les startups sont difficiles. les bébés sont difficiles. que se passe-t-il quand vous avez les deux pendant un speedrun a16z ? une belle histoire sur philipp chez nexxa. Félicitations !!

BRAINDUMP SUR LES BOUCLES VIRAL #1 L'âge d'or du Web 2.0 (~2005-2010) était une période spéciale pour les produits viraux, qui étaient systématiquement conçus pour atteindre des millions de personnes. À l'époque, les gens construisaient les premières versions de choses que nous tenons pour acquises : réseaux sociaux, plateformes générées par les utilisateurs, produits collaboratifs pour le travail, applications de messagerie, etc. Pendant cette période, l'industrie a développé une compréhension complète et systématique de la création de boucles virales. Il y avait des mesures, des tests A/B et des équations qui devaient être satisfaites. Les produits étaient optimisés et optimisés, ingénierie de la viralité. Et certains des produits les plus réussis ont fini par croître jusqu'à des milliards d'utilisateurs et sont devenus des noms reconnaissables. Puis tout à coup, cela s'est terminé. Et drôle à dire, les personnes qui ont réussi à créer des produits viraux sont toutes devenues milliardaires, ou si elles n'ont pas créé d'entreprises prospères, beaucoup sont devenues des cadres de FAANG ou des investisseurs en capital-risque. Finalement, tout le savoir-faire autour de la construction de la viralité a été pratiquement perdu. Cela s'est produit à la fin du Web 2.0 et au début de l'ère mobile. J'ai pensé qu'il serait peut-être agréable de noter un déversement complet de tout ce que j'ai appris sur les boucles virales pendant cette période, car cela continue d'être pertinent, bien que les mécanismes et les tactiques autour changent et évoluent. Pourtant, la théorie globale reste la même, et je pense qu'elle peut être étendue aux futures plateformes technologiques et canaux de marketing. Elle a également un haut degré d'applicabilité à la croissance axée sur le produit de cette époque, tous les flux de partage des applications d'IA générative, et les programmes de parrainage qui existent encore dans chaque produit de marché/e-commerce. Avec ces notes, je prévois de couvrir un tas d'idées et de sujets différents : - Boucles virales simples qui fonctionnent, mais qui se désintègrent rapidement. - Facteur viral et comment le calculer. - Comment décomposer une boucle virale étape par étape et optimiser. - Qu'est-ce qui augmente le facteur viral, et qu'est-ce qui le diminue ? - Comment améliorer le facteur viral. - Études de cas comme le partage de contenu, les flux d'invitation, les boucles de parrainage, les boucles de collaboration, etc. - Comment la rétention stimule la croissance virale. - Comment intégrer la rétention dans votre calcul de facteur viral. - Pourquoi les nouveaux utilisateurs invitent plus de personnes que les utilisateurs existants. - Comment penser au bouche-à-oreille par rapport à la viralité conçue. - Comment penser au marketing payant, au SEO, aux réseaux sociaux, et aux effets d'autres canaux sur le facteur viral. - Pourquoi le mobile a finalement tué les boucles virales classiques. - Quels types de boucles virales fonctionnent à l'ère contemporaine. - ... et bien plus encore. Si vous avez des pensées et des questions, n'hésitez pas à demander. J'espère que je finirai par transformer cela en un gros PDF ou quelque chose que les gens peuvent lire s'ils sont intéressés. Ou peut-être une présentation si nous avons un jour un outil de génération de texte long en diaporama qui soit réellement bon :) CROISSANCE VIRAL EN TANT QU'ÉQUATION Habituellement, quand la plupart des gens parlent de croissance virale, ils parlent de quelque chose de ridicule (et non durable), comme tweeter une vidéo vraiment cool qui est ensuite partagée plusieurs fois et génère du trafic vers votre produit. Ce n'est pas de cela que je parle. Au lieu de cela, la boucle virale dont je parle est intégrée dans un produit, avec des fonctionnalités d'invitation, de marquage, de liens de parrainage, etc. Ces types de boucles virales ont des propriétés intéressantes : - elles sont mesurables et peuvent être suivies. - elles peuvent être améliorées par des décisions de produit. - les mathématiques s'appliquent à toute forme de viralité axée sur le produit (invitations, contenu partagé, programmes de parrainage, etc.) La première chose est d'essayer de mesurer le facteur viral. Le facteur viral est un simple ratio -- l'expérience de pensée habituelle est que si vous amenez 100 utilisateurs dans votre produit, et que ces utilisateurs invitent et