用户的裂变式增长，神秘的病毒系数K是什么样的？

病毒式传播、刷屏裂变，想必是很多人员都追求的效果。前几天，微信朋友圈可以说是一片红海，清一色的头像加国旗，文案也是齐刷刷的给我一面国旗@微信官方。这个刷屏活动，让微信用户中超过2亿人参与进来，虽然这次活动的引导下载做得非常的克制，但是还是为这次活动的运营方腾讯新闻极速版带来了庞大的用户群。我们从七麦数据中腾讯新闻极速版IOS端的数据为基础，我们从中可以看出一二：

腾讯新闻极速版的新闻（免费）排行榜从第七名上升到第一名，至今还在第一位；免费应用排名榜从第295名上升至第一名，现在回落至第17位。预估的用户下载量从日均1.2W飙升至24日的20W下载量以及25日的44.9W下载量，用户下载回落中，但是预估能够带来百万以上的用户数量。这个仅仅是IOS端的用户数据，安卓端的市场比较的杂一些，虽然排名上升的没有IOS的这么大，但是也都有所上升，获取了不少用户。

腾讯新闻APP虽然不是这次的运营方，也同样受到这次活动的影响，获取了一批的用户：

腾讯新闻的新闻（免费）排行榜从第四名上升到第二名，现在回落到第五名（因为极速版挤上去了，反而掉下来一名）；免费应用排名榜从第130名上升至第21名，高的时候达到第18名，现在回落至第81位。预估的用户下载量从日均5W飙升至24日的7.7W下载量以及25日的10.9W下载量，用户下载回落中，但是预估能够额外带来十万以上的用户数量。

当然了，给大家分析这个活动的成果，只是想说，刷屏级的传播能够带来多大的收益，据消息，这次活动的成本是200块钱，团队在某个群里发了个红包让大家帮忙转发（虽然大家领了以后都没转，哈哈。）和获取的收益对比，那可以说是不要钱的了。那么我们又该如何通过运营设计才实现裂变传播呢？这个话题很广泛，相信大家也都多多少少有些自己的心得体会，今天我们就单独来说一下病毒系数K。

病毒系数模型出自亚当·潘恩伯格的《病毒循环》，我们常用K值来表达病毒系数。K值一般代表的是每个现有用户能够带来几个新用户。

病毒系数K的计算公式是K=I*Conv

I：Invitation代表的是每个用户发送的邀请数量（分享率）

Conv：Conversion rate指的是每个邀请的成功概率（转化率）

假设一次活动，你给10个人发送了邀请，这个I=10，而这10个人当中有2个人接受了你的邀请，那么Conv=20%，K=10*20%=2人，也就是说每个初始用户可以带来2位新人。当然了，现在的人一般也不仅仅会发送给个人，也可能会发送到朋友圈和微信群等等。所以一般来说，假设你的好友+微信群+朋友圈总共覆盖了1000人，最后有5个人达成了购买。那么就是I=1000，Conv=0.5%，K=5（当然了，放在单个人身上的话是一目了然的事情）。

所以我们要看下一步，病毒传播模型：

Custs(t)：代表的是一段时间后的总用户数

Custs(0)：代表的是活动开始时的总用户数（初始用户数）

K：也就是所谓的病毒系数

T：病毒传播的总共时间

CT：每一轮感染周期花费的时间

假设一次课程分销活动，我们采用的是众包分销（把一堆KOL拉一个群，许诺更低的购买费用，更高的分销利润）。第一批的KOL是200人，那么这个Custs(0)就等于200；K指的是一个人能够带来多少的用户，因为我们是筛选过的KOL，一般来说带来的用户会比较强一些，假设一个可以带来10个好了，那么K就是10；假设这个活动上线后100分钟就被微信封杀了，那么T=100，我们收集的数据显示每一轮的感染周期是20分钟。我们就可以得出数据了。按照这个系数计算的话，可以得出Custs(t)的数值为222200人，也就是22W人，当然了，这个是理论估值，肯定是很难达到以下理想状态的，这个我们等下再说。

从这两个公式我们大致可以看出这个裂变公式中K值的作用，当K值越大的时候，增长曲线的弧度就越大，裂变的效果就越好。

当K值小于1的时候，裂变的增长速度会越来越慢，逐渐的接近一条直线，这是一次失败的传播，只有K大于1的时候，用户的增长才能达到指数级的增长。

当K值=10的时候，第60分钟的Custs(t)=2W人，到了第67分钟就变成了5W人。到第120分钟的时候，用户已经达到了2200W人。所以之类活动不出意外，用不了一个两个小时，就会被微信给封掉，因为假设在完美的情况下，这种情况下去会发生什么？微信日活10亿，我们可以逆推公式，在第153分钟的时候，用户达到9亿9千万，在第154分钟的时候，用户达到11亿一千万，也就是说仅仅两个半小时，微信就会全部沦陷掉。如果这个是病毒的话，全球75亿人，大概会在第171分钟前全部被感染掉。

当然了，这个数据是存在于理想当中的数据，实际上即便微信不封杀，这个活动也不可能传染到每一个人。随着时间的流失，K值和CT值都是在衰减的。并非每个人都是KOL，所以不可能每个人的系数都能够达到10，实际上能够达到3就很不错了。同时随着时间的流失，每一轮感染的时间周期也会增加，热度过了，感兴趣的都感兴趣了，不感兴趣的还是不感兴趣。

就像这次腾讯新闻极速版的活动，即便因为自身的克制以及微信的放水，活动持续了很长一段时间，同时因为参与成本较低，所以扩散的比较多，但是也就撑死到了三亿，就无法再进一步了。一个是因为剩下人群不感兴趣，又或者是高龄人群的行动力较低等等原因。

根据实际操作的反馈来说，病毒系数并非是很稳定的，第一个周期的病毒系数要比第二三个要大得多。原因不仅仅在于初始用户是我们挑选的精准用户，KOL人群，更重要的是强关系与弱链接的理论。用户的朋友圈大部分朋友与用户都是强关系，而朋友圈人群的重叠性很高，所以一个用户在朋友圈当中一而再，再而三的看到海报的时候，被反复的感染，产生行动的概率要比其他人高得多。不过如果仅仅是局限于强关系的圈子当中传播的话，病毒系数会比较高，但是扩散范围会很小，所以也需要借助那些弱链接的人群，将消息扩散到不同的圈子当中去。

此外，微信对于高裂变的活动也会迅速的给与封杀，而那些裂变较低的活动则得以保存直至自己消亡。相信这个官方是有相关的监控的，所以我们在设计活动的时候，一定要控制裂变的传播热度，考虑K值以及CT值还有总活动时长如何把控（当然了，可能更多的朋友要考虑的是裂变凉了怎么办）。否则在裂变活动完后被清粉或者封号的话，那就是竹篮打水一场空了。

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