стартапы сложны. дети сложны. что происходит, когда у вас есть и то, и другое во время a16z speedrun? прекрасная история о Филиппе из Nexxa. Поздравляю!!

БРАЙНДАМП О ВИРУСНЫХ ЦЕПЯХ #1 Золотой век Web 2.0 (~2005-2010) был особым временем для вирусных продуктов, которые систематически разрабатывались для достижения миллионов людей. В то время люди создавали первые версии вещей, которые мы принимаем как должное: социальные сети, платформы, созданные пользователями, продукты для совместной работы, мессенджеры и т. д. В этот период индустрия разработала комплексное и систематическое понимание создания вирусных цепей. Проводились измерения, A/B тестирование и уравнения, которые нужно было удовлетворить. Продукты оптимизировались и оптимизировались, создавая вирусность. И некоторые из самых успешных из этих продуктов в конечном итоге выросли до миллиардов пользователей и стали узнаваемыми именами. А потом, вдруг, это закончилось. И, что забавно, люди, которые добились успеха в создании вирусных продуктов, все стали миллиардерами, или, если они не создали успешные компании, многие стали руководителями FAANG или венчурными инвесторами. В конечном итоге все знания о создании вирусности были в основном утеряны. Это произошло, когда Web 2.0 закончился, и началась мобильная эра. Я подумал, что было бы неплохо записать полный брайндамп всего, что я узнал о вирусных цепях в этот период, потому что это продолжает быть актуальным, хотя механика и тактики вокруг этого продолжают меняться. Тем не менее, общая теория остается прежней, и я думаю, что ее можно расширить на будущие технологические платформы и маркетинговые каналы. Это также имеет высокую степень применимости к росту, ориентированному на продукт, ко всем потокам обмена приложениями ген AI и реферальным программам, которые все еще существуют в каждом продукте на рынке/электронной коммерции. С этими заметками я планирую охватить множество различных идей и тем: - Простые вирусные цепи, которые работают, но затем быстро распадаются. - Вирусный фактор и как его рассчитать. - Как на самом деле разбить вирусную цепь шаг за шагом и оптимизировать. - Что увеличивает вирусный фактор, а что уменьшает его? - Как улучшить вирусный фактор. - Кейсы, такие как обмен контентом, потоки приглашений, реферальные цепи, цепи сотрудничества и т. д. - Как удержание способствует вирусному росту. - Как вы можете включить удержание в расчет вашего вирусного фактора. - Почему новые пользователи приглашают больше людей, чем существующие. - Как думать о сарафанном радио против инженерной вирусности. - Как думать о платном маркетинге, SEO, социальных сетях и влиянии других каналов на вирусный фактор. - Почему мобильные технологии в конечном итоге убили классические вирусные цепи. - Какие виды вирусных цепей работают в современную эпоху. - ... и многое другое. Если у вас есть мысли и вопросы, пожалуйста, спрашивайте. Надеюсь, в конечном итоге я превращу это в большой PDF или что-то, что люди смогут прочитать, если им интересно. Или, может быть, в презентацию, если у нас когда-нибудь появится какой-то инструмент для генерации длинного текста в PowerPoint, который действительно хорош :) ВИРУСНЫЙ РОСТ КАК УРАВНЕНИЕ Обычно, когда большинство людей говорит о вирусном росте, они имеют в виду что-то глупое (и недолговечное), например, твитнуть действительно классное видео, которое затем делится множество раз и привлекает трафик к вашему продукту. Это не то, о чем я говорю. Вместо этого вирусная цепь, о которой я говорю, встроена в продукт, с функциями приглашения, тегирования, реферальными ссылками и так далее. Эти типы вирусных цепей имеют интересные свойства: - их можно измерить и отслеживать. - их можно улучшить с помощью продуктовых решений. - математика применима к любой форме вирусности, ориентированной на продукт (приглашения, общий контент, реферальные программы и т. д.) Первое, что нужно сделать, это попытаться измерить вирусный фактор. Вирусный фактор — это простое соотношение — обычный мысленный эксперимент заключается в том, что если вы приведете 100 пользователей в ваш продукт, и эти пользователи пригласят и в конечном итоге зарегистрируют 150 пользователей, тогда эти пользователи зарегистрируют 225 пользователей и так далее. Это вирусный поток приглашений, и