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編輯導(dǎo)語：病毒式增長(zhǎng)指的是靠用戶自傳播帶來的新增用戶，而不是通過運(yùn)營(yíng)者的推廣行為帶來的新增用戶。病毒式增長(zhǎng)如何用到產(chǎn)品中呢？它的增長(zhǎng)模型是怎么樣的？本文作者對(duì)基礎(chǔ)式病毒增長(zhǎng)模型和進(jìn)階版病毒增長(zhǎng)模型進(jìn)行了分析，一起來看一下吧。

一、病毒式增長(zhǎng)概念

簡(jiǎn)單來說，病毒式增長(zhǎng)是指依靠用戶自傳播帶來的新增用戶，而不是通過運(yùn)營(yíng)者的推廣行為帶來的新增用戶。在病毒式用戶增長(zhǎng)模型中，我們更關(guān)注用戶自傳播帶來的新增用戶情況。

網(wǎng)上關(guān)于病毒式增長(zhǎng)的概念和說明的文章有很多，在這里就不贅述了。

二、基礎(chǔ)式病毒增長(zhǎng)模型

1. 病毒系數(shù)-K值

在病毒式增長(zhǎng)曲線中有一個(gè)關(guān)鍵詞：K值，也就是病毒系數(shù)。

下面我們通過一個(gè)極簡(jiǎn)病毒模型來看看如何設(shè)計(jì)病毒增長(zhǎng)曲線：

病毒系數(shù)K=(分享次數(shù)/分享人數(shù)）*（成功轉(zhuǎn)化人數(shù)/分享次數(shù)）=成功轉(zhuǎn)化人數(shù)/分享人數(shù)

k=分享率*轉(zhuǎn)化率，簡(jiǎn)單來說K值就是每個(gè)用戶能帶來的新用戶數(shù)。

理想情況下K值要大于等于1，病毒曲線才會(huì)一直增長(zhǎng)，否則就會(huì)逐漸歸0，想要提升k值，可以提升單個(gè)用戶的分享次數(shù)，也可以提升分享轉(zhuǎn)化的人數(shù)。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，0.15至0.25的可持續(xù)病毒系數(shù)是不錯(cuò)的，0.4是優(yōu)秀的，大于0.7是卓越的。

而在實(shí)際場(chǎng)景中，基礎(chǔ)的病毒式增長(zhǎng)模型很難實(shí)現(xiàn)真正持續(xù)的增長(zhǎng)，也很難打造出現(xiàn)象級(jí)的爆款產(chǎn)品，比如曾經(jīng)風(fēng)靡一時(shí)的網(wǎng)易活動(dòng)帶來的朋友圈現(xiàn)象級(jí)刷屏的H5。

2. K值提高切入點(diǎn)

從K值的公式中可以看出，其中有兩項(xiàng)指標(biāo)是很重要的，分享率和轉(zhuǎn)化率。那么我們就可以從提高分享率、轉(zhuǎn)化率這兩項(xiàng)來入手。

分享率=分享次數(shù)/分享人數(shù)，對(duì)于這個(gè)公式可以從人和物兩方面來拆解。

物的方面是指，去發(fā)覺用戶分享的根本原因、并且可以降低分享的門檻。

例如：找到被高頻分享的“物”，抽象出其中的共性，也許是情感共鳴、也許是高質(zhì)量干貨、也許是高頻剛需……

多產(chǎn)品載體，不僅僅局限在App的形式，也許是小程序、也許是H5這些輕量級(jí)的形式……

而人的方面，可以通過拆解指標(biāo)來找到切入點(diǎn)。分享次數(shù)=總用戶*活躍用戶占比*分享功能觸達(dá)人數(shù)*分享人數(shù)，從這四個(gè)維度來看，我們可以分別從把蛋糕做大和把盤子盤活兩方面來入手。

