編輯導(dǎo)語：如今，“裂變”玩法變成了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品界的當(dāng)紅炸子雞，很多產(chǎn)品都正在或者希望靠裂變來實(shí)現(xiàn)用戶增長。但是，我們該如何分析和預(yù)測這種病毒式增長對用戶數(shù)的影響，并且做好裂變營銷呢？本文作者解析了病毒增長模型的四點(diǎn)因素，并且為我們進(jìn)行了詳細(xì)地分析。

什么是增長黑客？

這個(gè)概念起源于美國的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，其核心就是指以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，利用產(chǎn)品或者技術(shù)手段來驅(qū)動用戶增長。用戶增長對于初創(chuàng)公司來說是至關(guān)重要的，所以低成本的獲客是營銷人員一直都在探尋的。

而裂變，正是低成本高增長的典型獲客手段，通過裂變活動去實(shí)現(xiàn)用戶的指數(shù)級增長，從而產(chǎn)生大量的新客戶，是所有公司都夢寐以求的事情。但是實(shí)際上能夠做到這一點(diǎn)的公司可以說是少之又少，即便是有的公司偶然做到了這一點(diǎn)，那也只是湊齊了天時(shí)地利人和，難以復(fù)制。

當(dāng)然了，今天我們不聊裂變手段，主要來說是裂變背后的一個(gè)核心公式——病毒增長公式，以及其核心指標(biāo)——病毒系數(shù)K-Factor。

這個(gè)病毒系數(shù)模型是出自亞當(dāng)·潘恩伯格的《病毒循環(huán)》（浙江人民出版社·第1版），在《病毒循環(huán)》第三章病毒營銷模式的建立當(dāng)中，對病毒系數(shù)做了數(shù)據(jù)化的詮釋，在第十章調(diào)整病毒系數(shù)當(dāng)中，以Bebo社交網(wǎng)站為例，用病毒系數(shù)作為網(wǎng)站用戶增長的指標(biāo)，對Bebo的發(fā)展產(chǎn)生的影響。

我們通常用K值去表示病毒系數(shù)，簡單的去表述的話，K值所代表的就是每個(gè)現(xiàn)在的用戶能夠帶來多少個(gè)新用戶。而用最直接的計(jì)算公式去表示的話，就是K=I*Conv。

I：Invitation，代表的是每個(gè)用戶發(fā)送的邀請數(shù)量（分享率）；Conv：Conversion rate，指的是每個(gè)邀請的成功概率（轉(zhuǎn)化率）。

以一場簡單的裂變活動為例，假設(shè)這場活動在發(fā)布以后，一位用戶給10個(gè)好友發(fā)送了活動邀請，那么I=10，而最后有5位好友接受了活動邀請，那么最后的Conv=5/10=50%，而K值=I*Conv=10*50%=5。

當(dāng)然了，現(xiàn)在比較多可能不是單對單的發(fā)送邀請，可能是通過社群或者朋友圈去分享邀請鏈接。

假設(shè)用戶的朋友圈覆蓋了1000位用戶，最后有7位用戶通過朋友圈的邀請進(jìn)入了活動沒那么I=1000，Conv=7/1000=0.7%，K值=1000*0.7%=7。一般來說，我們只有當(dāng)K值＞1的時(shí)候，這個(gè)裂變活動才能進(jìn)行下去。

然后我們進(jìn)一步，去了解一下病毒傳播模型：

• Custs(t)：customers after time 代表的是一段時(shí)間后的總用戶數(shù)；
• Custs(0)：initial customers 代表的是活動開始時(shí)的總用戶數(shù)（初始用戶數(shù)）；
• K：viral coefficient 也就是所謂的病毒系數(shù)；
• T：time 指的是病毒傳播的總共時(shí)間；
• CT：cycle time 每一輪感染周期所要花費(fèi)的時(shí)間。

我們還是以一場裂變活動為例，大概在2018年的時(shí)候，課程分銷出現(xiàn)了一種新的玩法，大概理解就是眾包分銷，將KOL們拉到同一個(gè)群里，讓他們低費(fèi)用或者0費(fèi)用購買課程，同時(shí)許諾更多的利潤分層，讓他們?nèi)ネ茝V課程。

