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DUMP DE IDEAS SOBRE BUCLES VIRAL #1 La era dorada de Web 2.0 (~2005-2010) fue un momento especial para los productos virales, que fueron sistemáticamente diseñados para alcanzar a millones de personas. En ese entonces, la gente estaba construyendo las primeras versiones de cosas que damos por sentado: redes sociales, plataformas generadas por usuarios, productos colaborativos para el lugar de trabajo, aplicaciones de mensajería, etc. Durante este tiempo, la industria desarrolló una comprensión integral y sistemática de la creación de bucles virales. Había mediciones, pruebas A/B y ecuaciones que debían cumplirse. Los productos se optimizaban y se optimizaban, ingenierizando la viralidad. Y algunos de los más exitosos de estos productos eventualmente crecieron hasta miles de millones de usuarios y se convirtieron en nombres reconocibles. Luego, de repente, todo terminó. Y curiosamente, las personas que tuvieron éxito en la creación de productos virales se convirtieron en multimillonarios, o si no crearon empresas exitosas, muchos se convirtieron en ejecutivos de FAANG o inversores de capital de riesgo. Eventualmente, todo el conocimiento sobre cómo construir viralidad se perdió básicamente. Esto sucedió cuando Web 2.0 terminó y comenzó la era móvil. Pensé que podría ser bueno escribir un volcado completo de todo lo que aprendí sobre bucles virales durante este período, porque sigue siendo relevante, aunque la mecánica y las tácticas a su alrededor siguen cambiando. Sin embargo, la teoría general sigue siendo la misma, y creo que se puede extender a futuras plataformas tecnológicas y canales de marketing. También tiene un alto grado de aplicabilidad al crecimiento impulsado por el producto de esta era, todos los flujos de compartición de aplicaciones de IA generativa y los programas de referencia que aún existen dentro de cada producto de mercado/comercio electrónico. Con estas notas, planeo cubrir un montón de ideas y temas diferentes: - Bucles virales simples que funcionan, pero luego se desintegran rápidamente. - Factor viral y cómo calcularlo. - Cómo desglosar un bucle viral paso a paso y optimizarlo. - ¿Qué aumenta el factor viral y qué lo disminuye? - Cómo mejorar el factor viral. - Estudios de caso como compartir contenido, flujos de invitación, bucles de referencia, bucles de colaboración, etc. - Cómo la retención impulsa el crecimiento viral. - ¿Cómo incorporas la retención en tu cálculo del factor viral? - Por qué los nuevos usuarios invitan a más personas que los existentes. - Cómo pensar sobre el boca a boca frente a la viralidad ingenierizada. - Cómo pensar sobre marketing pagado, SEO, redes sociales y los efectos de otros canales en el factor viral. - Por qué el móvil eventualmente mató los bucles virales clásicos. - Qué tipos de bucles virales funcionan en la era contemporánea. - ... y mucho más. Si tienes pensamientos y preguntas, por favor pregunta. Espero que eventualmente convierta esto en un gran PDF o algo que la gente pueda leer si está interesada. O tal vez una presentación si algún día tenemos alguna herramienta de generación de texto largo a PowerPoint que sea realmente buena :) CRECIMIENTO VIRAL COMO UNA ECUACIÓN Normalmente, cuando la mayoría de la gente habla sobre crecimiento viral, se refieren a algo tonto (y no duradero), como tuitear un video realmente genial que luego se comparte muchas veces y genera tráfico a tu producto. Eso no es de lo que estoy hablando. En cambio, el bucle viral del que hablo está diseñado en un producto, con características de invitación, etiquetado, enlaces de referencia, etc. Estos tipos de bucles virales tienen propiedades interesantes: - es medible y se puede rastrear - se puede mejorar con decisiones de producto - las matemáticas se aplican a cualquier forma de viralidad impulsada por el producto (invitaciones, contenido compartido, programas de referencia, etc.) Lo primero es intentar medir el factor viral. El factor viral es una simple proporción: el experimento mental habitual es que si traes a 100 usuarios a tu producto, y esos usuarios invitan y eventualmente se registran 150 usuarios, entonces esos registrarán 225 usuarios y así sucesivamente. Este es un flujo de invitación viral, y