador: nada de lo que escribes se envía a ningún sitio.
Cómo usarla
- Mide el bucleInvitaciones enviadas por usuario (media de todos) y proporción de invitaciones que se convierten en usuarios activos. Su producto es K.
- Añade el cicloCuántos días pasan entre la llegada de un usuario y la de sus invitados. Los ciclos cortos se componen más rápido.
- Fija el punto de partidaUsuarios iniciales, horizonte en días y, opcionalmente, usuarios que llegan cada ciclo por pago, SEO o ventas.
- Lee la amplificaciónCon K menor que 1, los usuarios totales tienden a 1/(1−K) veces lo que traen los demás canales. La tabla muestra cuánto vale cada K.
Fórmula del coeficiente viral
El coeficiente viral, o factor K, es el número de usuarios nuevos que trae cada usuario existente. La idea viene de la epidemiología, donde el número reproductivo describe a cuántas personas contagia un infectado. Para un producto es el producto de dos tasas medibles:
Si los usuarios envían 3 invitaciones de media y convierte el 20 %, K = 3 × 0,2 = 0,6: cada 10 usuarios traen 6 más, esos 6 traen 3,6, y así sucesivamente. La calculadora lo modela generación a generación:
Por qué K < 1 también importa: amplificación 1/(1−K)
Un K menor que 1 suele descartarse como «no viral». Es un error. La suma de generaciones es una serie geométrica: 1 + K + K² + … = 1/(1−K). Cada usuario que consigues por cualquier canal se convierte en 1/(1−K) usuarios en total. Con K = 0,6 son 2,5×: una campaña que trae 1.000 usuarios acaba trayendo 2.500. Con K = 0,9 son 10×. La amplificación se dispara al acercarse K a 1, por eso pasar de 0,8 a 0,9 duplica el efecto de toda tu adquisición.
El ciclo viral: la mitad olvidada
K dice cuánto crece un bucle; el ciclo viral, a qué velocidad. Es el tiempo entre la llegada de un usuario y la de las personas que invita. Dos productos con el mismo K pueden crecer a ritmos muy distintos: con K = 1,2, un ciclo de 2 días da 15 ciclos al mes y uno de 30 días, solo uno.
El ensayo de David Skok sobre marketing viral muestra que acortar el ciclo suele ganar a subir K. El ciclo se acorta cuando invitar forma parte de la primera sesión, cuando el invitado obtiene valor antes de registrarse y cuando la invitación llega en el momento de necesidad: un documento compartido, un enlace a una reunión, una petición de feedback.
Cómo medir los datos
- Invitaciones por usuario. Toma una cohorte activa durante al menos un ciclo y divide todas sus invitaciones entre el tamaño de la cohorte, incluidos quienes no invitaron.
- Conversión de invitaciones. Invitaciones que generaron un usuario nuevo activo, no solo un registro, divididas entre las enviadas por esa cohorte. Cuenta una vez a quien recibió varias.
- Ciclo. Mediana de días entre el registro de quien invita y el del invitado.
Cómo aumentar el factor K
- Haz que compartir sea parte del trabajo. Los productos cuyo valor es colaborar generan invitaciones sin pedirlas. Busca el momento en que un usuario necesita a otra persona.
- Sube la conversión de invitaciones. Una vista previa clara de lo que recibe el invitado, registro en un paso y una primera pantalla que continúa el contexto de la invitación.
- Activa a los invitados. Un invitado que no llega al valor no invitará a nadie. Su onboarding es parte del bucle.
- Pide en el momento del éxito. Las peticiones tras un logro convierten mejor que el primer día.
Errores habituales
- Contar registros en lugar de usuarios activos. Infla K con usuarios que nunca vuelven ni invitan.
- Promediar solo a quienes invitan. La media debe incluir a los usuarios que no invitan a nadie.
- Ignorar la saturación. Un K medido en una comunidad pequeña cae cuando las invitaciones llegan a gente que ya usa el producto.
- Confundir K con programas de referidos. Las recompensas pagadas suben K pero cuestan dinero por usuario; inclúyelas en el payback del CAC.
Fuentes
- Skok D. Lessons Learned – Viral Marketing. forEntrepreneurs.com — coeficiente viral, ciclo viral y por qué importa su duración.
- Anderson R. M., May R. M. Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control. Oxford University Press, 1991 — el número reproductivo que el factor K toma de la epidemiología.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se calcula el coeficiente viral?
Multiplica el número medio de invitaciones que envía cada usuario por la tasa de conversión de esas invitaciones en usuarios activos nuevos: K = invitaciones por usuario × conversión. Por ejemplo, 3 invitaciones × 20 % = K de 0,6.
¿Qué factor K es bueno?
Un K de 1 o más significa crecimiento autosostenido, algo raro y normalmente temporal. Para la mayoría de productos un K de 0,2–0,5 ya es valioso: suma un 25–100 % a cada canal de adquisición. No hay una referencia universal; compara K entre tus cohortes.
¿Qué significa 1/(1−K)?
Es el total de usuarios en que se convierte un usuario adquirido cuando K es menor que 1, contando todas las generaciones de invitaciones: 1 + K + K² + … . Con K = 0,5 cada usuario se convierte en 2; con K = 0,8, en 5.
¿Qué es el ciclo viral?
El tiempo entre la llegada de un usuario y la de los usuarios que invita. Marca la velocidad del crecimiento viral: el mismo K se compone mucho más rápido con un ciclo de 3 días que con uno de 30.
¿El factor K es lo mismo que la tasa de referidos?
No. La tasa de referidos suele ser la proporción de usuarios que recomiendan a alguien. K también cuenta cuántas invitaciones envía cada uno y cuántas convierten.
¿Por qué el modelo supone que cada usuario invita una sola vez?
Es el modelo generacional estándar y permite comprobar los resultados a mano. Si tus usuarios invitan durante meses, mide las invitaciones en una ventana más larga y usa la demora mediana como ciclo; el efecto total es similar.
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