一方面KOL有更大的影響力，能夠帶動更多的購買者；另一個(gè)方面，一堆的KOL發(fā)同一個(gè)課程的海報(bào)，本身就是一個(gè)很好的品牌課程宣傳機(jī)會（嗯，很多就是集體割韭菜了……）。

我們假設(shè)第一批KOL有100人，那么公式當(dāng)中的Custs(0)，初始用戶數(shù)就是100。

假設(shè)一名KOL能夠帶來5個(gè)購買者，那么K值就等于5，而傳播總時(shí)長一般來說要么是活動方自己停止，要么是因?yàn)閭鞑ニネ说酵Ｖ梗词潜环鈿⒍Ｖ埂?/p>

一般來說，那種朋友圈刷屏式的活動大多數(shù)都是被微信官方封殺的。所以我們假設(shè)T的數(shù)值為50分鐘，差不多25分鐘可以有一輪新的傳播，也就是第二批人從KOL的朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)分銷海報(bào)，那么CT=25，我們要的公式的數(shù)值就出來了。

理論狀態(tài)下，25分鐘一輪傳播，50分鐘可以帶三輪來傳播（加上第一輪），而每個(gè)人可以帶來五個(gè)用戶，那么一個(gè)人在50分鐘后就可以帶來31人，而100人在50分鐘后就可以帶來3100人。

假設(shè)每個(gè)人可以帶來7個(gè)用戶的話，那一個(gè)人在50分鐘后就可以帶來57人，100人在502分鐘后就可以帶來5700人。而假設(shè)時(shí)間延長到100分鐘，那就可以帶來五輪傳播，那么一個(gè)人在100分鐘后就可以帶來781元，100人就可以帶來78100人。

持續(xù)時(shí)間每增加一輪，都會帶來指數(shù)級的爆發(fā)（同理，循環(huán)的時(shí)間縮減也能達(dá)到相應(yīng)的效果）。當(dāng)然了，這個(gè)只是理論估值，在實(shí)際情況下會因?yàn)榉N種因素，實(shí)際上很難達(dá)到這樣的數(shù)據(jù)，這個(gè)我們稍后再說。

由上面的公示和數(shù)據(jù)我們可以判斷出K值、CT的值、還有T值三個(gè)因素對于一場裂變活動的影響，Custs(0)的值這邊先不去說，因?yàn)槌跏加脩魯?shù)如何去擴(kuò)大沒有太多的技巧可言。

主要還是考慮K值，每輪感染時(shí)間和總時(shí)長這三個(gè)值，因?yàn)樗麄兊目刹僮餍愿鼜?qiáng)，包含的技巧性也更多，作為裂變活動的運(yùn)營，最重要的就是針對這三個(gè)因素進(jìn)行優(yōu)化——而這篇內(nèi)容重點(diǎn)說的也就是K值。

我們用更具體的數(shù)字對比來看一下，K值變化的影響。

假設(shè)一場活動中初始用戶數(shù)為10，傳播周期為25分鐘，總時(shí)長設(shè)置為六個(gè)時(shí)長，然后將不同的K值代入公式，然后再繪制一張趨勢圖；因?yàn)镵值過大導(dǎo)致結(jié)果數(shù)值也過大，所以K＞2以上的數(shù)值就不在趨勢圖中顯示了，否則前期的趨勢圖看不出波動來。

Custs(t) 變化表

Custs(t) 變化圖

病毒系數(shù)K的含義是一個(gè)初始用戶能夠帶來多少的用戶，而從以上數(shù)值和圖表我們大致可以看出來。

當(dāng)0＜K＜1的時(shí)候，如K值0.5和0.9所示：雖然用戶數(shù)值還是有增長的，但是這種增長是非常無力的，屬于亞線性增長，一個(gè)用戶都難以完整的帶來另一個(gè)用戶；如果這種一場裂變增長活動的話，無疑是一場失敗的活動。