例如：

• 通過優(yōu)化和混合病毒模型，來實(shí)現(xiàn)用戶總量的提升
• 通過創(chuàng)意、激勵(lì)或觸達(dá)手段，來提升現(xiàn)有用戶的活躍度、喚醒沉睡用戶、挽回流失用戶
• 通過產(chǎn)品功能和路徑設(shè)計(jì)，來優(yōu)化分享鏈路，強(qiáng)化和提升分享功能

三、進(jìn)階版病毒增長(zhǎng)模型-混合模型

在基礎(chǔ)的病毒式增長(zhǎng)模型上，繼續(xù)通過加入對(duì)于其他方面的關(guān)注，會(huì)逐漸讓模型更加實(shí)用和易用，從而可以盡量發(fā)揮出其作用。

1. 非病毒式傳播渠道

在病毒模型基礎(chǔ)上，引入其他增長(zhǎng)渠道：如應(yīng)用市場(chǎng)、自然流量。

病毒模型的帶來的增長(zhǎng)，主要是通過已有用戶的自發(fā)轉(zhuǎn)播帶來的增長(zhǎng)。但是增長(zhǎng)一定不僅僅局限在單一渠道，而應(yīng)該是全面發(fā)力的增長(zhǎng)。

首先，可以根據(jù)新用戶的來源渠道做細(xì)分，例如應(yīng)用市場(chǎng)、自然流量、其他公域平臺(tái)的引流等等。其次，從每個(gè)來源渠道找到特點(diǎn)和增長(zhǎng)點(diǎn)，同時(shí)與病毒傳播相結(jié)合，發(fā)揮其作用。

2. 混合模型

用戶增量可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的公式表示為，用戶增長(zhǎng)=存量用戶+新增用戶-流失用戶。新增用戶可以通過病毒模型+非病毒式傳播渠道來進(jìn)行優(yōu)化，那么接下來的部分，可以從減少用戶流失來入手，畢竟用戶池的流出減少，從某一個(gè)角度來看，也等于變相的“用戶增長(zhǎng)”的成功。

用戶流失模型的重點(diǎn)是，把流失用戶根據(jù)用戶的屬性數(shù)據(jù)或行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將流失用戶進(jìn)行用戶屬性或用戶行為特征的拆分，找到流失用戶的關(guān)鍵特征和指標(biāo)。在增長(zhǎng)同時(shí)，來降低流失，從而實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)量的增加，來提升可能會(huì)觸發(fā)分享行為的用戶基數(shù)。

3. 組合模型

在初步對(duì)新增用戶、流失用戶進(jìn)行分析之后，接下來對(duì)于模型的優(yōu)化就進(jìn)入到了引入留存曲線和病毒式傳播曲線階段。

留存曲線體現(xiàn)了用戶在給定時(shí)間點(diǎn)仍在使用我們產(chǎn)品的可能性，留存曲線取決于產(chǎn)品的類型和質(zhì)量。病毒式傳播曲線體現(xiàn)了普通用戶的病毒系數(shù)隨時(shí)間如何變化。提升留存曲線的意義在于，通過提升留存曲線，不僅流失減少了，病毒式增長(zhǎng)也增加了。因?yàn)楫?dāng)用戶停留時(shí)長(zhǎng)增加時(shí)，他們有更大的機(jī)率會(huì)邀請(qǐng)更多的好友。

病毒式增長(zhǎng)是一個(gè)大家都希望能夠做到，但卻并不那么容易能夠在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用起來。理論與實(shí)踐總是有些gap，大概這也是增長(zhǎng)的魅力所在。

增長(zhǎng)沒有“萬金油”，即使是大家口中流行和推崇的病毒式增長(zhǎng)，也僅僅是一種工具，是工具就會(huì)有其局限所在，在增長(zhǎng)的工作中，幾乎每一步驟都是環(huán)環(huán)相扣。所以，在每個(gè)細(xì)節(jié)和步驟上把動(dòng)作做到位，才有可能最終形成螺旋式的上升。

本文由 @綺遙 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議