Есть один показатель, который особенно любят в подписочных сервисах, приложениях, онлайн-продуктах и вообще там, где работает сарафанка. Это K-factor. По сути это коэффициент виральности.
Он показывает, сколько новых пользователей в среднем приводит один уже привлечённый пользователь.
Давайте на примере 👇
1️⃣ Вы привлекли 15 000 человек.
2️⃣ Если дальше за счёт рекомендаций, репостов, приглашений и сарафанного радио ещё 10% приводят новых пользователей, получаем ещё 1 500 человек.
3️⃣ Но на этом история не заканчивается. Эти 1 500 тоже могут привести следующих, то есть при том же коэффициенте 10% ещё 150 человек.
4️⃣ А те — ещё 15 человек.
В итоге первоначальные 15 000 превращаются уже примерно в 16 665 пользователей.
➡️ Вы заплатили за привлечение 15 000, а получили 16 665. Вот она, сила виральности.
Мы как-то считали модель, где каждый месяц идёт новый платный приток пользователей, а поверх него работает всего 10% виральности. За 16 месяцев модель показывала:
— без виральности около 1,69 млрд ₽ выручки
— с виральностью около 1,88 млрд ₽
Разница — почти 188 млн исключительно за счёт того, что каждый уровень пользователей понемногу приводит следующий.
Но, конечно, K-factor — это не кнопка роста. Чтобы он работал, должен быть сам механизм передачи:
— рекомендации друзьям
— реферальная программа
— промокоды
— репосты
— пользовательский контент
— приглашения внутри продукта
— просто настолько хороший продукт, что о нём хочется рассказать
💡 Чем выше коэффициент, тем сильнее эффект. Если K-factor условно 0,1, каждый пользователь даёт ещё 0,1 нового. Если 0,5 — это уже половина нового пользователя. А если показатель приближается к 1, будет совсем другая математика роста.
Поэтому при построении финансовой модели я бы не смотрел только на рекламу, лиды и продажи. Если у бизнеса есть естественная или искусственно созданная виральность, надо добавлять ещё один слой: клиенты — новые клиенты — ещё новые клиенты.
У вас в бизнесе клиенты приводят других клиентов? Когда-нибудь считали, сколько именно?
Exchequer