當(dāng)K=1時(shí)，用戶是處于一個(gè)線性增長的趨勢，不溫不火，歲月靜好……一個(gè)用戶能夠帶來一個(gè)新的用戶，這樣的增長算不上是失敗，但是也不能說是一場病毒裂變。

坦白說一個(gè)公司的常態(tài)增長應(yīng)該就是線性增長，只有少數(shù)公司能夠?qū)崿F(xiàn)指數(shù)增長，但是對于裂變活動來說，這樣的增長還是失敗的。

當(dāng)K＞1時(shí)，這個(gè)增長就會呈現(xiàn)爆發(fā)性的增長，我們一般稱為超線性增長或者指數(shù)增長，這才是成功的病毒裂變，一個(gè)用戶能夠帶來多位用戶。

不過在這種情況下，也就更考驗(yàn)運(yùn)營人員的能力了，如何讓這場成功的裂變可控的，持續(xù)的進(jìn)行下去。

我們再用幾個(gè)數(shù)值去推導(dǎo)一下理論數(shù)據(jù)：一個(gè)K值等于10的活動，初始用戶數(shù)100人，感染周期20分鐘。

由上表我們可以看出，如果在理論狀況下，這場活動在第141分鐘的時(shí)候，用戶數(shù)就會達(dá)到12億人，這個(gè)數(shù)值是現(xiàn)在微信用戶總數(shù)的數(shù)值。

倘若這場活動不受傳播途徑的限制的話，在156分鐘的時(shí)候，用戶數(shù)就會達(dá)到70億人，這個(gè)數(shù)值是現(xiàn)在地球人口的數(shù)值；也就是說，兩半個(gè)小時(shí)再加六分鐘，不到三個(gè)小時(shí)的時(shí)候，就感染全人類了。

當(dāng)然了，我們也一直在強(qiáng)調(diào)，這是在完美條件下的理論數(shù)值，實(shí)際上做活動可能達(dá)到嗎？

我們可以很無腦的去說，這個(gè)是不可能達(dá)到的。不用說傳播全球了，就是傳播整個(gè)微信也是不可能的。微信封殺這種瘋狂裂變的活動，不是怕這個(gè)裂變活動會攻陷整個(gè)微信，只是為了保證微信的用戶體驗(yàn)不受過多的影響。

在現(xiàn)實(shí)傳播當(dāng)中，往往會受到許多因素的制約，最主要的就是以下這幾個(gè)：

一個(gè)是并非所有的用戶的K值都能達(dá)到初始的用戶的K值，實(shí)際上每個(gè)裂變活動都會尋找有一定影響力的KOL或者KOC。但是大多數(shù)的用戶，無論是輻射的用戶數(shù)還是能夠轉(zhuǎn)化的用戶數(shù)，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到第一批用戶數(shù)的水平。

一個(gè)KOC的好友基本上在兩三千甚至于五千人以上，而一個(gè)普通用戶的好友可能還不超過500人，這就注定了他們的影響的人群的基數(shù)，而且KOC好友更多為行業(yè)、職業(yè)相關(guān)，普通用戶的好友更多的是親戚朋友和同事，受眾的精確度是不如前者的。

與此同時(shí)KOC長期都是在發(fā)布一些專業(yè)化的內(nèi)容，更容易得到普通用戶的認(rèn)同，而普通用戶一般就在朋友圈里發(fā)一些吃喝玩樂的動態(tài)，突然間發(fā)布一些裂變活動的話，難以得到其他用戶的認(rèn)同。

另一個(gè)就是，并非所有的用戶都會對這個(gè)裂變活動感興趣。所有的活動都有其受眾的，就像我們營銷學(xué)的老師說的，如果有人跟你說他的產(chǎn)品的目標(biāo)客戶是所有人的，可以直接給他掛科了。

實(shí)際上現(xiàn)在大部分的刷屏活動都沒有出圈，剛出圈就消亡了?；顒訒r(shí)間越長，接觸到的對這個(gè)不感興趣的用戶就越多，感染周期也就會隨著變長。K值也會越來越小，最后增長趨近于停止，一場裂變活動就差不多隨之結(jié)束了。