ваш вирусный фактор в этом случае составит 1.5 (редко встречается в реальном мире). С другой стороны, если ваши 100 пользователей в конечном итоге зарегистрируют 50 своих друзей, которые затем зарегистрируют 25, тогда ваш вирусный фактор составит 0.5. Когда он <1, ваша вирусная цепь в конечном итоге перестает работать. Очень точно, вирусный фактор — это РАЦИО. Знаменатель — это количество пользователей в ограниченной по времени когорте (например, все, кто зарегистрировался с X даты по Y дату), а числитель — это количество пользователей, которых они в конечном итоге зарегистрировали через вирусные цепи из этой когорты. Давайте используем пример, чтобы сделать это конкретным. КЕЙС: ОБМЕН КОНТЕНТОМ Очень распространенная форма вирусной цепи имеет приложение, которое позволяет пользователю создать что-то действительно классное (может быть, с помощью AI или фотофильтров или иначе). После того, как пользователь создает что-то, он хочет поделиться этим, поэтому, естественно, предоставляется ссылка. Некоторые новые пользователи получают эту ссылку, просматривают контент, и некоторый меньший % из этих людей подписываются, чтобы создать свой собственный контент. В своей основе это то, что делают новые генеративные видео и фото приложения (например, Sora). Но это также та же вирусная цепь, которая сделала Instagram успешным с фотофильтрами или сделала блоггинг популярным. В конце концов, когда вы создаете какой-то контент, вы естественно хотите поделиться им с людьми, но эти люди также могут захотеть участвовать. Таким образом, концептуально вы можете понять улыбочную цепь, но вопрос в том, что вы можете с ней сделать для оптимизации? Чтобы сделать это систематически, вы хотите отслеживать это. Когда кто-то создает генеративное видео, вы хотите отслеживать вещи через структуру URL: productdotcom/vid/[video ID]?sharer_id=[sharer] (конечно, ваш userID закодирован как sharer id, когда вы делитесь) Теперь, когда вы делитесь этим по электронной почте, мессенджеру или как-то еще, если приглашенный получает ссылку, смотрит видео и затем подписывается, вы должны сохранить ID делящегося вместе с строкой регистрации пользователя. Так что представьте, что вы сохраните обычные вещи: - id - email - password - name - sharer_id <-- это тот, кто вызвал это приглашение Теперь, когда вы смотрите на свои строки пользователей в этой таблице, иногда ID делящегося будет пустым, если этот пользователь просто появился и зарегистрировался сам. Однако, если они являются частью вирусной цепи, то их ID делящегося будет указывать на какого-то другого пользователя, который уже существует в таблице. Чтобы рассчитать вирусный фактор, вы берете какую-то когорту пользователей, например, тех, кто присоединился 3 месяца назад. Допустим, что их 100. Затем вы берете этот список ID и спрашиваете базу данных, сколько раз эти ID появляются как ID делящихся в новых регистрациях, которые происходят позже? Допустим, это 50. Тогда ваш вирусный фактор в этот момент времени составляет 50/100=0.5. Что насчет всех тех пользователей с пустыми ID делящихся? Я иногда думаю о пользователях, которые просто появляются как "Пользователи Gen 1" или "пользователи на старте", и вы должны просто исключить этих ребят из расчета вашего вирусного фактора. Вместо этого интересно сравнить соотношение пользователей Gen 3 и Gen 2. Или действительно, Gen N+1 и N, пока N не равен 1. Оказывается, это соотношение на самом деле довольно хорошо стабилизируется со временем. БОЛЬШИЕ ВОПРОСЫ Сделайте это с вашим продуктом, тогда вы обязательно спросите: "Вау, это круто, но как мне сделать так, чтобы это число увеличилось?" и в частности, "Как мне сделать так, чтобы это число стало больше 1?" Это правильный вопрос. Как только вы осознаете эти динамики, вы поймете, что можете вносить изменения в продукт, чтобы увеличить этот вирусный фактор, чтобы ваш продукт стал более вирусным. Например, возможно, вам стоит попросить новых пользователей пригласить, когда они впервые приходят, или вам следует упростить приглашение людей, потому что есть ссылка, которую вы можете скопировать и вставить, или какое-то другое механическое изменение, которое увеличивает вирусный фактор. Это одно из основных пониманий, что вы можете измерить вирусный фактор и что вы действительно можете