为什么许多融到大钱的互联网企业会突然死去？
作者Dr.2，珍立拍股份公司董事长
互联网初创企业在做商业计划的时候，其业务开发策略往往集中在，如何通过一段比较短的时间内获得大量用户？打造一个带有病毒基因的产品，从而通过病毒营销获得大量用户往往是打动投资人的不二法宝。许多创业者在融到大量资金之后，用钱买时间，用钱去补贴，用钱砸流量，的确在一定时间内产生惊人的业绩。然后往往会有人问到: “ 下面呢？“ 。回答往往是：“有了用户还怕没有商业模式吗？但是实际的结果经常是：下面没有了。” 我们于是又问：“那你有什么计划来保留或者延长这些用金钱砸出来的流量呢？”
对于大多数初创团队和投资人来说，他们对增长的定义很明白，那就是：想方设法来获取更多用户。然而想得更深一点的话，你从理论上也能推演出来，有效的增长是长期可以将用户价值最大化。而且最大化保留已经获取的用户，可能比仅仅获取更多量的用户更有价值。这样的增长才是可持续性的增长。
快速的用户增长伴随着快速的用户流失是不可持续的!
当然，只有productmarketfit的产品才有很高的留存率。所谓 Product market fit , 就是做出一个你的目标客户会喜欢，能够为他们创造很多价值，一用就会黏上，而且还会主动的去拉朋友来用的产品，跟我曾经写过的社群经济的核心要点是大道相通的：1，关系链沉淀。2，完成交易，环形牵引。创业大师 Steve Blank 说过，很多初创企业死亡不是没有技术开发产品，而是开发的产品没有用户。关于product market fit, 我们将在下一篇文章阐述。
因此从较高的一个层次来看，用户的留存率要比快速病毒传播对初创企业更加重要，这是因为，如果你的用户失去了对你产品的粘性，从较长期来看，他们也缺乏介绍你的产品给他人的动力，一般人会很少去介绍给熟人自己不用的东西，传销除外。换句话说，如果你的产品有很高的粘性（留存率），即使短期病毒性很弱，但从长远来说，还是可以使你的用户可持续性增长。但是，如果你的产品只有很高的病毒性，但没有粘性，那么你的产品增长就是不可持续的。比如我们都遇到过类似围住神经猫，或者某个短期大量传播的现象级产品，数月后就逐步淡出了，“昙花一现”样的产品在互联网界堆积如山。当然，大多数产品，都处在这两个极端之间。理论解释起来就比较复杂。不过你可以利用著名的Quint Growth Partner 设计的粘性/病毒取舍模型：http://quintgrowth.com/growthmodel.html?utm_source=blogpost&utm_content=toplink来帮助你理解这个问题。进行理论的模拟，计算不同情景下的概率以对自己的实战有帮助。当然你还要正确理解什么是留存率，以及病毒系数的概念。
所谓留存率，我们有时也称之为粘度。是指从一段时间到另外一段时间，你的产品还在有效使用的用户数量。注意，我曾经听说有公司把产品不删除卸载就作为留存率，这很荒谬，一是这样的数据如何通过技术手段统计出来？二是一个根本不用的产品就算装在移动载体的某一个角落，其创造的价值是微乎其微的，甚至朋友问起来还会有负面作用。而我们一般有两种方法来表达留存率:总体留存率以及（逐日或）逐周留存率。
总体留存率是指一段时间累积起来的留存率。比如说，你的产品在两个月后的总体留存率是20%。也就是说，很多用户从第一天用你的产品，到了两个月后，大概还有20%在继续使用该产品。因为比较容易理解也能反映一个长期趋势，所以总体留存率的概念会更常用。另外一个不常用的留存率的概念叫（逐日或）逐周留存率（weekto week）。我们使用逐周留存率进行分析，主要是为了考察产品获得增长的因素。所以逐周留存率是指从这一周到下一周之间，还有多少用户留在平台上。比如说，第三周的用户总体留存率是50%，第四周的用户总体留存率是30%，那么从第三周到第四周的逐周留存率就是60%(30%/50%)。如果说，我们不希望继续流失客户的话，那么我们应该尽量将逐周留存率保持在100%。如果逐周留存率低于100%的话，就是说，我们还在继续流失用户。如果持续接近或者等于100%，那么恭喜你，你的产品持续增长，并且用户粘性呈现越来越高的趋势，所以这是一个关键指标，如果由我来评估一个产品或运营的情况，这是必不可少的！
我们用以下这个曲线来代表两种不同的留存率的表述。我们可以看到逐周留存率一般来说在第一周较低，然后随着时间，越来越高，最后接近100%。当逐周留存率达到100%的时候，用户则不再流失。
