Então você quer um produto viral?
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Então você quer um produto viral?

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A matemática dos produtos virais. O que é um loop viral e como otimizá-lo ao desenvolver seu produto. Apresentação no Papaya Ventures, 28/02/2013.

A matemática dos produtos virais. O que é um loop viral e como otimizá-lo ao desenvolver seu produto. Apresentação no Papaya Ventures, 28/02/2013.

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Então você quer um produto viral? Então você quer um produto viral? Presentation Transcript

  • então você quer um PRODUTO VIRAL? rafaeldahisPapaya Ventures – 28.02.2013
  • insert a coin to continue share: bit.ly/ viralnow
  • PRODUTO
  • interações
  • atrativas
  • efetivas
  • 1 2
  • 2em ciclo n
  • o viral acontece quando há um ciclo de interações efetivamente atrativasentre usuários e não-usuários
  • é o tal doLOOPVIRAL
  • T(0) User1entra no ciclo
  • T(1) T(0) User2 User1entra no entra no ciclo ciclo
  • user1entra no ciclo
  • user1 user1 interage comentra no user2 ciclo (e 3,4,5,…N)
  • user1 user1 interage comentra no user2 ciclo (e 3,4,5,…N) user2 aceita o convite de user1
  • a arte doVIRAL
  • quão bom é meu VIRAL?tão bom quanto forem os passos deste LOOP
  • quais asmedidas de sucesso destes passos?
  • User1 entra no cicloX) % users no loop (# convidantes) / (# usuários)
  • User1 interage com user2 (3,4,..N)Y) Média de convites que cada um envia (# convites) / (# convidantes)
  • User2 aceita o conviteZ) % convites aceitos (# novos usuários) / (# convites)
  • X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites
  • X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites
  • X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites
  • X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites # novos usuários K # usuários
  • K=1
  • K=1
  • K = 0.3 e ai?
  • K X,Y,Z um monte deoutras medidas
  • K=X*Y*Z
  • Z=A*B*Cchance de um useraceitar um convite
  • chance de chance de ver/abrir cadastrar Z=A*B*Cchance de um user chance deaceitar um convite clicar
  • K=X*Y*Z
  • K = X * Y * (A * B * C)
  • K = X * Y * (A * B * C) identificar feridas / oportunidades de otimização mais claras
  • reparem no *
  • K=X*Y*A*B*C
  • Se eu conseguirdobrar a taxa de cliques (B)… B’ = 2B
  • K’ = X * Y * A * B’ * C
  • K’ = X * Y * A * 2B * C
  • K’ = 2 (X * Y * A * B * C)
  • K’ = 2K
  • cases
  • K=X*Y*Z chance de # convites chance doum usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  • K = 100% * Y * Z chance de um usuário ‘convidar’
  • K = X * 100 * Z chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  • 5% 35%K = X * Y * 1,75% chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  • K = 100% * 100 * 1,75% chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  • K = 1,75 chance de um usuário trazer umnovo usuário
  • 4000 3500Usuários cadastrados 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1 2 3 4 5 6 7 Horas a partir do lançamento
  • K = 1,75
  • alegria de pobre dura pouco
  • K = 100% * Y * Z chance de um usuário ‘convidar’
  • K = 30% * Y * Z chance de um usuário ‘convidar’
  • K = 30% * 100 * 1,75% chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  • K = 0,525 chance de um usuário trazer umnovo usuário
  • Usuários Cadastrados 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 26-Jul 2-Aug 9-Aug 16-Aug 23-Aug Data
  • Usuários Cadastrados 30000 25000 20000 K = 0,525 15000 10000 5000 K = 1,75 0 26-Jul 2-Aug 9-Aug 16-Aug 23-Aug Data
  • questions?
  • hands-on!
  • então você quer umPRODUTOVIRAL? rafaeldahis