finissent par inscrire 150 utilisateurs, alors ceux-ci s'inscriront 225 utilisateurs, et ainsi de suite. C'est un flux d'invitation viral, et votre facteur viral dans ce cas serait de 1,5 (rarement vu dans le monde réel). D'autre part, si vos 100 utilisateurs finissent par inscrire 50 de leurs amis, qui s'inscrivent ensuite 25, alors votre facteur viral est de 0,5. Quand c'est <1, alors votre boucle virale finit par ne plus fonctionner. Très précisément, le facteur viral est un RATIO. Le dénominateur est le nombre d'utilisateurs dans une cohorte limitée dans le temps (comme tous ceux qui se sont inscrits de la date X à la date Y), et le numérateur est combien d'utilisateurs ils ont finalement inscrits via les boucles virales de cette cohorte. Utilisons un exemple pour le rendre concret. ÉTUDE DE CAS : PARTAGE DE CONTENU Une forme très courante de boucle virale a une application qui permet à un utilisateur de créer quelque chose de vraiment cool (peut-être avec de l'IA ou des filtres photo ou autre). Après que l'utilisateur ait créé quelque chose, il veut le partager, donc naturellement un lien est fourni. Certains nouveaux utilisateurs reçoivent ce lien, consultent le contenu, et un pourcentage plus petit de ces personnes s'inscrivent pour créer leur propre contenu. En son cœur, c'est ce que font les nouvelles applications vidéo et photo génératives (comme Sora). Mais c'est aussi la même boucle virale qui a rendu Instagram réussi avec des filtres photo ou ce qui a rendu le blogging populaire également. Après tout, lorsque vous créez un type de contenu, vous voulez naturellement le partager avec les gens, mais ces gens peuvent naturellement vouloir participer aussi. Donc, conceptuellement, vous pourriez comprendre la boucle de sourire, mais la question est, que pouvez-vous en faire pour optimiser ? Pour le rendre systématique, vous voulez le suivre. Lorsque quelqu'un crée une vidéo générative, vous voulez suivre les choses via la structure d'URL : productdotcom/vid/[ID vidéo]?sharer_id=[sharer] (bien sûr, votre ID utilisateur est encodé comme l'ID du partage chaque fois que vous partagez) Maintenant, lorsque vous le partagez par email, ou par messagerie ou autre, si un invité obtient le lien, regarde la vidéo, et s'inscrit ensuite, vous devriez alors stocker l'ID du partageur avec la ligne d'inscription de l'utilisateur. Donc imaginez que vous stockez les choses habituelles : - id - email - mot de passe - nom - sharer_id <-- c'est qui a causé cette invitation Maintenant, lorsque vous regardez vos lignes et lignes d'utilisateurs dans ce tableau, parfois l'ID de partage sera vide si cet utilisateur est juste arrivé et s'est inscrit de lui-même. Cependant, s'ils font partie d'une boucle virale, alors leur ID de partage pointera vers un autre utilisateur qui existe déjà dans le tableau. Pour calculer le facteur viral, vous prenez alors une cohorte d'utilisateurs, par exemple, ceux qui ont rejoint il y a 3 mois. Disons qu'il y a 100 de ces gars. Ensuite, ce que vous faites est de prendre cette liste d'IDs et vous demandez à la base de données combien de fois ces IDs apparaissent comme IDs de partage dans les nouvelles inscriptions qui se produisent par la suite ? Disons que c'est 50. Alors votre facteur viral à ce moment-là est 50/100=0,5. Qu'en est-il de tous ces utilisateurs avec des IDs de partage vides ? Je pense parfois aux utilisateurs qui apparaissent juste comme "Utilisateurs Gen 1" ou "Utilisateurs d'accès" et vous devriez simplement écarter ces gars comme faisant partie de votre calcul de facteur viral. Au lieu de cela, ce qui est intéressant, c'est de comparer le ratio des utilisateurs Gen 3 et Gen 2. Ou vraiment, Gen N+1 et N, tant que N n'est pas 1. Il s'avère que ce ratio a tendance à se stabiliser assez bien au fil du temps. LES GRANDES QUESTIONS Faites cela avec votre produit, alors vous êtes obligé de demander, "Wow, c'est cool, mais comment puis-je faire monter ce nombre ?" et en particulier, "Comment puis-je faire en sorte que ce nombre dépasse 1 ?" C'est la bonne question à poser. La minute où vous réalisez ces dynamiques, vous réaliserez que vous pouvez apporter des changements au produit pour augmenter ce facteur viral afin que votre produit devienne plus viral. Par exemple, peut-être devriez-vous demander aux nouveaux utilisateurs d'inviter lorsqu'ils arrivent pour la première fois, ou vous devriez faciliter l'invitation des gens parce qu'il y a un lien que vous pouvez copier et coller ou un autre changement mécanique qui augmente le facteur viral. C'est l'un des principaux enseignements