Статья предпринимателя и частного инвестора Йи Ли (Yee Lee), стартовавшего, в частности, компанию Slide, об измерении и оптимизации роста вирусных приложений.
В основу положены его же лекции в Университете Стэнфорда. Оригинальное название статьи: The Four Viral App Objectives (или «Social network application virality 101»). Статья взята из блога socialplay.ru.
К-фактор и Р-ноль
Для описания уровня роста вирусных приложений мы часто используем термины К-фактор (распространение инфекции) и Р-ноль (P-0, уровень репродукции). Эта термины пришли к нам из медицины и биологии и первоначально описывали распространение вирусных заболеваний, но мы их используем как аналогию роста веб-приложений и приложений в социальных сетях. Виджеты и приложения можно описать даже как «болезни, которые подтачивают» популярные социальные сети MySpace и Facebook. Но я, конечно же, не разделяю такую точку зрения, тем более, будучи создателем нескольких приложений для Facebook и поработав для компании Slide. Так что продолжайте читать, если вы интересуетесь вирусными приложениями!
Говорим ли мы о приложениях или о болезнях, главные факторы, определяющие их принадлежность к категории вирусов, остаются неизменными:
Распространение: с каким количеством людей (в среднем) «инфицированный» войдет в контакт, пока он будет оставаться таковым?
Инфекция: насколько велика вероятность (в среднем) того, что человек сам станет инфицированным после контакта с «переносчиком»?
Если вы соедините эти факторы между собой, то получите уровень роста вирусного распространения (или вирусный коэффициент К-фактора или Р-0). Продукт, получаемый в результате скрещения двух факторов, отвечает на весьма важный вопрос: «Сколько людей будут инфицированы одним переносчиком (или хозяином) инфекции, пока он ею обладает?».
Если говорить о реальных вирусах, то инфекционный период может нести значительные последствия, так, например, хозяин инфекции остается инфицированным до тех пор, пока инфекция не убьет его или его иммунная система не справится с вирусом сама. Если фактор заражения равен единице, то хозяин инфекции просто передает вирус следующему человеку, пока не погиб от нее сам или пока не погиб вирус. В любом случае, если заражение равно единице, то хозяин инфекции просто находит себе замену в кругу инфицированных людей.
Я надеюсь, что рост приложений для социальных сетей никогда не повлечет физическую смерть или болезни. Вместо этого, мы будем считать, что хозяин вируса перестает быть инфицированным, как только удаляет приложение или перестает им активно пользоваться. Учитывая это, мы понимаем, что приложение с К-фактором (заражение) равное единице (K-factor = 1), будет иметь стабильную базу пользователей — без роста, падения или депрессивных показателей. В таком случае каждый пользователь, который активен сейчас, находит себе замену до того, как оказывается вычеркнутым из базы данных пользователей. Если К-фактор больше единицы (K-factor > 1), то приложение наращивает базу пользователей по экспоненте или наподобие вируса. И наоборот, К-фактор меньше единицы (K-factor < 1) означает, что база пользователей приложения уменьшается по экспоненте.
Памятуя об этом, дизайнеры вирусных приложений используют 4 основных способа для увеличения вирусного распространения. Четыре задачи для повышения «вирусности»:
Увеличить процент активных переносчиков, которые активно вступают в контакт с неинфицированными пользователями.
Увеличить уровень контактов для каждого активного переносчика (среднее количество контактов за определенный промежуток времени).
Увеличить длительность инфекционного периода для каждого активного переносчика.
Увеличить вероятность, что контакт приведет к инфицированию пользователя (конверсия инфицирования).
Источник: cossa.ru