去年國慶的時(shí)候，微信朋友圈被【給我一面國旗@微信官方】刷屏了，這場活動大概有超過兩億的微信用戶參與進(jìn)來，最后為活動方APP帶去了數(shù)百萬的用戶增量。

而這場活動的成本，據(jù)說就是200塊錢，團(tuán)隊(duì)在某個(gè)群里發(fā)了個(gè)紅包讓大家?guī)兔D(zhuǎn)發(fā)（結(jié)果都領(lǐng)了沒轉(zhuǎn)發(fā)……）；但是即便是這樣參與門檻非常低的活動，到最后參與用戶也不到三個(gè)億，就停止了。

一個(gè)就是不感興趣的人群就是對這個(gè)不感興趣，又或者是因?yàn)楦啐g人群行動力的缺失無法參與。那么既然有這樣的種種限制，病毒增長模型的應(yīng)用價(jià)值在哪兒呢？

病毒增長模型的最大價(jià)值，我想應(yīng)該是應(yīng)用在活動的策劃、監(jiān)控和復(fù)盤。

在病毒增長模型當(dāng)中，我們可以看到幾個(gè)數(shù)據(jù)，初始用戶數(shù)Custs(0)、病毒系數(shù)K、感染周期CT，還有病毒傳播總時(shí)長T；而我們對裂變活動的運(yùn)營也就是從增加初始用戶數(shù)、提高他們的拉新個(gè)數(shù)、精簡縮短用戶的傳播周期，想辦法延長活動的存活周期這四個(gè)方面去著手。

Custs(0)初始用戶數(shù)就相當(dāng)于是一個(gè)初始流量池，這個(gè)流量池越大，那么起量也就越快。

但是除了初始用戶的數(shù)量以外，其實(shí)更重要的還是初始用戶的一個(gè)屬性問題。初始用戶是我們精挑細(xì)選的人群，但是針對不同的裂變方案，我們也需要挑選不同的初始用戶，并非說KOC/KOL就一定要比普通的用戶強(qiáng)。

誠然，像上面所說的KOC/KOL覆蓋用戶廣，信任背書強(qiáng)。

但是與此同時(shí)他們的好友更多的都是強(qiáng)相關(guān)的，人群的重疊度更高，在一些更需求突破圈層去擴(kuò)散的，參與門檻低的活動，借助那些弱鏈接的用戶更多的人群會更容易滲透到其他圈層。因此在做裂變活動之前，要做好初始用戶的一個(gè)規(guī)劃工作。

病毒系數(shù)K剛才也說明了，是至關(guān)重要的一個(gè)因素，從這個(gè)系數(shù)高低，我們基本上就可以判斷活動的成敗了。對于系數(shù)過低的時(shí)候就要想辦法拉高這個(gè)數(shù)值了，例如換鉤子之類的。

但是對于系數(shù)多高，也不要太過得意了，可能封殺離你已經(jīng)不遠(yuǎn)了，要合理的控制這個(gè)數(shù)值。

從去年到現(xiàn)在都比較流行的任務(wù)寶，拉好友送課程/送書活動來看，三位好友會是一個(gè)比較安全的數(shù)值，是一個(gè)用戶參與門檻比較低，容易形成裂變，與此同時(shí)又不會超過官方的警戒線的數(shù)值。

而五位以上的話，一個(gè)是參與門檻高容易導(dǎo)致擴(kuò)散難度加大，還有就是可能活動會被封殺，有一定的風(fēng)險(xiǎn)性。

感染周期CT的話，其實(shí)也是官方監(jiān)控的一個(gè)重要因素，如果感染周期過短導(dǎo)致一個(gè)活動在一定時(shí)間內(nèi)參與的人群超過某一個(gè)閾值，也是容易被封殺的。

但是其實(shí)更多的時(shí)候，運(yùn)營可能要考慮的還是怎么去縮短這個(gè)周期。主要方法還是想辦法去精簡活動的一個(gè)轉(zhuǎn)化路徑，轉(zhuǎn)化路徑太復(fù)雜會延長整個(gè)CT的周期，同時(shí)會將一部分用戶阻攔在活動外面。

