O coeficiente viral, e porque um K acima de 1 quase nunca acontece

K são dois números pequenos multiplicados

A definição é curta: K = i × c, onde i é o número de convites que um utilizador médio envia e c a fração desses convites que se torna um novo utilizador. Ambos os fatores se medem sobre a mesma população e a mesma janela, e ambos são pequenos em quase qualquer produto real. Cinco convites a 10 % de conversão dão K = 0,5. Dez convites a 5 % também dão K = 0,5. Repare como o alvo de 1 é difícil: a 10 % de conversão precisa de mais de dez convites aceites por utilizador; a 5 %, de mais de vinte. Os produtos que de facto sustentaram um K acima de 1 fizeram-no tornando o convite parte da ação central — não se podia usar a coisa sem enviar um — e mesmo assim apenas enquanto o universo disponível estava vazio.

A raridade de um K acima de 1 é estrutural, não uma questão de esforço. É o produto de duas frações, e melhorar qualquer uma delas é difícil: os convites por utilizador estão limitados pelo número de contactos relevantes que uma pessoa tem e pela vontade de gastar capital social, enquanto a conversão do convite está limitada pela capacidade da mensagem de viajar fora de contexto. Duplicar uma conversão de 5 % para 10 % é uma conquista séria; leva-o de K = 0,25 para K = 0,5, um ganho real e ainda muito longe de 1. Planeie a melhoria, não o limiar.

Abaixo de 1 o ciclo é um multiplicador finito: 1/(1−K)

Comece com 1 000 utilizadores e um K de 0,7. Convidam e entram 700. Esses 700 convidam e entram 490. Depois 343, depois 240, depois 168, depois 118. Cada geração encolhe por um fator K, pelo que o acumulado é uma série geométrica: 1 000 × (1 + 0,7 + 0,7² + 0,7³ + …) = 1 000 ÷ (1 − 0,7) = 3 333. Essa forma fechada, 1/(1−K), é o número que as pessoas realmente querem quando perguntam quanto vale um ciclo de recomendação. Diz que um utilizador pago traz 3,33 utilizadores no total quando K vale 0,7, e 2 utilizadores no total quando K vale 0,5.

O multiplicador é brutalmente não linear perto de 1, e é aí que descarrila a maior parte do planeamento. Ir de K = 0,2 para K = 0,5 sobe o multiplicador de 1,25 para 2. Ir de 0,5 para 0,7 sobe-o de 2 para 3,33. Ir de 0,7 para 0,9 sobe-o de 3,33 para 10. Esse último passo é uma melhoria de K menor do que o primeiro e uma melhoria de resultado muito maior — o que soa a argumento para perseguir 0,9, até se olhar para quanto tempo demora a cobrar. Essa é a secção seguinte, e é a que muda decisões.

Tempo de ciclo: porque um K de 0,7 bate um K de 0,9 durante três meses

O coeficiente viral não tem tempo dentro. Diz a que tamanho o total chega, nunca a que velocidade. O tempo de ciclo — o atraso médio entre um utilizador registar-se e registarem-se aqueles que ele convida — fornece o eixo em falta, e os dois números juntos decidem tudo. Ponha um K de 0,7 num ciclo de um dia contra um K de 0,9 num ciclo de trinta dias, e siga a mesma coorte de 1 000 utilizadores em cada caso.

O ciclo rápido, K = 0,7 com um ciclo por dia, está em 1 700 utilizadores após o dia 1, 2 190 após o dia 2, 2 533 após o dia 3 e 3 059 após o dia 6. Ao dia 30 terminou no essencial, em 3 333. O ciclo lento, K = 0,9 com um ciclo a cada trinta dias, só completou uma geração ao dia 30: 1 000 + 900 = 1 900 utilizadores. Ao dia 60 chega a 2 710. Só passa os 3 000 ao dia 90, onde está em 3 439. Portanto o ciclo com o coeficiente menor chega a 3 000 utilizadores ao dia 6 e o do coeficiente maior ao dia 90 — quinze vezes mais, a partir de um coeficiente 29 % melhor.

Seja preciso sobre o que isso prova, porque o ciclo lento não é simplesmente pior. O seu teto é muito mais alto: 10 000 utilizadores contra 3 333, e ultrapassa o ciclo rápido por volta do dia 85. Ao dia 365 está em 7 458 e continua a subir. O enunciado honesto é, portanto, que o tempo de ciclo domina o primeiro trimestre e o coeficiente domina o longo prazo — e para uma empresa a decidir o que construir neste trimestre, é normalmente o primeiro trimestre que paga os salários. Reduzir a metade o seu tempo de ciclo custa um sprint de desenvolvimento no percurso de convite; subir K de 0,7 para 0,9 exige, em geral, mudar aquilo que o produto é.

Porque um K acima de 1 não se mantém acima de 1

Acima de 1 a série deixa de convergir e o ciclo compõe: uma coorte de 1 000 utilizadores com K = 1,1 chega a 64 002 após vinte ciclos e a 487 852 após quarenta. É o caso que toda a gente quer e que quase ninguém sustenta, porque K não é uma constante do produto: é uma medição feita sobre uma população concreta num momento concreto. À medida que a adoção se espalha, os convites caem cada vez mais sobre gente que já tem conta, e o termo de conversão c cai. K cai com ele, atravessa o 1 vindo de cima, e o ciclo assenta no regime do multiplicador finito. Os modelos de difusão descrevem esta forma desde que Frank Bass publicou o seu modelo de crescimento de produto em 1969, e os ensaios de Andrew Chen sobre o crescimento de aplicações na era Facebook documentam exatamente o que se sentia de dentro de uma plataforma.

