então você quer um  PRODUTO  VIRAL?        rafaeldahisPapaya Ventures – 28.02.2013
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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)             use...
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) /...
User2 aceita          o conviteZ)         % convites aceitos     (# novos usuários) / (# convites)
X                   Y                     Z# convidantes        # convites         # novos usuários                x      ...
X                   Y                     Z# convidantes        # convites         # novos usuários                x      ...
X                   Y                     Z# convidantes        # convites         # novos usuários                x      ...
X                   Y                     Z# convidantes        # convites         # novos usuários                x      ...
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       ...
K=X*Y*Z
K = X * Y * (A * B * C)
K = X * Y * (A * B * C)           identificar feridas /            oportunidades de             otimização mais           ...
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              convid...
K = 100% * 100 * 1,75%       chance de # convites   chance do      um usuário              convidado       ‘convidar’     ...
K = 1,75  chance de um usuário  trazer umnovo usuário
4000                       3500Usuários cadastrados                       3000                       2500                 ...
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’         ...
K = 0,525  chance de um usuário  trazer umnovo usuário
Usuários Cadastrados   30000                       25000                       20000                       15000          ...
Usuários Cadastrados   30000                       25000                       20000                                   K =...
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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.

Então você quer um produto viral?

  1. 1. então você quer um PRODUTO VIRAL? rafaeldahisPapaya Ventures – 28.02.2013
  2. 2. insert a coin to continue share: bit.ly/ viralnow
  3. 3. PRODUTO
  4. 4. interações
  5. 5. atrativas
  6. 6. efetivas
  7. 7. 1 2
  8. 8. 2em ciclo n
  9. 9. o viral acontece quando há um ciclo de interações efetivamente atrativasentre usuários e não-usuários
  10. 10. é o tal doLOOPVIRAL
  11. 11. T(0) User1entra no ciclo
  12. 12. T(1) T(0) User2 User1entra no entra no ciclo ciclo
  13. 13. user1entra no ciclo
  14. 14. user1 user1 interage comentra no user2 ciclo (e 3,4,5,…N)
  15. 15. user1 user1 interage comentra no user2 ciclo (e 3,4,5,…N) user2 aceita o convite de user1
  16. 16. a arte doVIRAL
  17. 17. quão bom é meu VIRAL?tão bom quanto forem os passos deste LOOP
  18. 18. quais asmedidas de sucesso destes passos?
  19. 19. User1 entra no cicloX) % users no loop (# convidantes) / (# usuários)
  20. 20. User1 interage com user2 (3,4,..N)Y) Média de convites que cada um envia (# convites) / (# convidantes)
  21. 21. User2 aceita o conviteZ) % convites aceitos (# novos usuários) / (# convites)
  22. 22. X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites
  23. 23. X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites
  24. 24. X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites
  25. 25. X Y Z# convidantes # convites # novos usuários x x # usuários # convidantes # convites # novos usuários K # usuários
  26. 26. K=1
  27. 27. K=1
  28. 28. K = 0.3 e ai?
  29. 29. K X,Y,Z um monte deoutras medidas
  30. 30. K=X*Y*Z
  31. 31. Z=A*B*Cchance de um useraceitar um convite
  32. 32. chance de chance de ver/abrir cadastrar Z=A*B*Cchance de um user chance deaceitar um convite clicar
  33. 33. K=X*Y*Z
  34. 34. K = X * Y * (A * B * C)
  35. 35. K = X * Y * (A * B * C) identificar feridas / oportunidades de otimização mais claras
  36. 36. reparem no *
  37. 37. K=X*Y*A*B*C
  38. 38. Se eu conseguirdobrar a taxa de cliques (B)… B’ = 2B
  39. 39. K’ = X * Y * A * B’ * C
  40. 40. K’ = X * Y * A * 2B * C
  41. 41. K’ = 2 (X * Y * A * B * C)
  42. 42. K’ = 2K
  43. 43. cases
  44. 44. K=X*Y*Z chance de # convites chance doum usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  45. 45. K = 100% * Y * Z chance de um usuário ‘convidar’
  46. 46. K = X * 100 * Z chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  47. 47. 5% 35%K = X * Y * 1,75% chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  48. 48. K = 100% * 100 * 1,75% chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  49. 49. K = 1,75 chance de um usuário trazer umnovo usuário
  50. 50. 4000 3500Usuários cadastrados 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1 2 3 4 5 6 7 Horas a partir do lançamento
  51. 51. K = 1,75
  52. 52. alegria de pobre dura pouco
  53. 53. K = 100% * Y * Z chance de um usuário ‘convidar’
  54. 54. K = 30% * Y * Z chance de um usuário ‘convidar’
  55. 55. K = 30% * 100 * 1,75% chance de # convites chance do um usuário convidado ‘convidar’ aceitar
  56. 56. K = 0,525 chance de um usuário trazer umnovo usuário
  57. 57. Usuários Cadastrados 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 26-Jul 2-Aug 9-Aug 16-Aug 23-Aug Data
  58. 58. 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
  59. 59. questions?
  60. 60. hands-on!
  61. 61. então você quer umPRODUTOVIRAL? rafaeldahis

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