K-фактор: Метрика, которая снижает стоимость привлечения пользователей в продукт, но её почему-то все забывают считать + РАБОЧИЙ КЕЙС В КОНЦЕ.

Ты запустил новый продукт, влил бюджет в маркетинг, но видишь, что рост как-то не клеится? У тебя тысяча пользователей, но завтра их будет 990, а через месяц – и вовсе 800? Тогда давай разберемся, что такое K-фактор и как его приручить, чтобы твой продукт сам привлекал новых пользователей, как магнит.

Еще больше полезных статей для маркетологов, продуктологов и CEO в моём Telegram канале! Подпишись!

K-фактор – это коэффициент вирусного распространения. Он показывает, сколько новых пользователей привлекает каждый текущий пользователь. Если K > 1, то продукт растет экспоненциально. Если K < 1, то вирусный эффект не сработал, и без постоянного вливания денег продукт загнется.

Основная формула для подсчета K-фактора:

K= I*c

где:

Пример:

K=5×0.2=1

Т.е. каждый пользователь приводит еще одного нового. А если этот K = 1.2 или 1.5? Начинается вирусный взрыв.

K-фактор не живет в вакууме. Если продукт унылый, никакие "расшаривания" не спасут. Нам нужны метрики, которые сигнализируют, что пользователи хотят делиться:

📊 Доп. метрики:

Пример: У TikTok высокий K-фактор, потому что пользователь проводит в нем часы, а не минуты. Чем больше вовлеченность, тем выше вероятность, что он поделится контентом.

Если ты хочешь, чтобы люди делились продуктом, надо убрать трение.

Какие метрики смотрим?

Пример: Dropbox на старте давал 500 МБ за каждого приглашенного. Люди хотели больше места → приглашали друзей → рост был экспоненциальным.

Продукт должен становиться лучше, если в нем больше людей.

Что смотрим?

Пример: WhatsApp – бесполезен без друзей, но стоит 5-10 людям из твоего окружения туда зайти – ты в игре.

K-фактор помогает понять, сколько дополнительных пользователей мы получаем без затрат на маркетинг. А значит, напрямую влияет на стоимость привлечения клиента (CAC):

СAC eff = CAC/1+K

Где:

Допустим, ты привлекаешь пользователей через платную рекламу, и твой CAC = 10$.

Вывод остаётся тем же: чем выше K-фактор, тем сильнее падает CAC, и это снижение нелинейное. 🚀

K-фактор — это не просто бесплатный рост пользователей. Он влияет и на качество аудитории. Представь два канала привлечения:

1 Платная реклама – ты платишь за каждого нового пользователя, но далеко не все из них замотивированы пользоваться продуктом.

2 Вирусный канал – люди приходят по приглашению друзей, часто имея выше Retention и LTV, потому что:

✔ Им уже объяснили ценность продукта.

✔ Они пришли через доверие.

✔ У них есть социальная привязка – друзья уже там.

Чем выше K-фактор, тем выше шанс, что пользователь останется в продукте дольше (Retention Cohort 1+).

Но тут важный нюанс:

Пример:

Вывод: K-фактор нужно всегда анализировать в связке с Retention.

Теперь разберем, как K-фактор влияет на ROI.

ROI=LTV/CAC

Но если есть вирусность, мы должны учитывать эффект мультипликатора:

ROI (eff) = LTV/CAC (eff)

Пример:

Допустим:

Без вирусности: ROI=50/20=2,5

C вирусностью: ROI (eff)= 50/ 20/(1+0,8) = 4,5

Вывод: Если правильно настроить вирусные механики, можно значительно повысить маржинальность продукта.

Есть иллюзия, что чем выше K-фактор, тем лучше. Но на практике это не так.

1.Рост за счёт "халявщиков" – если вирусность построена только на бонусах, можно создать систему, где люди приходят ради награды, а не ради продукта.

📌 Пример: Revolut в какой-то момент столкнулся с пользователями, которые создавали аккаунты только ради бонуса и дальше не использовали карту. Они же жулики, падлюки и фродеры.

2. "Обманчивый" рост – компания видит лавинообразное увеличение пользователей, но не замечает, что Retention при этом падает.

📌 Пример: Clubhouse на пике вирусного роста получил K>2, но из-за низкого Retention и отсутствия стимула возвращаться аудитория быстро схлопнулась.

3. Перегрев рынка – если вирусность слишком агрессивна, можно просто "выжечь" аудиторию.

📌 Пример: Игровые приложения с агрессивными реферальными программами могут быстро перенасыщать рынок, после чего K-фактор резко падает.

