Kalkulator koefisien viral (K-factor)

Koefisien viral atau K-factor adalah jumlah pengguna baru yang dibawa setiap pengguna yang ada. Idenya berasal dari epidemiologi, di mana angka reproduksi menggambarkan berapa orang yang ditulari satu orang terinfeksi. Untuk produk, K adalah hasil kali dua angka yang bisa diukur:

Jika pengguna rata-rata mengirim 3 undangan dan 20% berhasil, K = 3 × 0,2 = 0,6: setiap 10 pengguna membawa 6 pengguna lagi, 6 itu membawa 3,6, dan seterusnya. Kalkulator memodelkannya generasi demi generasi:

Kenapa K < 1 tetap penting: amplifikasi 1/(1−K)

K di bawah 1 sering dianggap “tidak viral”. Itu keliru. Jumlah semua generasi adalah deret geometri: 1 + K + K² + … = 1/(1−K). Setiap pengguna yang Anda dapatkan lewat kanal apa pun akhirnya menjadi 1/(1−K) pengguna. Pada K = 0,6 itu berarti 2,5×: kampanye yang membawa 1.000 pengguna akhirnya membawa 2.500. Pada K = 0,9 menjadi 10×. Amplifikasi melonjak saat K mendekati 1, sehingga menaikkan K dari 0,8 ke 0,9 menggandakan efek seluruh akuisisi Anda.

K menunjukkan seberapa besar loop tumbuh; siklus viral menunjukkan seberapa cepat. Ini adalah waktu antara seorang pengguna bergabung dan orang yang diundangnya bergabung. Dua produk dengan K yang sama bisa tumbuh dengan kecepatan sangat berbeda: dengan K = 1,2, siklus 2 hari memberi 15 siklus per bulan, siklus 30 hari hanya satu.

Esai David Skok tentang viral marketing menunjukkan bahwa memperpendek siklus sering lebih efektif daripada menaikkan K. Siklus menjadi pendek saat mengundang adalah bagian dari sesi pertama, saat orang yang diundang mendapat manfaat sebelum mendaftar, dan saat undangan datang tepat ketika dibutuhkan — dokumen yang dibagikan, tautan rapat, permintaan masukan.

Cara mengukur inputnya

• Undangan per pengguna. Ambil kohort yang sudah aktif minimal satu siklus dan bagi semua undangan yang dikirim dengan ukuran kohort, termasuk pengguna yang tidak mengundang siapa pun.
• Konversi undangan. Undangan yang menghasilkan pengguna baru yang aktif, bukan sekadar mendaftar, dibagi undangan dari kohort tersebut. Hitung sekali orang yang diundang berkali-kali.
• Siklus. Median hari dari pendaftaran pengundang sampai pendaftaran orang yang diundang.

• Jadikan berbagi bagian dari pekerjaan. Produk yang nilainya ada pada kolaborasi menghasilkan undangan tanpa perlu diminta. Cari momen saat pengguna secara alami membutuhkan orang lain.
• Naikkan konversi undangan. Pratinjau jelas tentang apa yang didapat orang yang diundang, pendaftaran satu langkah, dan layar pertama yang melanjutkan konteks undangan.
• Aktifkan pengguna undangan. Pengguna undangan yang tidak menemukan nilai tidak akan mengundang siapa pun. Onboarding mereka adalah bagian dari loop.
• Minta di momen keberhasilan. Ajakan setelah pengguna mencapai sesuatu berhasil lebih baik daripada di hari pertama.

Kesalahan umum

• Menghitung pendaftaran, bukan pengguna aktif. K membengkak oleh pengguna yang tidak pernah kembali dan tidak mengundang.
• Merata-rata hanya dari pengundang. Undangan per pengguna harus mencakup pengguna yang tidak mengundang siapa pun.
• Mengabaikan kejenuhan. K yang diukur di komunitas kecil turun saat undangan sampai ke orang yang sudah memakai produk.
• Menyamakan K dengan program referral. Bonus referral berbayar menaikkan K tetapi berbiaya per pengguna; masukkan ke perhitungan payback CAC.

1. Skok D. Lessons Learned – Viral Marketing. forEntrepreneurs.com — koefisien viral, siklus viral, dan mengapa lama siklus penting.
2. Anderson R. M., May R. M. Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control. Oxford University Press, 1991 — angka reproduksi yang dipinjam K-factor dari epidemiologi.