вносить изменения в продукт, чтобы увеличить его. Поскольку вы можете отслеживать и рассчитывать это соотношение, это означает, что вы можете прикрепить его к панели управления. Как я описал, это легко отслеживать, если вы закодируете user id в URL, который делится. Конечно, как только вы сможете это рассчитать, следующим шагом будет оптимизация, потому что тогда вы можете проводить A/B тесты, чтобы увидеть, делится ли больше людей, и делают ли они это больше? Делятся ли они с большим количеством людей? И для людей, которые получают ссылку на рост, какой процент из них конвертируется, и как вы можете сделать эту конверсию выше. Это своего рода существует в кулинарной книге всех различных способов, которыми вы можете оптимизировать свой вирусный фактор. Последний аспект идеи вирусной цепи, который мощен, заключается в том, что он на самом деле очень обобщаем. Вот почему это все так мощно для современной эпохи роста, ориентированного на продукт. Пока вы говорите о том, что группа пользователей каким-то образом может генерировать другую группу пользователей, тогда, конечно, этот процесс роста может происходить из-за того, что они приглашают других людей. Это может быть потому, что они делятся ссылкой на контент, которая затем вызывает регистрацию кого-то другого. Или это может быть реферальная программа или многие другие тактики, которые заставляют одного пользователя пригласить другого. Это означает, что в основе этого оказывается много применимости через маркетинговые каналы и стратегии. АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ СПОСОБЫ РАСЧЕТА ВИРУСНОГО ФАКТОРА Когда вы спрашиваете Интернет, как рассчитать вирусный фактор, он дает вам что-то немного другое, что выглядит более так: ВИРУСНЫЙ ФАКТОР = # ПРИГЛАШЕНИЙ x % КОНВЕРСИЯ Это определение существует уже довольно долго. Однако оно ошибочно, потому что не все вирусные цепи существуют как тип приглашения. Вместо этого мы видим потоки обмена, потоки сотрудничества, рефералы и многие другие вариации. Я также думаю, что хотя это механически правильно, потому что увеличение количества приглашений и увеличение коэффициента конверсии естественно помогает вашему вирусному фактору. Это не отражает того факта, что на самом деле вы хотите знать это соотношение между двумя когортами пользователей. ВИРУСНЫЕ ЦЕПИ И СПАМ-ЦЕПИ Существует также темная сторона простого стремления увеличить эти переменные: Более упрощенная версия этого уравнения подталкивает вас к мысли о том, как быть как можно более спамным. Как мы можем заставить пользователей приглашать как можно больше своих друзей? Это как бы стимулирует пользователей приглашать, подталкивая их приглашать много людей, а затем чтобы приглашения были спамными таким образом, чтобы был высокий коэффициент конверсии. Возвращаясь к эпохе Web 2.0, это на самом деле был способ, которым люди склонны думать о вирусности. Если вы построили основы социальной сети, как это сделали люди в Bebo, Tagged, Bebo, Hi5, MySpace, вы, как правило, росли свою сеть, заставляя людей приглашать своих друзей по электронной почте. В ранние дни вы действительно просили людей ввести адреса электронной почты своих друзей, и обычно они вводили около 5-10 адресов электронной почты, так как это было утомительно. Оказалось, что если вы могли заставить их импортировать свою адресную книгу из Hotmail или Yahoo Mail, попросив их ввести комбинацию электронной почты/пароля, а затем просмотреть их почтовый ящик, вы могли увеличить количество приглашений до 200+. Конечно, какой бы вирусный фактор у вас ни был, увеличение в 20 раз часто ставило вас на вершину. Недостаток в том, что вы, как правило, снижали свой коэффициент конверсии, потому что вы отправляли мертвые электронные письма. В конечном итоге все провайдеры электронной почты начали помечать вас как спам. Но в течение ~10 лет великолепная цепь приглашений по электронной почте работала, и было создано много крупных продуктов — включая в конечном итоге больших победителей, Facebook и Linkedin. ЦЕПНЫЕ ПИСЬМА И ПОЧЕМУ СПАМ-ЦЕПИ ПРОВАЛИВАЮТСЯ Вы, возможно, знаете, что более ста лет назад существовала концепция цепного письма, когда люди писали друг другу настоящие письма. Каждое цепное письмо имело список других адресов, и оно говорило вам, что если вы отправите