startups são difíceis. bebés são difíceis. o que acontece quando você tem ambos durante um speedrun da a16z? uma linda história sobre o philipp na nexxa. Parabéns!!

BRAINDUMP SOBRE CICLOS VIRAL #1 A era de ouro da Web 2.0 (~2005-2010) foi um período especial para produtos virais, que foram sistematicamente projetados para alcançar milhões de pessoas. Naquela época, as pessoas estavam construindo as primeiras versões de coisas que consideramos garantidas: redes sociais, plataformas geradas por usuários, produtos colaborativos para o local de trabalho, aplicativos de mensagens, etc. Durante esse tempo, a indústria desenvolveu uma compreensão abrangente e sistemática de como criar ciclos virais. Havia medições, testes A/B e equações que precisavam ser satisfeitas. Produtos otimizados e otimizados, engenharia da viralidade. E alguns dos produtos mais bem-sucedidos acabaram crescendo para bilhões de usuários e se tornaram nomes reconhecíveis. Então, de repente, tudo acabou. E, curiosamente, as pessoas que tiveram sucesso em criar produtos virais se tornaram todas bilionárias, ou se não criaram empresas de sucesso, muitas se tornaram executivos da FAANG ou investidores de capital de risco. Eventualmente, todo o conhecimento sobre como construir viralidade foi basicamente perdido. Isso aconteceu quando a Web 2.0 terminou e a era móvel começou. Achei que seria bom escrever um resumo completo de tudo o que aprendi sobre ciclos virais durante esse período, porque isso continua a ser relevante, embora as mecânicas e táticas em torno disso continuem mudando. No entanto, a teoria geral ainda é a mesma, e acho que pode ser estendida para plataformas tecnológicas futuras e canais de marketing. Também tem um alto grau de aplicabilidade ao crescimento orientado por produtos desta era, todos os fluxos de compartilhamento de aplicativos de IA generativa e programas de referência que ainda existem em cada produto de marketplace/ecommerce. Com essas anotações, planejo cobrir uma série de ideias e tópicos diferentes: - Ciclos virais simples que funcionam, mas que rapidamente se desintegram. - Fator viral e como calculá-lo. - Como realmente decompor um ciclo viral passo a passo e otimizar. - O que aumenta o fator viral e o que o diminui? - Como melhorar o fator viral. - Estudos de caso como compartilhamento de conteúdo, fluxos de convite, ciclos de referência, ciclos de colaboração, etc. - Como a retenção impulsiona o crescimento viral. - Como você incorpora a retenção no cálculo do seu fator viral. - Por que novos usuários convidam mais pessoas do que os existentes. - Como pensar sobre boca a boca vs. viralidade engenheirada. - Como pensar sobre marketing pago, SEO, mídias sociais e os efeitos de outros canais no fator viral. - Por que o móvel eventualmente matou os ciclos virais clássicos. - Que tipos de ciclos virais funcionam na era contemporânea. - ... e muito mais. Se você tiver pensamentos e perguntas, por favor, pergunte. Espero que eu eventualmente transforme isso em um grande PDF ou algo que as pessoas possam ler se estiverem interessadas. Ou talvez uma apresentação se tivermos algum tipo de ferramenta de geração de texto longo para PowerPoint que seja realmente boa :) CRESCIMENTO VIRAL COMO UMA EQUAÇÃO Normalmente, quando a maioria das pessoas fala sobre crescimento viral, elas se referem a algo bobo (e não durável), como twittar um vídeo realmente legal que depois é compartilhado várias vezes e gera tráfego para o seu produto. Não é disso que estou falando. Em vez disso, o ciclo viral do qual estou falando é projetado em um produto, com recursos de convite, marcação, links de referência, e assim por diante. Esses tipos de ciclos virais têm propriedades interessantes: - é mensurável e pode ser rastreado - pode ser melhorado com decisões de produto - a matemática se aplica a qualquer forma de viralidade orientada por produtos (convites, conteúdo compartilhado, programas de referência, etc) A primeira coisa é tentar medir o fator viral. O fator viral é uma simples razão -- o experimento mental usual é que se você trouxer 100 usuários para o seu produto, e esses usuários convidarem e eventualmente se inscreverem 150 usuários, então esses se