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バイラルのユーザー増加を完全に数値化! Viral係数、Viralサイクルタイムとは?

グロースハッカーなら誰でも以下の悩みを抱えていることだと思います。

「ユーザー数を劇的に増加させるためには、リファラル(友人紹介)が必要なのは分かっている。 ただ、リファラルという行為は漠然としていて、掴みどころがなくて困っている。」

そこで今回は、リファラルでのグロースを数値化することができる「バイラル係数」をご紹介します。   viral

グロースハックって何って方はこちらの記事をどうぞ。 「グロースハック」とは  

バイラル係数とは

バイラル係数」とは、サービスの顧客が、新しい顧客を招き入れるまでの期間を時間の1単位とし、1期間に各ユーザーが平均何人を招き入れるかを数値化したものです。

計算式 =「平均して1ユーザーが何人に向けてSNS投稿やメール招待を行うか」 × 「その投稿ないし、招待メールのクリック率」 × 「クリック後のCVR」

以下の図は、バイラル係数が0.9、1.0、1.1の場合をそれぞれ表していますが、少しの係数の違いで、成長カーブは大きく異なってきます。

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では、実際にどのくらいのバイラル係数が可能かと言うと、米国のニングというサービス(ユーザー自身がSNSを作れるSNSサイト)のバイラル係数をアンドリーセンが推算したところ、なんと2.0だったそうです。

ニングの共同創業者であるジーナ・ビアンキーニはゴールドマン・サックス出身なので、「複利の成長」の重要性を理解しているんですね。

 

Viralサイクルタイムを導入してViral関数を導く!

基本はバイラル係数のみでバイラルによる成長をある程度数値化できますが、Viralサイクルタイムを分析することで、より施策の立てやすいViral関数を導出することが可能です。

これが、その計算式。 複雑そうな形をしていますが、複利の式の変形バージョンみたいなものです。

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記号の説明をしておくと、

Custs(t)はt期(例えば10日目とか)の顧客数(customers)。

Custs(0)は0期なので、計測時にユーザー数が何人いるか。

KはViral係数で、上述の通り、「平均して1ユーザーが何人に向けてSNS投稿やメール招待を行うか」 × 「その投稿ないし、招待メールのクリック率」 × 「クリック後のCVR」

ctはViral サイクルタイムで、上記のViral係数Kで表される紹介が、何日に1回サイクルで行われるか。 これはもちろん小さい方が良い。毎日Viralのサイクルが回るのと、30日に1度しかサイクルが回らないのとでは"Viral速度"が異なる。

ctの違いによるその後の成長曲線の違いを数値化したものが、以下のシート。

どの曲線もViral係数Kは2.0で共通なのだが、ctの小さな差で100日後のユーザー数は雲泥の差になる。

スクリーンショット 2014-01-23 4.57.15

 

したがって、Viral関数の傾きを急にするためには、

Viral係数の因数である、「平均して1ユーザーが何人に向けてSNS投稿やメール招待を行うか」 、「その投稿ないし、招待メールのクリック率」 、「クリック後のCVR」の3つを改善することに加えて、

Viralサイクルタイム(ct)を最小化すればいいことになります。

 

同じ意味の指標でも変形することで、施策の方向性がよりクリアになりますよね。