Успешные предприниматели прекрасно понимают, насколько важным этапом успеха стартапа является наработка клиентской базы (пользователей, подписчиков, абонентов и т.п.) с наименьшими затратами времени и денег. Вирусный рост помогает решить эту задачу, принося намного больше клиентов без роста рекламных бюджетов. Однако добиться вирусного роста достаточно сложно и слишком малое число компаний действительно достигает его.
В онлайн-маркетинге есть два ключевых показателя вирусного роста: K-faktor (K-фактор или вирусный коэффициент) и время жизненного цикла вирусного роста. Они показывают нам динамику роста клиентской базы во времени.
Вирусный коэффициент (K-factor)
Представьте себе, что вы запускаете новую компанию и закладываете в план ее развития привлечение клиентов через вирусный рост.
Все начинается с нескольких друзей, которые становятся вашими первыми клиентами и они начинает приглашать своих друзей, которые в свою очередь делают то же самое. Происходит цепная реакция.
Эта модель может иметь такие стартовые параметры:
- Cust(0) = 10 — начальное число клиентов, шаг №0
- I = 10 — число приглашений к потенциальным клиентам
- Conv% = 20% — процент отклика на предложение или конверсия
Первая вещь, которую нам нужно посчитать – это число новых клиентов, которых можно привлечь с помощью каждого существующего клиента. Это и есть та самая экстремально важная переменная, которая известна как вирусный коэффициент (или K-factor), а формула параметра сводится к произведению числа приглашенных и процента конверсии:
K = I * Conv%
Теперь давайте посмотрим на рост клиентов за один цикл вирусного «заражения»: наши первые 10 клиентов разослали по 10 приглашений и успешно получили отклик в 20 процентов приглашенных, то есть по 2 новых клиента на каждого. Теперь число новых клиентов после первого цикла составит Cust(1) = 10*2 = 20 клиентов, общее число клиентов будет Cust(0) + Cust(1) = 10 + 20 = 30 .
В следующих циклах приток новых клиентов будет возрастать вот так:
Cust(i) = Cust(i-1)*K, где i – номер цикла, Cust(i-1) – новые клиенты с предыдущего цикла.
Сумма всех клиентов на каждом шаге цикла покажет общее число пользователей. То есть при условии лояльности клиентов и K=2 их сумма составит такой числовой ряд: 10, 30 (10+20), 70 (30+40), 150 (70 +80), 310 (150+160), 630, 1270 и так далее. Эти формулы можно прописать в любой электронной таблице и выполнить свои расчеты.
Для полного понимания модели полезно рассмотреть последующие циклы роста. Как вы заметили, в предыдущей формуле только клиенты из предыдущего цикла Cust(i-1) отсылают приглашения. Это потому, что вряд ли все клиенты будут продолжать рассылку приглашений каждый цикл.
Как влияет K-factor на цикл вирусного роста
Согласно приведенной формуле вирусный рост будет настолько динамичным, насколько велико значение К фактора:
- если он выше единицы – график роста представляет собой параболу
- при К = 1 можно рассчитывать только на линейный рост
- если К < 1, то вирусный рост будет затухать, а общее число клиентов остановится на определенном этапе
Время цикла вирусного роста
Фактически цикл вирусного роста можно разделить на такие этапы:
- Клиент знакомится с вашим приложением
- Он решает воспользоваться им
- Ему настолько понравилось, что он решил этим поделиться
- Он отправил приглашение для своих друзей
- Принявшие приглашение заинтересовались приложением, цикл повторяется снова
Суммарное время прохождения этих стадий и является временем жизненного цикла вирусного роста. То есть темпы вирусного роста ограничиваются скоростью цикла, а значит, его нужно оптимизировать всеми доступными способами.
Насколько сильно влияет время цикла вирусного роста, можно понять из такой формулы:
Cust(t) = Cust(0) * (K ^ (t/ct +1) — 1) / (K-1),
где Cust(0) – начальное число клиентов, t — таймфрейм в днях, K – вирусный коэффициент, ct – время вирусного цикла.
Если цикл сделать очень быстрым, то можно достичь драматических результатов. Так при K=2 из стартовых 10 пользователей на 20 день получим:
- при ct = 2 – 20 тыс.
- если же ct = 1, то получим больше 20 миллионов!
Этим эффектом и объясняется почти невероятный успех стартапов Youtube, Facebook и т.д.
Вирусные свойства проекта
Важно понимать, что разные маркетинговые методы или стратегии не могут придать вирусный характер какому-либо продукту. Эти свойства могут быть заложены только на этапе создания стартапа, приложения и т.п. Вирусность должна быть тщательно продумана создателями продукта и хорошо реализована квалифицированными специалистами, ведь от нее зависит успех всего проекта.
Наиболее вирусными продуктами становятся те, которые для успешного распространения требуют вовлечения уже существующих социальных групп. То есть проект представляет наибольшую ценность для пользователей только тогда, когда они могут пригласить в него своих друзей. Примерами таких стартапов являются различные социальные сети (Facebook, Instagram, Pinterest), мессенджеры (Skype, Viber) и т.д.
Итоги
Признаком истинного вирусного роста можно считать только значение К больше 1, все что меньше – говорит о скором затухании роста.
Время вирусного цикла (ct) намного сильнее отражается на вирусном росте, чем К-фактор, то есть этот цикл нужно сделать как можно короче.
Вирусный маркетинг применим только к такому продукту, в который еще на стадии проектирования были заложены вирусные свойства. Если же эти вирусные свойства оказались недостаточными или исчерпались, то следует переходить к другим методам маркетинга (SEO или SMO).
Следует учитывать, что вирусный маркетинг имеет большой, но все же конечный потенциал.