inscreverão 225 usuários e assim por diante. Este é um fluxo de convite viral, e seu fator viral neste caso seria 1,5 (raramente visto no mundo real). Por outro lado, se seus 100 usuários acabarem se inscrevendo 50 de seus amigos, que então se inscrevem 25, então seu fator viral é 0,5. Quando é <1, então seu ciclo viral eventualmente para de funcionar. Muito precisamente, o fator viral é uma RAZÃO. O denominador é o número de usuários dentro de uma coorte com limite de tempo (como todos que se inscreveram de X data a Y data), e o numerador é quantos usuários eles eventualmente se inscreveram através dos ciclos virais daquela coorte. Vamos usar um exemplo para torná-lo concreto. ESTUDO DE CASO: COMPARTILHAMENTO DE CONTEÚDO Uma forma muito comum de ciclo viral tem um aplicativo que permite a um usuário criar algo realmente legal (talvez isso seja com IA ou filtros de fotos ou de outra forma). Depois que o usuário cria algo, ele quer compartilhar, então naturalmente um link é fornecido. Alguns novos usuários recebem esse link, visualizam o conteúdo, e uma porcentagem menor dessas pessoas se inscrevem para criar seu próprio conteúdo. Em sua essência, é isso que os novos aplicativos de vídeo e foto generativos fazem (como o Sora). Mas este também é o mesmo ciclo viral que fez o Instagram ter sucesso com filtros de fotos ou o que tornou o blogging popular também. Afinal, quando você cria algum tipo de conteúdo, você naturalmente quer compartilhá-lo com as pessoas, mas essas pessoas naturalmente podem querer participar também. Então, conceitualmente, você pode entender o ciclo do sorriso, mas a questão é, o que você pode fazer com isso para otimizar? Para torná-lo sistemático, você quer rastreá-lo. Quando alguém faz um vídeo generativo, você quer rastrear as coisas através da estrutura da URL: productdotcom/vid/[video ID]?sharer_id=[sharer] (claro, seu userID é codificado como o id do compartilhador sempre que você compartilha) Agora, quando você compartilha via e-mail, ou mensagem ou o que for, se um convidado recebe o link, assiste ao vídeo e depois se inscreve, você deve então armazenar o ID do compartilhador ao lado da linha de inscrição do usuário. Então imagine que você armazenaria as informações usuais: - id - email - senha - nome - sharer_id <-- este é quem causou este convite Agora, quando você olha para suas linhas e linhas de usuários nesta tabela, às vezes o ID de compartilhamento ficará em branco se esse usuário apenas apareceu e se inscreveu por conta própria. No entanto, se eles fazem parte de um ciclo viral, então seu ID de compartilhamento apontará para algum outro usuário que já existe na tabela. Para calcular o fator viral, você então pega uma coorte de usuários, por exemplo, aqueles que se juntaram há 3 meses. Vamos supor que há 100 desses caras. Então, o que você faz é pegar essa lista de IDs e perguntar ao banco de dados quantas vezes esses IDs aparecem como IDs de compartilhamento em novas inscrições que acontecem depois? Vamos supor que isso seja 50. Então, seu fator viral naquele momento é 50/100=0,5. E quanto a todos aqueles usuários com IDs de compartilhamento em branco? Eu às vezes penso nos usuários que apenas aparecem como "Usuários da Gen 1" ou "Usuários de entrada" e você deve apenas descartar esses caras como parte do seu cálculo do fator viral. Em vez disso, o que é interessante é comparar a razão de usuários da Gen 3 e Gen 2. Ou realmente, Gen N+1 e N, desde que N não seja 1. Acontece que essa razão tende a se estabilizar muito bem ao longo do tempo. AS GRANDES QUESTÕES Faça isso com seu produto, então você vai se perguntar: "Uau, isso é legal, mas como faço para aumentar esse número?" e, em particular, "Como faço para que esse número fique acima de 1?" Essa é a pergunta certa a fazer. No momento em que você percebe essas dinâmicas, você perceberá que pode fazer mudanças no produto para aumentar esse fator viral, de modo que seu produto se torne mais viral. Por exemplo, talvez você deva pedir aos novos usuários que convidem quando eles entram pela primeira vez, ou deve facilitar o convite às pessoas porque há um link que você pode copiar e colar ou alguma outra mudança mecânica que aumenta o fator