Если с общими моментами в сарафанке (как мотивировать рекомендовать, инструменты, почему продукт рекомендуют) всё понятно, то с аналитикой виральности не всё так просто.Illustration by Oleg Shcherba from Ouch!Проблема анализа рекомендацийУ нас всё отлично, когда человек рекомендует продукт через реферальную ссылку, персональному промокоду и т.д. Но проблема в точности анализа возникает, когда клиент рассказывает про наш сервис/игру/магазин своему другу в разговоре, в обычной беседе. Здесь появляется буква "н" – ничего не понятно, как это можно считать?Поделюсь тем, что нашёл и чем используюсь на проекте, чтиво на 5 минут.Поиск решения и причем тут эпидемияВ поиске решения задачи, общался со своими коллегами, перечитал разную литературы и наткнулся на один показатель для измерения "распространения", позаимствованный из эпидемиологии.Называется он K-фактор.К-фактор показывает, сколько пользователей приводит в проект один активный его пользователь.Формула расчётаК-фактор = i * cгде i – среднее количество приглашений, отправленных одним пользователем,c – средняя конверсия из полученного приглашения в заявку/регистрацию.Допустим, каждый пользователь отправляет в среднем 1 приглашение, каждый третий из приглашенных устанавливают приложение. В данном случае К-фактор = 33%. В идеальном мире это значит, что если в продукте 1000 пользователей, то через период в нем будет 1330, затем 1768 и т.д. Однако на практике не все так идеально, об этом позже.Проблема заключается, что отследить рекомендация не всегда возможно, человек посоветовал при встрече или человек отправил ссылку через мессенджер и т.д.Для корректировки данной ситуации есть ещё одна формула:К-фактор = 1 + (органические установки-заявки)/(платные установки-заявки)Но и эта формула не подходит, откуда здесь 1, считается, что даже в плохом проекте пользователь приглашает минимум 1 знакомого.Да и в знаменателе только платные установки, то есть не учитываются случай, когда один органический пришедший приглашает другого (а это часто происходит).Illustration by Oleg Shcherba from Ouch!Окончательная формула и что используюК-фактор = (органические установки-заявки в период N) / (активные пользователи в период N-1)Эта формула учитывает все виды приглашений (по телефону, при встрече, по ссылке), платными и органическими пользователями. Наконец, нет +1, то есть если проект плох, то не будет рекомендаций, если хорош, то показатель взлетит.Что такое период в данной формуле?Зачастую это месяц, но может быть день, квартал, год. Если мониторить К-фактор каждый месяц, вы сможете оперативно реагировать , если он начнет уменьшаться (а он начнёт, куда без этого).Что ещё важно, кроме К-фактора?Виральный цикл – это цикл от того, как вы сами начали пользоваться продуктом до того, как им начал пользоваться ваш друг по рекомендации.И чем короче виральный цикл, тем быстрее распространяется ваш продукт.ИтогоВиральность определяет две метрики: К-фактор и виральный цикл.Данный метод подходит под мой проект с подпиской, полёт нормальный, если информация была полезная, то "+" статье будет в самый раз 🙂Если есть вопросы по вашим проектам или просто одиноко, то пишите в личку, по возможности отвечу.
Мысль неплоха, уверен, народ подтянется и насыпет ещё решений.
ПС: проверьте русского языка - кое где неправильные окончания, да и пару раз просто слова пропустили....
"проверьте русского языка"
:D
Текст похож на перевод с другого языка
Супер! Спасибо, как раз в поиске!