que vous pouvez mesurer le facteur viral et que vous pouvez réellement apporter des changements au produit pour l'augmenter. Parce que vous pouvez suivre et calculer ce ratio, cela signifie que vous pouvez l'afficher sur un tableau de bord aussi. Comme je l'ai décrit, il est facile de suivre, tant que vous encodez l'ID utilisateur dans l'URL qui est partagée. Bien sûr, dès que vous êtes capable de le calculer, la prochaine chose est alors de pouvoir l'optimiser parce que vous pouvez alors effectuer des tests A/B pour voir si plus de gens partagent, et le font-ils plus ? Partagent-ils avec plus de gens ? Et pour les personnes qui reçoivent un lien de croissance, quel pourcentage d'entre eux se convertissent, et comment vous pouvez rendre cette conversion plus élevée. Cela fait partie du livre de recettes de toutes les différentes manières dont vous pourriez être en mesure d'optimiser votre facteur viral. Le dernier aspect de l'idée de boucle virale qui est puissant est qu'elle est en fait très généralisable. C'est pourquoi tout cela est si puissant pour l'ère moderne de la croissance axée sur le produit. Tant que vous parlez de la capacité d'un groupe d'utilisateurs à générer d'une manière ou d'une autre un autre groupe d'utilisateurs, alors bien sûr ce processus de croissance pourrait être parce qu'ils invitent d'autres personnes. Cela pourrait être parce qu'ils partagent un lien de contenu qui provoque ensuite l'inscription de quelqu'un d'autre. Ou cela pourrait être un programme de parrainage ou de nombreuses autres tactiques qui amènent un utilisateur à inviter un autre. Cela signifie qu'au cœur, il y a beaucoup d'applicabilité à travers les canaux et stratégies de marketing. FAÇONS ALTERNATIVES DE CALCULER LE FACTEUR VIRAL Lorsque vous demandez à Internet comment calculer le facteur viral, il vous donne quelque chose de légèrement différent, qui ressemble plus à ceci : FACTEUR VIRAL = # INVITES x % TAUX DE CONVERSION Cette définition circule depuis longtemps. Cependant, elle est défectueuse car toutes les boucles virales n'existent pas sous forme d'invitation. Au lieu de cela, nous voyons des flux de partage, des flux de collaboration, des parrainages, et de nombreuses autres variations. Je pense aussi que bien que ce soit mécaniquement correct, parce qu'augmenter le nombre d'invitations et augmenter le taux de conversion aide naturellement votre facteur viral. Cela ne capture pas le fait que ce que vous voulez vraiment savoir est ce ratio entre deux cohortes d'utilisateurs. BOUCLES VIRAL ET BOUCLES DE SPAM Il y a aussi un côté sombre à simplement essayer d'augmenter ces variables : La version plus simpliste de cette équation vous pousse à penser à comment être aussi spammant que possible. Comment faire en sorte que les utilisateurs invitent autant de leurs amis que possible ? Cela incite à pousser les utilisateurs à inviter beaucoup de gens, puis à ce que les invitations soient spammantes de manière à avoir un taux de conversion élevé. En revenant à l'ère du Web 2.0, c'était en fait la façon dont les gens avaient tendance à penser à la viralité. Si vous avez construit les bases d'un réseau social comme l'ont fait Bebo, Tagged, Bebo, Hi5, MySpace, vous développiez généralement votre réseau en demandant aux gens d'inviter leurs amis par email. Dans les premiers jours, vous demandiez en fait aux gens de taper les adresses email de leurs amis, et généralement, ils tapaient comme 5-10 emails puisque c'était fastidieux. Il s'avère que si vous pouviez les amener à importer leur carnet d'adresses depuis Hotmail ou Yahoo Mail, en leur demandant un combo email/mot de passe, puis en parcourant leur boîte de réception, vous pouviez pousser le nombre d'invitations à 200+. Bien sûr, quel que soit le facteur viral que vous aviez, une augmentation de 20x vous mettait souvent au-dessus du lot. Le revers de la médaille est que vous réduisiez généralement votre taux de conversion parce que vous envoyiez des emails morts. Finalement, tous les fournisseurs d'emails commenceraient à vous étiqueter comme spam. Mais pendant ~10 ans, le glorieux cycle d'invitation par email a fonctionné, et de nombreux grands produits ont été construits -- y compris finalement les grands gagnants, Facebook et Linkedin. LETTERS EN CHAÎNE ET POURQUOI LES BOUCLES DE SPAM ÉCHOUENT Vous savez peut-être qu'il y a plus d'un siècle, il y avait un concept de lettre en chaîne où les gens s'écrivaient de vraies lettres par la poste. Chaque lettre en chaîne avait une liste d'autres adresses, et elle vous disait que si vous envoyiez un nickel, puis