viral. Este é um dos principais insights de que você pode medir o fator viral e que pode realmente fazer mudanças no produto para aumentá-lo. Porque você pode rastrear e calcular essa razão, isso significa que você pode colocá-la em um painel também. Como descrevi, é fácil de rastrear, desde que você codifique o ID do usuário na URL que está sendo compartilhada. Claro, assim que você conseguir calculá-lo, a próxima coisa é então ser capaz de otimizá-lo, porque então você pode executar testes A/B para ver se mais pessoas compartilham, e se elas fazem mais disso? Elas compartilham com mais pessoas? E para as pessoas que recebem um link de crescimento, que porcentagem delas se converte, e como você faz essa conversão ser maior. Isso é algo que existe no manual de todas as diferentes maneiras que você pode otimizar seu fator viral. O aspecto final da ideia do ciclo viral que é poderoso é que é realmente muito generalizável. É por isso que tudo isso é tão poderoso para a era moderna de Crescimento Orientado por Produtos. Desde que você esteja falando sobre a capacidade de um grupo de usuários de gerar de alguma forma outro grupo de usuários, então, claro, esse processo de crescimento pode ser porque eles estão convidando outras pessoas. Pode ser porque estão compartilhando um link de conteúdo que então faz com que outra pessoa se inscreva. Ou pode ser um programa de referência ou muitas outras táticas que fazem um usuário convidar outro. Isso significa que, no cerne, acaba havendo muita aplicabilidade entre canais e estratégias de marketing. FORMAS ALTERNATIVAS DE CALCULAR O FATOR VIRAL Quando você pergunta à Internet como calcular o fator viral, ela te dá algo ligeiramente diferente, que se parece mais com isso: FATOR VIRAL = # CONVITES x % TAXA DE CONVERSÃO Essa definição está flutuando por aí há muito tempo. No entanto, é falha porque nem todos os ciclos virais existem como um tipo de convite. Em vez disso, vemos fluxos de compartilhamento, fluxos de colaboração, referências e muitas outras variações. Eu também acho que, embora seja mecanicamente correto, porque aumentar o número de convites e aumentar a taxa de conversão naturalmente ajuda seu fator viral. Não captura o fato de que realmente o que você quer saber é essa razão entre duas coortes de usuários. CICLOS VIRAL E CICLOS DE SPAM Há também um lado obscuro de simplesmente tentar aumentar essas variáveis também: A versão mais simplista dessa equação empurra você a pensar em como ser o mais spam possível. Como conseguimos que os usuários convidem o maior número possível de seus amigos? Isso meio que incentiva a empurrar os usuários a convidar muitas pessoas, e então para os convites serem spam de tal forma que haja uma alta taxa de conversão. Voltando à era da Web 2.0, essa realmente era a maneira como as pessoas tendiam a pensar sobre viralidade. Se você construiu os fundamentos de uma rede social como as pessoas na Bebo, Tagged, Bebo, Hi5, MySpace fizeram, você estava geralmente crescendo sua rede com base em fazer as pessoas convidarem seus amigos por e-mail. Nos primeiros dias, você realmente pedia às pessoas para digitar os endereços de e-mail de seus amigos, e geralmente elas digitavam cerca de 5-10 e-mails, já que era tedioso. Acontece que se você conseguisse que elas importassem sua lista de contatos do Hotmail ou Yahoo Mail, pedindo-lhes um combo de e-mail/senha, então vasculhando a caixa de entrada delas, você poderia aumentar o número de convites para 200+. Claro, qualquer que fosse o fator viral que você tinha, um aumento de 20x frequentemente o colocaria no topo. O lado negativo é que você geralmente diminuiria sua taxa de conversão porque estava enviando e-mails para endereços mortos. Eventualmente, todos os provedores de e-mail começariam a rotulá-lo como spam. Mas por cerca de 10 anos, o glorioso ciclo de convite por e-mail funcionou, e muitos grandes produtos foram construídos -- incluindo, em última análise, os grandes vencedores, Facebook e Linkedin. CARTAS ENCADEADAS E POR QUE CICLOS DE SPAM FALHAM Você pode saber que há mais de cem anos, havia um conceito de carta encadeada onde as pessoas escreviam cartas reais de correio para outras. Cada carta encadeada