路徑越簡單，用戶的參與門檻越低，用戶參與的積極性也就越高。

活動總時(shí)長的把控，主要是從上面三個(gè)因素去實(shí)現(xiàn)的。

如果裂變不成功，那活動自然就消亡了，總時(shí)長自然就短；如果裂變太成功，引起了官方的封殺，那活動也立馬就結(jié)束了，總時(shí)長也長不了。

因此，只有將上面的三個(gè)因素都控制在合理的范圍，讓整個(gè)活動合理有秩序，才能保證活動的總時(shí)長。

如果活動過于火熱的話，可以降低自封一些裂變路徑，換弱一些的鉤子來降低k值，增加一些路徑（比如填寫個(gè)人信息，排隊(duì)機(jī)制等等）提高CT時(shí)間來控制；如果真的不可控，就暫?；顒?，這樣至少可以保證活動不被封殺或者已經(jīng)成功轉(zhuǎn)化的粉絲（到公眾號的粉絲）不被官方清空。

當(dāng)然了，如果說是活動太冷了的話，自己逐個(gè)環(huán)節(jié)去優(yōu)化吧。

最后想要說的就是，如果一場活動下來，最后病毒系數(shù)K＞1，帶來的Custs(t)總用戶數(shù)量很大，那這個(gè)只能夠說明這一場活動是成功的，不能夠保證說這些用戶就一定能夠給你創(chuàng)造多大的價(jià)值。

特別是在這個(gè)紅海市場的時(shí)代里，很大程度上用戶的留存，是要大于用戶的獲取。

當(dāng)然了，要保證用戶的留存，這個(gè)主要也跟裂變時(shí)所用的鉤子有很大的關(guān)系。一場活動要從全盤去考慮，比如說在裂變時(shí)所用到的鉤子影響到不僅僅會引起K值的變化，與此同時(shí)也影響到裂變來的用戶的屬性。

所以說鉤子的選擇本身就是一個(gè)用戶篩選的過程，如果你用現(xiàn)金去做鉤子，那篩選出來的就是屬性不一的泛用戶。而如果你用運(yùn)營課程去做鉤子，那篩選出來的至少都是對運(yùn)營感興趣的用戶。

鉤子的選擇影響到用戶屬性，而用戶屬性則影響到后期轉(zhuǎn)化和變現(xiàn)的難度。

關(guān)于這一點(diǎn)的話，對To B企業(yè)來說更是如此，因?yàn)閷o B企業(yè)而言，用戶獲取的數(shù)量向來都不是最重要的，因?yàn)門o B企業(yè)的產(chǎn)品一般都是不適用于個(gè)人的，開發(fā)難度大，篩選轉(zhuǎn)化難度會更大。

而同時(shí)To B企業(yè)一個(gè)客戶的利潤也許能夠抵得上幾千上萬個(gè)To C企業(yè)客戶所產(chǎn)生的利潤，因此用戶質(zhì)量會遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于用戶數(shù)量。

所以對于ToB來說，用戶屬性決定了用戶可能產(chǎn)生的價(jià)值，如果用戶屬性不對的話，這個(gè)用戶可能一輩子都不會接觸到To B企業(yè)的產(chǎn)品，即便裂變的再多也不能產(chǎn)生價(jià)值。

因此如果To B企業(yè)想要做裂變活動的話，一定要細(xì)心的挑選鉤子，即便是最后導(dǎo)致K值＜1，如果能夠獲取目標(biāo)客戶的話，也是絕對劃算的。

建立病毒裂變模型的意義，在于通過模型去計(jì)算判斷，從而調(diào)整自己的運(yùn)營行為，完善自己的活動，從而降低試錯成本，提高產(chǎn)出效果。

但是用戶增長從來都不是獨(dú)立于用戶運(yùn)營的存在，用戶留存，用戶生命周期這些都應(yīng)該是在做用戶增長的時(shí)候就要考慮到的事情。用戶最后的付費(fèi)，最后所創(chuàng)造的價(jià)值，才是影響企業(yè)生存的東西。

本文由 @布衣 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

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