Viralite ve Ağ Etkileri

Başarılı bir ürün yayıldığında dışarıdan bakan herkes “viral oldu” der. İçeriden bakınca ise çoğu zaman sıkıcı bir matematik görürsünüz: her yeni kullanıcı ortalama bir iki kişiyi getiriyor, bu kişilerin bir kısmı kayıt oluyor, bir kısmı da aktif kalıp kendi çevresine anlatıyor. Hiçbir sihir yok; ama bu çarpan ürünün tasarımına işlenmişse, pazarlama bütçesinin sağlayamayacağı bir hızla büyüme sağlar.

Bu iki kavramı sık karıştırıyoruz. Viralite bir büyüme mekanizmasıdır: kullanıcı başka kullanıcıyı getirir. Ağ etkisi bir değer mekanizmasıdır: kullanıcı sayısı arttıkça ürün herkes için daha değerli olur. Bir ürün ikisini birden taşıyabilir, ama biri olmadan diğeri de var olabilir.

Ne zaman ihtiyacınız var?

Her ürün viral olmak zorunda değil ve bunu zorlamak çoğu zaman zaman kaybıdır. Şu koşullar varsa değerlendirmeye değer:

• Ürünün doğal kullanımı başka bir insanı içeriyor: paylaşmak, davet etmek, işbirliği yapmak, ödeme almak.
• Kullanıcı ürünün çıktısını başkalarına gösteriyor (rapor, tasarım, link, fatura).
• Mevcut kullanıcılarınız zaten kendi çevrelerinden kişileri getiriyor, ama bunu tasarlanmamış ve ölçülmemiş biçimde yapıyorlar.

Erken olduğu durum: retention zayıfken viralite eklemek, delik kovanın içine su koymaktır. Kullanıcı geri gelmiyorsa, çağırdığı kişiler de gelmeyecek. Önce ürünün kendisini tutan kullanıcı grubunu bulun. Ağ etkisi ise yalnızca ürünün değeri gerçekten başkalarına bağlıysa (iletişim, pazar yeri) bir hendek yaratır; tek başına kullanılan bir araçta olsa olsa pazarlama kozu olur.

Çoğu ekibin atladığı nokta

Viraliteyi anlatan rakam genelde K faktörüdür: bir kullanıcının gönderdiği davet sayısı ile davetlerin dönüşüm oranının çarpımı. K 1'in üstündeyse, her kullanıcı kendinden fazlasını getirir. Ekipler bu rakamla uğraşır; ama sahada bir ürünün K'sı nadiren 1'i geçer. Asıl fark, çevrim süresinde yatar.

Bir ürünün K'sı 0,5 olabilir ve yine de güçlü bir büyüme motoru olur, çünkü davet yapma ve kayıt olma arasındaki süre bir saatse, çarpan günde birkaç kez çalışır. Aynı K, çevrim süresi iki haftaysa neredeyse hiçbir şey yapmaz. Hızlı çevrim, düşük K'yı da sermayeye çevirir; yavaş çevrim, yüksek K'yı da boşa harcar.

Viral büyümeyi yöneten tek sayı K değil, K ile çevrim süresinin birlikte oluşturduğu hızdır.

Ağ etkileri tarafında da benzer bir yanlış anlama var: “Kullanıcı sayısı artınca değer artar” cümlesi yarı doğrudur. Andrew Chen'in The Cold Start Problem kitabında anlattığı gibi, ağın değer üretmeye başlaması için kritik bir kütleye ulaşması ve bu kütlenin küçük, yoğun bir “atomik ağ” olarak başlaması gerekir. Binlerce dağınık kullanıcı ağ değil, kalabalıktır. Diyelim bir yolculuk uygulamanız var: tek bir şehirdeki yüz sürücü ve bin yolcu, ülkeye dağılmış aynı sayıdaki kullanıcıdan çok daha değerli bir ağ kurar, çünkü bekleme süresi orada gerçekten kısalır.