第二个概念叫做病毒系数。所谓病毒系数是指，基于现有用户发出邀请而使你的产品用户产生增长的数量，跟初始发出邀请用户数量的比值。如果一个企业在很大程度上都依靠病毒传播来增长的话，那么该企业应该全面地跟踪其病毒系数。如下表所示，病毒系数大于1.0就能从最初的“种子”产生自我维持的增长。在表格中，我们假设1000个新用户（一个种子），每一个新用户在第1周下载了企业的APP。这些种子用户通过病毒手段，它们邀请了一些额外的用户在第2周注册，这些新用户随后又将吸引更多的用户在第3周下载注册……周而复始。
假设X软件是一个针对医生/患者社区的移动医疗App，其计划通过病毒式营销方式来获得用户，首先作为创始人肯定认识不少熟悉的医生/患者。他们可以成为X软件的第一批用户，然后这些用户开始邀请其他用户加入使用产品。
病毒系数常常被称为K系数。其公式：病毒系数=每个初始用户邀请额外用户的数量*被邀请用户的转化率。不同的产品有着不同的病毒系数，但一般来讲，病毒系数需要大于1，否则就不会有什么病毒增长。下面这张图是一个基于每周的病毒系数曲线:
为什么逐周病毒系数是一个下降的趋势呢？我们认为这主要三个原因，第一，初始用户往往对你的产品有较高的用户关注度，所以当你引导初始用户去邀请其他额外用户的时候，他们往往较容易会这么做。第二，人类的天性是求新，对互联网产品也一样。刚开始体验新产品的时候，有一种兴奋感，这会让他们愿意去和其他用户分享。但是，随着时间的流失，这种新鲜和兴奋也就逐渐淡化，分享的兴趣或许会戛然而止。这也是我们之前文章谈过的接触抑制定律。第三，当初始用户刚开始体验产品的时候，他们可能认识许多人，这些人尚未体验过这个新产品，初始用户会和这些朋友分享产品，但随着时间流逝，最终，就算你的产品最忠实的粉丝也会用光他们的资源。这也会造成病毒系数的下降。第四，就是一个圈层的概念，往往人和人之间的交往会有圈子的概念，而小众用户的“圈层防御”是抵御病毒营销的有效武器，其意思是说，比如在一些医生/患者圈，往往感兴趣的就是那么多用户，他们互相传来传去，最终都是那么些人，比较快地达到饱和，甚至由于很多用户反复被骚扰还有极大的副作用。
那么为什么我会认为留存率比病毒系数更重要呢？我们看看以下几种情况：
1. 你的产品的初始病毒系数非常高。如果你的产品的病毒系数一开始就远大于1，在这种情况下，你的日活/周活用户会继续增长，哪怕用户留存率为0。但是我们知道，这种高病毒系数，低留存率的模式是不可能长期持续的，如果同时出现的话，病毒系数大于1的情况最终会很快消失。这就是许多企业在看起来高增长的时候，只考虑用户增长率，而忽略留存时，也能融到一大笔钱。但当用户持续增加开始不变化，而病毒系数小于1，同时产品用户的留存率还极低。这样可能在几个月后就会导致该产品用户数量崩溃，最后直至变成僵尸。
2. 你有一个很强的病毒系数，而且你的产品总体留存率也维持在某一个中低水平，但随着时间慢慢下降。在这种情况，如果你公司战略的重点是推病毒营销的话，产品从中期来看（比如1，2年），用户是不断增长的。但这通常可能是个假象，因为病毒营销的四种机制中，其中有一个是补贴和加强偶然接触，这就需要消耗现金和消耗团队的人力，推高成本，由补贴导致的产品用户增长相当于一个被干扰过的数据模型，所有的结果都是失真的，其实就算是一个垃圾产品，通过大规模的补贴在早中期看来都是增长的。因此，如果你能始终让产品的病毒系数大于产品的总体留存率，那么你重点推病毒传播，进行补贴和激励等是毫无问题的。这是因为增加留存率的复合效应要大大强于增加病毒系数的复合效应。这一点，我们用Quint Growth Partner 的粘性/病毒取舍模型来测试，我们假设初始用户为10000：
- 病毒系数=逐周留存率 :
你会发现在当产品病毒系数=逐周留存率时，第七周的总用户数量为42731，其中有一半来自留存用户，一半用户来自病毒传播。
- 将第一周的病毒系数增加20%，留存率则不变：
当第一周病毒系数增加20%，逐周留存率保持不变时，第七周的总用户数量为56317，其中27057来自留存用户，29260用户来自病毒传播。
- 将第一周的留存率增加20%，病毒系数则不变：
当第一周留存率增加20%，病毒系数保持不变时，第七周的总用户数量为661980，其中32100来自留存用户，29880用户来自病毒传播。
从以上分析可以看出，对留存率的改变要比对病毒系数的改变对用户数量的影响要来的大。
所以我们这篇文章的要点就是：互联网产品用户的增长，长期留存率要比病毒系数或产品推广的技巧更加重要。这样的增长才是可持续性的增长。同时过早拿钱，再还没有验证好产品的时候，通过补贴和大力地推等方式来进行推广的企业，往往把原因归类到其他地方，其实战略的失误，决策的失误才是最大的失败，很多都来自产品设计本身，很多的市场调查和所谓专家用户的意见会把你带到沟里去，死都不知道怎么死的。
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