им никель, а затем также добавите себя в список, то в конечном итоге все разбогатеют, потому что вы будете получать экспоненциально больше никелей от людей со временем. Это было настолько серьезно, что в конечном итоге почтовая служба должна была сделать это незаконным, так как это затопило все их доставки. Но, конечно, математически цепные письма обречены на провал. Причина проста — это насыщение. Если у вас есть вирусная цепь и вы приглашаете 200 человек за раз, в конечном итоге после нескольких поколений вы полностью насытите свой целевой рынок. Если вы сделаете математику, как только вы пройдете 5 раундов приглашений по 200+, вы уже охватили каждого человека на планете и даже больше. Так что в конечном итоге вы просто будете обращаться к одним и тем же людям снова и снова. Естественно, коэффициент отклика будет снижаться. Почему? 1) Вы уже зарегистрировали их, в этом случае это приглашение не может конвертироваться. 2) Или, альтернативно, их уже приглашали раньше, но они не заинтересованы и не взаимодействуют. В любом случае, коэффициент отклика, как правило, со временем снижается. Если коэффициент отклика снижается, а ваш продукт не удерживает пользователей, то математически все, что вы сделали, это создали огромный всплеск новых пользователей, который выглядит хорошо какое-то время, но затем отсутствие удержания означает, что общее количество активных пользователей оказывается крошечной долей новых пользователей. Вот почему некоторые высоко жизнеспособные продукты в конечном итоге теряют свою популярность. В прошлом я перечислял некоторые из этих метрик, чтобы указать, что продукт будет «липким»: 1) кривые удержания когорт, которые выравниваются (липкость) 2) активные/рег > 25% (подтверждает TAM) 3) кривая мощных пользователей, показывающая улыбку — с большой концентрацией вовлеченных пользователей (вы растете из этого сильного ядра) 3) вирусный фактор >0.5 (достаточно для усиления других каналов) 4) dau/mau > 50% (это часть ежедневной привычки) 5) сравнение по рынкам (или по логотипам, если SaaS), где более плотные/старые сети имеют более высокую вовлеченность со временем (сетевые эффекты) 6) D1/D7/D30, превышающие 60/30/15 (ежедневная частота) 7) расширение доходов или активности на душу населения со временем — указывает на более глубокую вовлеченность / формирование привычки 8) >60% органического привлечения с реальным масштабом (лучше иметь нулевые CAC) 9) Для подписки >65% годового удержания (платящие пользователи остаются) 10) >4x годовой темп роста по основным метрикам Эти метрики не предназначены для исчерпывающего списка, но все они являются сильными индикаторами того, что если продукт может генерировать много вирусных пользователей, то есть достаточно, чтобы он остался. Если нет, то в конечном итоге всплеск исчезнет. Факт, что вам нужно соответствие продукта и рынка, является одной из причин, почему иногда вы слышите о высоко вирусных приложениях, которые затем исчезают из общественного сознания. Вы можете действительно иметь очень высокий вирусный фактор или высокий сарафанный радио, и иногда вы даже можете его спроектировать. Но это почти как иметь большой запуск или рекламный ролик на Суперкубке или что-то в этом роде. Вы получаете огромный всплеск, и это здорово какое-то время, но неизбежно, если ваше соотношение активных пользователей к регистрациям не очень высоко, это означает, что вы в конечном итоге их потеряете. Это в конечном итоге стало результатом многих приложений, созданных во время Web 2.0 или во время эпохи платформы Facebook. Вы слышали о множестве вирусности и потенциально миллионах пользователей или даже сотнях миллионов пользователей, и иногда это происходило быстро. Но многие из этих пользователей были результатом инженерии вирусных цепей. И когда эти пользователи покидали приложение из-за отсутствия «липкости», эти вирусные цепи могли быть спроектированы, чтобы пытаться снова привлечь их снова и снова. Большинство из этих вирусных приложений на самом деле не стали успешными бизнесами, вот почему — хотя я по-прежнему очень заинтересован в способности команд создавать хакерские стратегии роста. Конечно, мне также очень важно, чтобы они действительно могли удерживать пользователей. -- Хорошо! На этом пока все. Еще больше брайндумпов позже :)