teria uma lista de outros endereços, e diria que se você enviasse um níquel para eles, e também se adicionasse a si mesmo à lista, então eventualmente todos ficariam ricos porque você receberia uma quantidade exponencialmente maior de níqueis de pessoas ao longo do tempo. Isso foi realmente um grande problema que eventualmente o correio teve que tornar ilegal, pois sobrecarregou todas as suas entregas. Mas, claro, matematicamente, cartas encadeadas vão falhar. A razão é simples, que é a saturação. Se você tem um ciclo viral e convida 200 pessoas a cada vez, eventualmente, após várias gerações, você vai saturar completamente seu mercado-alvo. Se você fizer as contas, uma vez que você passar 5 rodadas de convites de 200+, então você já atingiu todos os humanos do planeta e mais. Então, eventualmente, naturalmente, você está apenas atingindo as mesmas pessoas repetidamente. Naturalmente, a taxa de resposta vai diminuir. Por quê? 1) Você já os inscreveu, caso em que esse convite não pode converter. 2) Ou, alternativamente, eles foram convidados antes, mas não estão interessados e não interagem. De qualquer forma, a taxa de resposta tende a diminuir ao longo do tempo. Se a taxa de resposta diminui e seu produto não é retentivo, então matematicamente tudo o que você fez foi criar um grande pico de novos usuários que parece bom por um tempo, mas então essa falta de retenção significa que seu número total de usuários ativos acaba sendo uma pequena fração de novos usuários. É por isso que alguns produtos altamente viáveis acabam pulando o tubarão. No passado, listei algumas dessas métricas para indicar que um produto será pegajoso: 1) curvas de retenção de coorte que se achatam (aderência) 2) ativos/reg > 25% (valida TAM) 3) curva de usuários poderosos mostrando um sorriso -- com uma grande concentração de usuários engajados (você cresce a partir desse núcleo forte) 3) fator viral >0,5 (suficiente para amplificar outros canais) 4) dau/mau > 50% (faz parte de um hábito diário) 5) comparação mercado a mercado (ou logo a logo, se SaaS) onde redes mais densas/antigas têm maior engajamento ao longo do tempo (efeitos de rede) 6) D1/D7/D30 que excede 60/30/15 (frequência diária) 7) expansão de receita ou atividade por usuário ao longo do tempo -- indica engajamento mais profundo / formação de hábitos 8) >60% aquisição orgânica com escala real (melhor ter zero CAC) 9) Para assinatura, >65% retenção anual (usuários pagantes estão ficando) 10) >4x taxa de crescimento anual em métricas de topline Essas não são meant to be exaustivas, mas são todos fortes indicadores de que se um produto pode gerar muitos usuários virais, há o suficiente para que ele grude. Se não, então eventualmente o pico desaparecerá. O fato de que você precisa de ajuste entre produto e mercado acaba sendo uma das razões pelas quais às vezes você ouve sobre aplicativos altamente virais que depois desaparecem da consciência pública. Você pode realmente ter um fator viral muito alto ou boca a boca alta e às vezes você pode até engenheirar isso. Mas é quase como ter um grande lançamento ou ter um comercial do Super Bowl ou algo assim. Você obtém um grande pico e é ótimo por um tempo, mas inevitavelmente, a menos que sua razão de usuários ativos para inscrições seja muito alta, isso significa que você eventualmente os perderá. Esse foi, em última análise, o resultado de muitos dos aplicativos que foram criados durante a Web 2.0 ou durante a era da plataforma Facebook. Você ouviu falar de muita viralidade e potencialmente milhões de usuários ou até mesmo centenas de milhões de usuários, e às vezes isso aconteceu rapidamente. Mas muito disso eram pessoas engenheirando ciclos virais. E à medida que esses usuários deixaram o aplicativo devido à falta de aderência, esses ciclos virais poderiam ser engenheirados para tentar recuperá-los repetidamente. A vasta maioria desses aplicativos virais não se tornaram realmente negócios de sucesso, que é por isso que- Embora eu continue muito interessado na capacidade das equipes de criar hacks de crescimento. Claro, eu também me importo muito com a capacidade deles de realmente reter usuários. -- ok! Isso é tudo por agora. Mais anotações depois :)