tu factor viral en este caso sería 1.5 (raramente visto en el mundo real). Por otro lado, si tus 100 usuarios terminan registrando a 50 de sus amigos, quienes luego registran a 25, entonces tu factor viral es 0.5. Cuando es <1, entonces tu bucle viral eventualmente deja de funcionar. Con precisión, el factor viral es una RAZÓN. El denominador es el número de usuarios dentro de una cohorte limitada en el tiempo (como todos los que se registraron desde la fecha X hasta la fecha Y), y el numerador es cuántos usuarios eventualmente registraron a través de los bucles virales de esa cohorte. Utilicemos un ejemplo para hacerlo concreto. ESTUDIO DE CASO: COMPARTICIÓN DE CONTENIDO Una forma muy común de bucle viral tiene una aplicación que permite a un usuario crear algo realmente genial (quizás eso sea con IA o filtros de fotos o de otra manera). Después de que el usuario crea algo, quiere compartirlo, así que naturalmente se proporciona un enlace. Algunos nuevos usuarios reciben este enlace, ven el contenido, y un pequeño % de estas personas se registran para crear su propio contenido. En su núcleo, esto es lo que hacen las nuevas aplicaciones de video y foto generativas (como Sora). Pero este también es el mismo bucle viral que hizo que Instagram tuviera éxito con los filtros de fotos o lo que hizo que los blogs fueran populares también. Después de todo, cuando creas algún tipo de contenido, naturalmente quieres compartirlo con las personas, pero esas personas naturalmente pueden querer participar también. Así que conceptualmente, podrías entender el bucle de sonrisa, pero la pregunta es, ¿qué puedes hacer con él para optimizarlo? Para hacerlo sistemático, quieres rastrearlo. Cuando alguien hace un video generativo, quieres rastrear las cosas a través de la estructura de URL: productdotcom/vid/[ID del video]?sharer_id=[sharer] (por supuesto, tu userID está codificado como el ID del compartidor cada vez que compartes) Ahora, cuando lo compartes por correo electrónico, o mensajería o lo que sea, si un invitado recibe el enlace, ve el video y luego se registra, deberías almacenar el ID del compartidor junto a la fila de registro del usuario. Así que imagina que almacenarías lo habitual: - id - correo electrónico - contraseña - nombre - sharer_id <-- este es quien causó que esta invitación sucediera Ahora, cuando miras tus filas y filas de usuarios en esta tabla, a veces el ID de compartir estará en blanco si ese usuario simplemente apareció y se registró por su cuenta. Sin embargo, si son parte de un bucle viral, entonces su ID de compartir apuntará a algún otro usuario que ya existe en la tabla. Para calcular el factor viral, tomas alguna cohorte de usuarios, por ejemplo, los que se unieron hace 3 meses. Supongamos que hay 100 de estos chicos. Luego, lo que haces es tomar esa lista de IDs y le preguntas a la base de datos cuántas veces esos IDs aparecen como IDs de compartir en nuevos registros que ocurren después. Supongamos que eso es 50. Entonces tu factor viral en ese momento es 50/100=0.5. ¿Qué pasa con todos esos usuarios con IDs de compartición en blanco? A veces pienso en los usuarios que simplemente aparecen como "Usuarios de Gen 1" o "Usuarios de rampa" y deberías descartar a estos chicos como parte de tu cálculo del factor viral. En cambio, lo que es interesante es comparar la proporción de usuarios de Gen 3 y Gen 2. O realmente, Gen N+1 y N, siempre que N no sea 1. Resulta que esta proporción tiende a estabilizarse bastante bien con el tiempo. LAS GRANDES PREGUNTAS Haz esto con tu producto, entonces estarás obligado a preguntar: "Vaya, esto es genial, pero ¿cómo hago que este número suba?" y en particular, "¿Cómo hago que este número supere 1?" Esta es la pregunta correcta que hacer. En el momento en que te das cuenta de estas dinámicas, te darás cuenta de que puedes hacer cambios en el producto para aumentar ese factor viral para que tu producto se vuelva más viral. Por ejemplo, tal vez deberías pedir a los nuevos usuarios que inviten cuando entran por primera vez, o deberías facilitar la invitación a las personas porque hay un enlace que puedes copiar y pegar o algún otro cambio mecánico que aumente el factor viral. Esta es una de las ideas clave que puedes medir el factor viral y que