A consequência operacional é que um K medido na sua coorte mais antiga e entusiasta é o K mais lisonjeiro que alguma vez verá, e não é aquele com que planear. Meça-o por coorte e siga a tendência. Um K de 0,8 no primeiro mês e de 0,4 seis meses depois não é um programa de recomendação partido: é a aritmética corrente de um universo que se está a encher.

O objetivo realista: um K abaixo de 1 que baixa o custo de aquisição misto

Deixe de tratar o 1 como nota de passagem e a métrica torna-se imediatamente útil. Se paga 60 € para adquirir um cliente e cada cliente pago traz 1/(1−K) clientes no total, o seu custo misto por cliente vale 60 × (1 − K). Um K de 0,2 leva-o a 48 €. Um K de 0,5 a 30 €. Um K de 0,7 a 18 €. São melhorias enormes da economia unitária conseguidas inteiramente abaixo do limiar em que toda a gente se fixa, e aparecem onde um canal pago apareceria: na razão entre valor de vida e custo de aquisição, e na rapidez com que esse custo é reembolsado.

Uma ressalva mantém esse cálculo honesto. Os utilizadores recomendados não são grátis: um programa de recomendação costuma pagar uma recompensa dos dois lados, e essa recompensa pertence ao custo de aquisição do cliente recomendado. Subtraia-a antes de celebrar. Se uma recompensa bilateral de 20 € lhe compra um K de 0,5, o seu custo misto vale 60 × 0,5 + 20 × 0,5 = 40 €, não 30 €, porque metade dos seus clientes chega agora com um incentivo de 20 € agarrado. Continua a ser uma grande melhoria face a 60 €; simplesmente não é a melhoria que o coeficiente sozinho anuncia.

Medir K sem se lisonjear

Três erros explicam a maioria dos coeficientes inflacionados. O primeiro é contar todo o novo utilizador como viral quando só o são os que trazem um token de recomendação. O segundo é medir i e c em janelas diferentes — convites enviados este mês contra conversões de convites enviados em qualquer altura — o que mistura um numerador pequeno com um denominador grande ou o inverso. O terceiro é medir sobre toda a base em vez de por coorte, o que deixa um único pico inicial manter a média alta durante um ano.

O método limpo é aborrecido e funciona. Pegue numa coorte definida pela semana de registo. Conte os convites que essa coorte enviou dentro de uma janela fixa, conte os utilizadores que esses convites concretos produziram, divida, e registe o par (K, tempo de ciclo) com a data da coorte anexada. Faça-o todas as semanas e obtém uma tendência em vez de um troféu — e é a tendência que diz se o ciclo está a melhorar ou se o universo está simplesmente ainda fresco.

Perguntas frequentes

O que é um bom coeficiente viral?

Qualquer K que consiga medir com honestidade e sustentar é bom, porque o valor é contínuo e não de passa ou chumba. Um K de 0,2 já multiplica cada utilizador adquirido por 1,25 e baixa um custo de aquisição pago de 60 € para 48 €. Um K de 0,5 duplica a coorte e baixa o custo para 30 €. Tratar o 1 como alvo deita tudo isso fora, e o 1 é quase inatingível porque K é o produto de duas frações pequenas.

Como calculo o coeficiente viral?

Pegue numa coorte definida pela semana em que os seus membros se registaram. Divida os convites que essa coorte enviou numa janela fixa pelo tamanho da coorte para obter i. Divida os novos utilizadores produzidos exatamente por esses convites pelo número de convites para obter c. Multiplique: K = i × c. Depois calcule o total que a coorte vai gerar como tamanho ÷ (1 − K), e registe o atraso médio entre um convite e o registo resultante — esse é o seu tempo de ciclo, e pesa tanto como K.

O que é o tempo de ciclo viral e porque importa tanto?

É o atraso médio entre um utilizador registar-se e registarem-se aqueles que ele convida. K diz a que tamanho o total chega; o tempo de ciclo diz quando. Um K de 0,7 num ciclo de um dia chega a 3 059 utilizadores a partir de uma coorte de 1 000 ao dia 6 e termina em 3 333. Um K de 0,9 num ciclo de trinta dias está apenas em 1 900 ao dia 30 e só passa os 3 000 ao dia 90 — quinze vezes mais lento até ao mesmo marco, mesmo que o seu teto final de 10 000 seja três vezes mais alto.

Pode um produto manter K acima de 1 permanentemente?

Não, porque K é medido contra um universo que se enche. Acima de 1 o ciclo compõe — uma coorte de 1 000 utilizadores com K = 1,1 chega a 64 002 após vinte ciclos — mas à medida que a adoção se espalha, os convites alcançam cada vez mais gente já inscrita, o termo de conversão cai, e K volta a descer abaixo de 1. Esse decaimento é a forma normal da difusão de um produto, não uma falha de execução. Meça K por coorte e leia a tendência, não o pico.

Devo otimizar primeiro o coeficiente ou o tempo de ciclo?

O tempo de ciclo, quase sempre, porque é mais barato de mexer e domina o curto prazo. Encurtar o atraso entre registar-se e convidar é normalmente uma alteração ao percurso de convite: pedir mais cedo, tirar um passo, deixar um convite chegar sem conta. Subir K de 0,7 para 0,9 implica, em geral, mudar o que o produto faz pela pessoa convidada. Na comparação, o ciclo rápido vai à frente até cerca do dia 85; se o seu horizonte de planeamento é um trimestre, esse é todo o horizonte.