El coeficiente viral… ¿es posible medir la viralidad?

coeficiente-viral-medir-viralidad-metricas-embudo-conversion-invitacion-aceptacion-crecer_thumb[1]Si hay un factor que puede transformar un modelo de negocio es la viralidad. Se trata de una característica capaz de producir crecimientos sorprendentes con curvas exponenciales.. pero a pesar de que existe un aura mítica sobre el elemento viral, en realidad es un factor que se puede medir, primer paso antes de poder mejorarlo ¿sabes cómo hacerlo?

Como creo que resulta patente, soy un enamorado de las métricas, ya que creo que el primer paso para poder mejorar algo es poder medirlo, como decía Drucker. Y por eso a menudo cuando trabajo con clientes se sorprenden de que consigamos establecer métricas del factor viral, ya que se ha convertido en un elemento mítico que parece que únicamente aparece si los dioses son propicios.

Aunque no es el objetivo último de este post plantear los factores que conducen a la viralidad (hay grandes artículos sobre cómo implementar o diseñar la viralidad), sí que trataremos de aislar los factores sobre los que se construye, y sobre todo, estableceremos una métrica: el famoso coeficiente viral o k-factor.

viralidad-medir-funnel-embudo-metricas-startups-2[5]

Para mí, el primer paso es comprender que la viralidad realmente es (habitualmente) el último escalón del embudo de conversión de un modelo de negocio, y que por tanto debemos comprender que es una métrica de crecimiento… ya que realimenta la capacidad de adquisición de usuarios: a mayor viralidad, mayor número de nuevos usuarios

¿Qué es el coeficiente viral y cómo medirlo?

La mayor parte de la gente, cuando se dedica a medir la viralidad únicamente mide aspectos relacionados directamente con su ego como el número de invitaciones enviadas, el número de comparticiones del contenido en la red social de turno o las visualizaciones de un video… pero ¿y el proceso de viralización que subyace? Ahí es donde está el elemento clave a medir.

Y sí, estoy hablando en general de modelos de negocio basados en la tecnología. No porque no exista la viralidad en modelos de negocio “físicos” o porque no se pueda medir, sino porque el proceso resulta mucho más complicado, dado que falta un factor clave: la trazabilidad (y que hay que utilizar tácticas más complejas para implementarlas como afiliación o bonos, descuentos x invitación…etc)

El coeficiente viral, o al menos la definición que más me gusta de Jeremy Liew, es:

Representa la capacidad de crecimiento viral de un sitio, y mide el número medio de usuarios nuevos que es capaz de traer un usuario actual

Nada mejor que un ejemplo para entenderlo: Imagina una plataforma con 3 perfiles o tipos de usuario: los ROSA, los MORADO y los VERDE.

Cada grupo empieza con 10 usuarios, pero tiene diferentes coeficientes virales: el ROSA=0.6, el MORADO=0.9 y el VERDE=1.2. Con el paso del tiempo mira lo que pasa con los porcentajes de usuarios en cada grupo.

Como puedes ver, la diferencia es abismal, y en muy poco tiempo los usuarios VERDE crecen de forma espectacular.

Primera conclusión:

ejemplo-viralidad-coeficiente-viral-evolucion_thumb[2]

Si el coeficiente viral es >1, la plataforma crece de forma exponencial y orgánica (es decir, cada usuario trae al menos a otro nuevo). Si es menor que 1, la plataforma crece de forma lineal.

coeficiente-viral-crecimiento-modelo-de-negocio_thumb[2]

Realmente para poder medir ese coeficiente viral hay 2 formas:

  1. Proyectos donde es posible medir invitaciones o viralización: Es decir, en proyectos donde al lanzar una nueva invitación o compartir algo es posible identificar de forma unívoca al usuario que ha invitado. Por ejemplo con plataformas donde cada invitación tiene una URL especial y trazable, de forma que podemos atribuirla a un usuario en concreto. En éste tipo de escenario hay dos métricas básicas para construir el coeficiente de viralidad

    • Ratio de invitación: Mide el número medio de invitaciones enviadas por los usuarios de la plataforma en un periodo dado. La única forma “natural” de mejorarlo es hacer que tu producto o servicio sea tan genial que la gente quiera recomendarlo a sus amigos.

      Por ejemplo, durante el periodo de verano en la plataforma de uno de mis clientes (un proyecto que opera con el concepto habitual de invitación) se enviaron 112.000 invitaciones aprox, lo que representa 2,07 invitaciones por usuario (había 54.000 al empezar el período, por lo que es 112.000/54.000).

    • Ratio de aceptación: Mide el porcentaje de invitaciones aceptadas (o ratio de conversión de las invitaciones que se han aceptado vs. invitaciones enviadas). Cuanto mas clara y potente sea la invitación, el proceso de alta y los incentivos de aceptación, mayor será el ratio.

      Por ejemplo, en el anterior cliente el ratio de aceptación durante el verano fue del 27%, lo que quiere decir que algo más de 1 de cada 4 invitaciones acaba en el registro de un nuevo usuario….