que vous vous ajoutiez à la liste, alors finalement tout le monde deviendrait riche parce que vous receviez un montant exponentiellement plus élevé de nickels au fil du temps. C'était en fait un si gros problème que finalement le bureau de poste a dû le rendre illégal car cela inondait toutes leurs livraisons. Mais bien sûr, mathématiquement, les lettres en chaîne vont échouer. La raison est simple, c'est la saturation. Si vous avez une boucle virale et que vous invitez 200 personnes à chaque fois, finalement après plusieurs générations, vous allez complètement saturer votre marché cible. Si vous faites le calcul, une fois que vous passez 5 tours de 200+ invitations, alors vous avez déjà atteint chaque humain sur la planète et plus. Donc finalement, naturellement, vous ne faites que toucher les mêmes personnes encore et encore. Naturellement, le taux de réponse va diminuer. Pourquoi ? 1) Vous les avez déjà inscrits, auquel cas cette invitation ne peut pas se convertir. 2) Ou, alternativement, ils ont été invités auparavant, mais ils ne sont pas intéressés et n'interagissent pas. Dans tous les cas, le taux de réponse tend à diminuer avec le temps. Si le taux de réponse diminue et que votre produit n'est pas rétentif, alors mathématiquement, tout ce que vous avez fait est de créer un énorme pic de nouveaux utilisateurs qui a l'air bien pendant un certain temps, mais ensuite ce manque de rétention signifie que votre nombre total d'utilisateurs actifs finit par être une petite fraction des nouveaux utilisateurs. C'est pourquoi certains produits hautement viables finissent par sauter le requin. Dans le passé, j'ai énuméré certaines de ces métriques pour indiquer qu'un produit sera collant : 1) courbes de rétention de cohorte qui s'aplatissent (collant) 2) actives/reg > 25% (valide TAM) 3) courbe d'utilisateur puissant montrant un sourire -- avec une grande concentration d'utilisateurs engagés (vous grandissez à partir de ce noyau solide) 3) facteur viral >0,5 (suffisant pour amplifier d'autres canaux) 4) dau/mau > 50% (c'est partie d'une habitude quotidienne) 5) comparaison marché par marché (ou logo par logo, si SaaS) où des réseaux plus denses/plus anciens ont un engagement plus élevé au fil du temps (effets de réseau) 6) D1/D7/D30 qui dépasse 60/30/15 (fréquence quotidienne) 7) expansion des revenus ou de l'activité par utilisateur au fil du temps -- indique un engagement plus profond / formation d'habitudes 8) >60% acquisition organique avec une réelle échelle (mieux vaut avoir zéro CAC) 9) Pour l'abonnement, >65% de rétention annuelle (les utilisateurs payants restent) 10) >4x taux de croissance annuel à travers les métriques de premier plan Ce ne sont pas censés être exhaustifs, mais ce sont tous de forts indicateurs que si un produit peut générer beaucoup d'utilisateurs viraux, il y a suffisamment de chances qu'il reste. Sinon, alors finalement le pic disparaîtra. Le fait que vous ayez besoin d'un ajustement produit-marché est l'une des raisons pour lesquelles vous entendez parfois parler d'applications hautement virales qui disparaissent ensuite de la conscience publique. Vous pouvez en fait avoir un facteur viral très élevé ou un fort bouche-à-oreille et parfois vous pouvez même l'ingénierie. Mais c'est presque comme avoir un grand lancement ou avoir une publicité au Super Bowl ou quelque chose comme ça. Vous obtenez un énorme pic et c'est génial pendant un certain temps, mais inévitablement, à moins que votre ratio d'utilisateurs actifs par rapport aux inscriptions soit très élevé, cela signifie que vous finirez par les perdre. C'était finalement le résultat de nombreuses applications qui ont été créées pendant le Web 2.0 ou pendant l'ère de la plateforme Facebook. Vous avez entendu parler de beaucoup de viralité et potentiellement de millions d'utilisateurs ou même de centaines de millions d'utilisateurs, et parfois cela s'est produit rapidement. Mais beaucoup de cela étaient des personnes ingénierie des boucles virales. Et à mesure que ces utilisateurs quittaient l'application en raison d'un manque de collant, ces boucles virales pouvaient être conçues pour essayer de les réacquérir encore et encore. La grande majorité de ces applications virales n'ont pas réellement réussi à devenir des entreprises prospères, c'est pourquoi- Bien que je reste très intéressé par la capacité des équipes à créer des hacks de croissance. Bien sûr, je me soucie aussi beaucoup de leur capacité à réellement retenir les utilisateurs. -- D'accord ! C'est tout pour l'instant. Plus de déversements de cerveau plus tard :)