realmente puedes hacer cambios en el producto para aumentarlo. Porque puedes rastrear y calcular esta proporción, esto significa que puedes pegarlo en un panel también. Como describí, es fácil de rastrear, siempre que codifiques el ID de usuario en la URL que se comparte. Por supuesto, tan pronto como puedas calcularlo, lo siguiente es poder optimizarlo porque entonces puedes realizar pruebas A/B para ver si más personas comparten, y si lo hacen más. ¿Comparten con más personas? Y para las personas que reciben un enlace de crecimiento, ¿qué porcentaje de ellos se convierte, y cómo puedes hacer que esa conversión sea más alta? Esto es algo que existe en el recetario de todas las diferentes formas en que podrías optimizar tu factor viral. El aspecto final de la idea del bucle viral que es poderoso es que en realidad es muy generalizable. Por eso todo esto es tan poderoso para la era moderna del Crecimiento Impulsado por el Producto. Siempre que hables de la capacidad de un grupo de usuarios para generar de alguna manera otro grupo de usuarios, entonces, por supuesto, ese proceso de crecimiento podría ser porque están invitando a otras personas. Podría ser porque están compartiendo un enlace de contenido que luego causa que alguien más se registre. O podría ser un programa de referencia o muchas otras tácticas que hacen que un usuario invite a otro. Esto significa que en el núcleo, termina habiendo mucha aplicabilidad a través de canales y estrategias de marketing. FORMAS ALTERNATIVAS DE CALCULAR EL FACTOR VIRAL Cuando le preguntas a Internet cómo calcular el factor viral, te da algo ligeramente diferente, que se ve más así: FACTOR VIRAL = # INVITACIONES x % TASA DE CONVERSIÓN Esta definición ha estado flotando por ahí durante mucho tiempo. Sin embargo, es defectuosa porque no todos los bucles virales existen como un tipo de invitación. En cambio, vemos flujos de compartición, flujos de colaboración, referencias y muchas otras variaciones. También creo que aunque es mecánicamente correcto, porque aumentar el número de invitaciones y aumentar la tasa de conversión naturalmente ayuda a tu factor viral. No captura el hecho de que realmente lo que quieres saber es esta proporción entre dos cohortes de usuarios. BUCLES VIRAL Y BUCLES DE SPAM También hay un lado oscuro de simplemente intentar aumentar estas variables: La versión más simplista de esta ecuación te empuja a pensar en cómo ser lo más spam posible. ¿Cómo hacemos que los usuarios inviten a tantos de sus amigos como sea posible? Esto incentiva a empujar a los usuarios a invitar a muchas personas, y luego para que las invitaciones sean spam de tal manera que haya una alta tasa de conversión. Volviendo a la era de Web 2.0, esta era en realidad la forma en que la gente tendía a pensar sobre la viralidad. Si has construido los cimientos de una red social como lo hicieron Bebo, Tagged, Bebo, Hi5, MySpace, generalmente estabas haciendo crecer tu red basándote en hacer que las personas invitaran a sus amigos por correo electrónico. En los primeros días, en realidad pedías a las personas que escribieran las direcciones de correo electrónico de sus amigos, y generalmente escribían como 5-10 correos electrónicos ya que era tedioso. Resulta que si pudieras hacer que importaran su libreta de direcciones de Hotmail o Yahoo Mail, pidiéndoles un combo de correo electrónico/contraseña, luego rastreando su bandeja de entrada, podrías aumentar el número de invitaciones a más de 200. Por supuesto, cualquier factor viral que tuvieras, un aumento de 20x a menudo te pondría por encima. El inconveniente es que generalmente reducirías tu tasa de conversión porque estabas enviando correos electrónicos a direcciones muertas. Eventualmente, todos los proveedores de correo electrónico comenzarían a etiquetarte como spam. Pero durante ~10 años, el glorioso bucle de invitación por correo electrónico funcionó, y se construyeron muchos productos grandes, incluidos, en última instancia, los grandes ganadores, Facebook y Linkedin. CARTAS ENCADENADAS Y POR QUÉ FALLAN LOS BUCLES DE SPAM Podrías saber que hace más de cien años, existía un concepto de carta encadenada donde las personas se escribían cartas reales por correo. Cada carta encadenada tendría una lista de otras direcciones, y