    En este tipo de proyectos, la fórmula para calcular el coeficiente viral es muy sencilla (donde U es "Usuarios"):

    U.Virales= U.Iniciales x Ratio invitación x Ratio aceptación

    Coeficiente viral= U.Virales / U.Iniciales

    En el caso de mi cliente, que partía de 54.000 usuarios antes del verano, y si aplicamos la fórmula anterior, veremos que en total se consiguieron 30.240 nuevos usuarios de forma viral (54.000 x 2,07 x 27%, una cifra respetable, pero lineal), lo que implica un coeficiente viral de 0,56 (30.240/54.000).
    Para que el coeficiente viral fuera 1 sus usuarios deberían haber enviado 200.000 invitaciones o haber conseguido un ratio de aceptación de algo más del 48%

    Una forma alternativa de calcular el coeficiente viral es:

    Coeficiente viral= Num. medio invitaciones x ratio de aceptación
  2. Proyectos donde no es sencilla la trazabilidad: Es decir, aunque el método de la invitación personalizada es ideal, en algunos entornos sencillamente no es factible disponer de la misma. Además, ¿qué sucede con los usuarios que hablan de nosotros en redes sociales? ¿y el boca a boca?.

    Para estos proyectos es aconsejable un enfoque menos exacto pero más pragmático: partiremos a los usuarios en dos grandes grupos – uno donde incluiremos todos aquellos que hemos atraído proactivamente (es decir, vía campañas, SEO, SEM, afiliados…) y por otro lado los demás usuarios, que consideraremos que han venido “solos” (usuarios virales). En éste escenario, el coeficiente viral será:
    Coeficiente viral= Usuarios Virales / Usuarios Atraídos
    Atención con un detalle (que nos comentan en Internet Marketing Thoughts): Dado que de media hay un 20% de eventos (campañas, SEO, SEM..) que no se contabilizan, deberíamos aumentar en un 20% el número de los usuarios “atraídos”.

Otro factor importante a medir es la velocidad viral, y tiene que ver con el tiempo medio que pasa desde que el usuario lanza la invitación hasta que el usuario al otro lado confirma su aceptación de la misma (sea a través de un registro o similar). Cuanto mayor es, no sólo tendremos un modelo que crece exponencialmente de forma orgánica sino que lo hace muy rápido.

viralidad-como-medir-referencia-ejemplo-video-viral-ventas_thumb[2]

Como creo que resulta patente, la viralidad es un elemento clave en muchos tipos de modelo de negocio, pero debemos no sólo ser capaces de medirla sino de actuar sobre sus “palancas” (de las que hablaremos en otra ocasión).

Si lo conseguimos podemos llegar a trabajar con un modelo de negocio que crece de forma desatendida y exponencial… aunque claro, el coeficiente viral varía con el tiempo, y lo que hoy es un entorno perfectamente viral quizás mañana ya no lo sea (por ejemplo, el coeficiente viral de Facebook en sus primeros días no tiene nada que ver con el de hoy en día)

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22 comentarios en “El coeficiente viral… ¿es posible medir la viralidad?

    • Jeje, entendiendo que no hago absolutamente nada de gasto en atraer visitantes (mas allá de escribir los posts y compartirlos), diría que del 100% :-p
      Hablando en serio, la forma más sencilla de mirarlo sería dividir el tráfico que no viene de motores de búsqueda entre el que si viene de motores de búsqueda (aprox. un 40%, que si aplicamos el factor de corrección podríamos dejar en un 60%) . Entonces 40/60=0.6

  1. Muy buen artículo. Me ha gustado mucho. Enhorabuena Javier.
    Hay una serie de cuestiones que me subyacen de tu artículo:

    -que fórmula has utilizado para el cálculo de la consecución de usuarios mediante el coeficiente viral y los ciclos de tiempo de aceptación de la invitación?
    -a tu juicio que es más importante el coeficiente viral o los ciclos de tiempo?
    -como conseguir ciclos de tiempo menores?
    -como afecta a estas dos variables la cultura del usuario?

    Gracias por tu atención.

    Best wishes,
    Robert

  2. Pingback: ¿En qué métricas debes centrarte en cada fase de tu startup? | Estrategia, Startups y Modelos de negocio

  3. Pingback: Fernando Moncayo Castillo » Blog Archive » LAS 5 CLAVES DEL MARKETING EN UNA STARTUP… Y CÓMO MEDIRLAS!

  4. Campeón!!!
    No conocía tu blog.

    Me encantó porque no solo lo explicas muy bien, si no que además resolviste mi duda sobre la viralidad.

    Solo una pregunta.
    ¿Crees que el modelo de viralidad pueda ser útil en una tienda virtual?

    Un abrazo

  5. Hola Javier!!

    Soy lector habitual del blog aunque no suelo intervenir, ya que, para decirte que los post son muy buenos ya hay mucha gente y como el 99,99% son muy buenos sería un poco cansino ;-)

    En este caso, el post es bueno, pero creo que le falta algo de detalle ya que la fórmula que indicas, aunque es buena para el entendimiento teórico del concepto, no lo es tanto para ser usada en la práctica ya que no tiene en cuenta los ciclos de tiempo.
    De hecho, especificar los ciclos de tiempo es tan importante o mas que el propio K, ya que un K mas bajo puede ser mejor que uno mas alto si los ciclos son mas cortos.

    Entiendo también que esto le puede añadir cierta complejidad al post, pero si alguien se quiere meter al cálculo de K en la práctica durante un periodo de tiempo mantenido (No solo para un campaña) los dichosos ciclos son totalmente necesarios.

    Os dejo un link con una Excel que simula todo esto. Cuidado, por que cuesta de abrir y es un poco densa ;-)
    http://radoff.com/SocialAppVirality_v12.zip

    • Hola Jose!

      Totalmente de acuerdo, no me había metido a hablar de velocidad viral / cómo funciona de rápido el viral loop porque complica mucho el tema… pero es cierto que es necesario para medir y aplicar en la práctica estrategias virales.

      Gracias por el enorme e interesante esfuerzo con la XLS!

  6. Pingback: Javier Megias' Blog | Pearltrees

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