Ağ etkileri de bir tür değildir: aynı tür kullanıcıların birbirinden yararlandığı doğrudan etkiler (mesajlaşma) ile iki tarafın birbirini çektiği çok taraflı etkiler (pazar yeri) farklı çalışır ve farklı başlangıç stratejisi ister. Referral yazısından farkı da burada: referral, davet için ödül tasarlamaktır; viralite ise davetin ürünün kullanımının kendisinden doğmasıdır.

Uygulama planı

1. Doğal paylaşım anını bulun

Ürününüzde kullanıcının başka birine gerek duyduğu an nerede? Dosya paylaşırken, takvim sunarken, fatura keserken, sonuç gösterirken. O an, viral döngünüzün başlangıç noktası. Yapay davet kutusu eklemeden önce doğal anı arayın.

2. Sürtünmeyi tek tek silin

Davetten kayıta giden yolu adım adım çıkarın: alıcı ne görüyor, kaç tıklamada değeri görüyor, hesap açmadan bir şey deneyebiliyor mu? Her ekstra adım, çevrimin hem K'sını hem süresini bozar. Hedef, alıcının ilk değeri bir iki dakikada almasıdır.

3. Alıcıya değer, gönderene sonuç verin

Davet eden, bunu yapınca kendi işinde bir fayda görmeli (dosyayı paylaştı, işini ilerletti). Alıcı da kayıt olmadan önce değeri tadabilmeli. Bu ikisi kurulmadan ödül eklemek, yapay bir mekanizma olur.

4. K ve çevrim süresini ölçün

Her kullanıcı için kaç davet gönderdi, kaçı kayıt oldu, kaçı aktif kaldı, davet-kayıt arası süre ne? Sonra bu tabloyu davet kaynağına göre bölün. K'sı yüksek bir kanal bulduysanız, orayı derinleştirin.

5. Ağ için atomik bir başlangıç seçin

Eğer ürün bir ağsa, tek bir şehir, tek bir okul ya da tek bir şirket gibi küçük ama yoğun bir kümeyi doyurun. Ağ etkisi orada kendiliğinden hissedilmedikçe, geniş çaplı pazarlama değerli bir ağ yaratmaz.

Neyi ölçmeli?

• Viral çevrim süresi: Davet ile yeni kullanıcının aktif olması arasındaki gün sayısı. Öncü gösterge.
• K faktörü (aktif kullanıcı bazında): Kayıt değil, aktif kalan yeni kullanıcı sayısı üzerinden hesaplayın.
• Küme yoğunluğu: Aktif kullanıcıların kendi kümesindeki birbirlerine bağlantı oranı; ağın gerçekten ağ olup olmadığını gösterir.
• Organik ve viral kaynaklı kayıt payı: Gecikmeli gösterge; büyümenin ne kadarının kendi kendine geldiğini söyler.

Tuzaklar

Retention'sız viralite. Çok kişi davet edilir, kimse kalmaz. Büyüme grafiği güzel görünür, üç ay sonra boşalır.

Kayıt sayısıyla hesap yapmak. K'yı ham kayıt üzerinden hesaplamak, yanıltıcı yüksek bir rakam verir. Kayıt olup bir daha gelmeyen, çevrime katkı yapmaz.

Zorlama paylaşım. Kullanıcıyı davet göndermeye ürünün çalışmasını engelleyerek mecbur bırakmak, kısa vadede çarpanı yükseltir, uzun vadede marka güvenini yer.

Bu hafta başlayın

1. Ürününüzde, kullanıcının kendiliğinden başka birini içeren üç anı (paylaşma, davet, çıktı gösterme) listeleyin.
2. Son iki aydaki kayıtları “davetle gelen” ve “diğer” diye ayırıp her iki grubun 4 haftalık aktif kalma oranını karşılaştırın.
3. Davet-kayıt yolunu kendiniz, hiç tanımadığınız biri gibi baştan sona deneyin ve kaç adım ve kaç dakikada ilk değere ulaştığınızı not edin.