te diría que si enviabas un níquel a ellos, y luego también te añadías a la lista, entonces eventualmente todos se harían ricos porque recibirías una cantidad exponencialmente mayor de níqueles de las personas con el tiempo. Esto fue un gran problema que eventualmente la oficina de correos tuvo que hacerlo ilegal ya que abrumó toda su entrega. Pero, por supuesto, matemáticamente, las cartas encadenadas van a fallar. La razón es simple, que es la saturación. Si tienes un bucle viral y invitas a 200 personas en cada ocasión, eventualmente, después de varias generaciones, saturarás completamente tu mercado objetivo. Si haces las matemáticas, una vez que superas 5 rondas de invitaciones de 200+, ya has alcanzado a cada humano en el planeta y más. Así que eventualmente, naturalmente, solo estás alcanzando a las mismas personas una y otra vez. Naturalmente, la tasa de respuesta va a disminuir. ¿Por qué? 1) Ya los has registrado, en cuyo caso esa invitación no puede convertir. 2) O, alternativamente, fueron invitados antes, pero no están interesados y no interactúan. De cualquier manera, la tasa de respuesta tiende a disminuir con el tiempo. Si la tasa de respuesta disminuye y tu producto no es retentivo, entonces matemáticamente lo único que has hecho es crear un gran pico de nuevos usuarios que se ve bien por un tiempo, pero luego esa falta de retención significa que tu número total de usuarios activos termina siendo una pequeña fracción de nuevos usuarios. Esta es la razón por la que algunos productos altamente viables terminan saltando el tiburón. En el pasado, he enumerado algunas de estas métricas para indicar que un producto será pegajoso: 1) curvas de retención de cohortes que se aplanan (pegajosidad) 2) actives/reg > 25% (valida TAM) 3) curva de usuarios poderosos mostrando una sonrisa -- con una gran concentración de usuarios comprometidos (creces a partir de este núcleo fuerte) 3) factor viral >0.5 (suficiente para amplificar otros canales) 4) dau/mau > 50% (es parte de un hábito diario) 5) comparación mercado por mercado (o logo por logo, si SaaS) donde redes más densas/antiguas tienen mayor compromiso con el tiempo (efectos de red) 6) D1/D7/D30 que excede 60/30/15 (frecuencia diaria) 7) expansión de ingresos o actividad por usuario a lo largo del tiempo -- indica un compromiso más profundo / formación de hábitos 8) >60% adquisición orgánica con escala real (mejor tener cero CAC) 9) Para suscripciones, >65% retención anual (los usuarios que pagan se quedan) 10) >4x tasa de crecimiento anual en métricas de línea superior Estas no están destinadas a ser exhaustivas, pero son todos fuertes indicadores de que si un producto puede generar muchos usuarios virales, hay suficiente allí para que se mantenga. Si no, entonces eventualmente el pico desaparecerá. El hecho de que necesites un ajuste producto-mercado termina siendo una de las razones por las que a veces escuchas sobre aplicaciones altamente virales que luego desaparecen de la conciencia pública. Puedes tener un factor viral muy alto o un alto boca a boca y a veces incluso puedes ingenierizarlo. Pero es casi como tener un gran lanzamiento o tener un comercial del Super Bowl o algo así. Obtienes un gran pico y es genial por un tiempo, pero inevitablemente, a menos que tu proporción de usuarios activos a registros sea muy alta, significa que eventualmente los perderás. Este fue, en última instancia, el resultado de muchas de las aplicaciones que se crearon durante Web 2.0 o durante la era de la plataforma de Facebook. Oíste hablar de mucha viralidad y potencialmente millones de usuarios o incluso cientos de millones de usuarios, y a veces esto sucedió rápidamente. Pero mucho de esto eran personas ingenierizando bucles virales. Y a medida que esos usuarios abandonaban la aplicación debido a la falta de pegajosidad, estos bucles virales podían ser ingenierizados para intentar reacquiriarlos una y otra vez. La gran mayoría de estas aplicaciones virales no se convirtieron en negocios exitosos, que es por qué- Aunque sigo muy interesado en la capacidad de los equipos para crear hacks de crecimiento. Por supuesto, también me importa mucho su capacidad para retener usuarios. -- ¡Está bien! Eso es todo por ahora. Más volcado de ideas más tarde :)