病毒式傳播的八種方式

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想想Facebook、LinkedIn、Youtube、Dropbox和Skype都有什么共同點?除了都非常成功之外,或許它們共同的特點就是能在快速增長過程中運用很有效的病毒式營銷了。

至于這些公司是怎么做到的,來看看下面這八種方式吧。

1、天生的傳播特性(Inherent?virality)

這是最原始的一種病毒式傳播,可以稱得上是口碑效應。簡單說就是如果你的產品足夠好,自然會將你的用戶轉變為“傳播者”。雖然剛開始這種傳播效果并不明顯,但經過一段時間后,就會出現爆炸性的增長,Skype就是最典型的例子。當然這種方式效果最好,但也較難實現。

2、協同效應傳播(Collaboration?virality)

這種傳播是指雖然一個產品對單獨一個用戶來說是有價值的,但如果他推薦使用該產品的用戶越多,這個產品對他來說產生的價值就會越大,那么使用者就會形成病毒式傳播。比如Dropbox,你雖然可以用Dropbox存儲文件,但如果可以和其他人共享文件,Dropbox就會給你帶來更大的價值。

3、溝通效應傳播(Communication?virality)

這種情況一般會在交流工具中出現。通過某種交流工具(比如郵件),某個名稱經常會在交流過程中出現,久而久之人們就會記住這個品牌。比如使用某種工具定期、群發、設定對象的發送郵件或微博時,人們收到的內容最后經常會有“由xx工具發送”類似的標注,這樣人們就會不經意的記住這個產品。這也是一種病毒式傳播,就像你經常會在別人的微博下看到“來自FaWave”、“來自36氪”一樣。

4、激勵效應傳播(Incentivized?virality)

這個其實很簡單。比如你在一個網站上邀請了其他人加入進來的時候,系統會給你相應的獎勵,就像Dropbox會給你增加空間、某些游戲會給你發放金幣一樣。這種策略雖然很簡單,但屢試不爽,只要你不搞得原用戶對此感到惡心就行。

5、可植入性傳播(Embeddable?virality)

這種病毒式營銷非常適合內容性網站,比如以文章、視頻、資料等為主要內容的網站。在這些內容里面,原創者會把原創信息植入進去,這樣無論這些內容怎樣傳播,原創信息都會被用戶看到。這看起來像是“軟文”,但其實并不是軟文。最簡單的例子就是現在已經泛濫的“視頻廣告”,前面來一段感天動地、制作精良的短篇,最后來了個毫不相干的品牌名稱(當然,有一些廣告還是有關聯的)。

6、簽名式傳播(Signature?virality)

顧名思義,就是在傳播本體最后加上一個簽名。最常見的比如你做在線調查,最后生成調查報告時,通常會有一句“來自xxx調查網站”?;蛘弋斈憧吹叫畔D的時候,最后都會有一個“本信息圖漢化來自36氪”的小圖標。

7、社交化傳播(Social virality)

這種傳播依附現有的社交網絡,當用戶使用該產品的時候,社交網絡會將相關信息顯性或隱性地傳播給其他用戶。比如美國最大的社交網絡游戲商Zynga就是通過這種方式,當你在玩某一游戲時,其他好友就會收到你正在玩這個游戲的信息,這樣吸引新用戶的速度就會變得更快。所以,這就是為什么很多網站會通過Facebook、微博等社交網絡來授權注冊賬戶。

8、話題性傳播(Pure word of mouth virality)

注意,這不是單純的口碑效應。當然,這里面有一些口碑效應的因素,但不全是。話題性傳播是指人們愿意討論這款產品或和這款產品相關的事件。比如你的產品確實很酷,或者出現了一個很值得人們討論的話題,人們在討論中便會記住你的產品或相關信息。但這種效果很難量化,因為如果話題只是該產品創始人的八卦信息的話,很難知道有多少人會因為這個八卦信息而使用你的產品。最后要注意的是,話題有好有壞。如果你制造的是反面話題的話,那就不是病毒式營銷了,而是公關危機了。

如何量化病毒性傳播

說完了上面這八種病毒式傳播的方式,那我們該如何量化它呢?最懶最聰明的建議就是——不要去量化它。

但如果你真想計算這種傳播的效果的話,首先你要知道一個值:“病毒系數”(Virality Coefficient)。一般了解病毒式營銷的人都會知道,當病毒系數 >1時,才是真正的病毒式傳播,因為這樣的結果是你的用戶數量會呈現指數性增長。

除了“病毒系數”外,很多人往往會忽略另一個重要的因素:“傳播周期”(the cycle time),即一個用戶完成一次病毒式傳播的時間。因為即是病毒系數都是1.5,如果傳播周期分別是1天和2天的話,未來也會出現巨大的差別。

看看下邊Matrix Ventures的David Skok給出的公式,你或許就該知道如何計算它了。圖中的K就是“病毒系數”,ct就是“傳播周期”。

原文作者Uzi Shmilovici,查看原文請點擊這里。

來源:http://www.36kr.com/p/72080.html

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