✔ Не изолируй K-фактор – смотри на него через CAC, LTV и Retention.K-фактор – это не отдельный показатель, а часть юнит-экономики. Рост за счёт вирусности не всегда выгоден, если привлечённые пользователи не конвертируются в покупателей или быстро отваливаются. Настраивай реферальные механики так, чтобы они приводили качественных пользователей с высоким Retention и высоким LTV.

✔ Не гонись за K > 1 любой ценой – важно, кто приходит, а не сколько.Высокий K-фактор может быть ловушкой, если он обеспечивается "халявщиками" или пользователями, не заинтересованными в продукте. Лучше иметь K = 0.7 с высокой монетизацией, чем K = 1.5 с аудиторией, которая быстро исчезает. Оценивай LTV реферальных пользователей отдельно и проверяй, насколько они активны в долгосрочной перспективе.

✔ Прогнозируй затухание вирусности – модели без этого обречены на ошибку.Нельзя полагаться на K-фактор как на стабильный коэффициент. Вирусность всегда падает по мере насыщения рынка, изменения поведения аудитории и ухудшения конверсии. Встраивай в расчёты коэффициент затухания и отслеживай, как меняется K-фактор по когортам (новые vs старые пользователи).

✔ Тестируй, как K-фактор влияет на долгосрочную монетизацию, а не только на краткосрочный рост.Виральный рост сам по себе не означает прибыльность. Ты можешь получить +100K пользователей за счёт вирусной механики, но если они не платят и не остаются, ты просто увеличишь серверные издержки. Оцени влияние K-фактора на ARPU, LTV и churn rate, чтобы понять, приносит ли он реальную финансовую выгоду.

✔ Используй K-фактор как инструмент снижения CAC, а не замену маркетинга.Вирусный рост – это не альтернатива маркетинговым стратегиям, а их усиление. Используй K-фактор как механизм оптимизации затрат: чем выше вирусность, тем ниже CAC, но ключевая цель – поддерживать балансмежду платным привлечением и органическим масштабированием.

Главное правило: K-фактор должен быть не просто высоким, а устойчивым и экономически выгодным!

Был у меня клиент – платформа для онлайн-обучения (подготовка к ЕГЭ и прочее). Тёплый, хороший продукт, понятный оффер, все красиво. Мы гнали туда платный трафик, отстраивали ретаргетинг, работали с контентом – классика. Но CAC стоял на месте, как бетонная плита.

— «Ну, такой рынок» — говорили мне.— «Ну, конкуренция растёт» — оправдывались подрядчики.— «Ну, надо просто увеличить бюджет» — наивно надеялся клиент.

А мне это «ну» не нравилось.

Я решил копнуть глубже. Мы смотрели на CAC, но никто даже не пытался считать K-фактор – хотя было очевидно, что часть аудитории приводила новых пользователей.

Я выдвинул гипотезу: если мы увеличим K-фактор хотя бы на 0.3-0.5, то сможем снизить стоимость привлечения минимум на 30%.

Проблема была в том, что никто не понимал, как именно пользователи делились продуктом. Мы знали, что люди рассказывают о платформе друзьям, но не могли отследить, как и где это происходит.

Пошли копать:

Короче, мы даже не знали свой K-фактор.

Я попросил команду маркетинга разобраться, сколько пользователей реально приводят новых.

✔ Добавили трекинг рефералов через промокоды и ссылки.

✔ Собрали фокус-группу: почему вы делитесь, но не используете реферальную программу?

✔ Провели анализ комментариев и соцсетей – где нас обсуждают?

Результаты ошарашили.

Фактический K-фактор = 0.4, хотя мы считали, что он почти нулевой. Это означало, что 40% пользователей приводили ещё кого-то. А мы это тупо не учитывали в CAC.

Теперь мы знали, что люди делятся, но не осознанно – значит, надо подогреть этот процесс.

🚀 Мы сделали три вещи:

1. Добавили реферальную механику прямо в продукт (чтобы пользователь видел бонус за рекомендацию).

2. Упростили процесс приглашения (убрали три лишних клика, сделали автоматическую генерацию ссылок).

3.Встроили социальный триггер: «Пригласи друга – он получит скидку, а ты – бонус».

Через две недели K-фактор подрос до 0.65.

Я снова пересчитал CACeff:

Было: CAC = 20$

Стало: CACeff = 20 / (1 + 0.65) = 12.12$

То есть стоимость привлечения упала на 40% без увеличения бюджета.

🔥 Вместо того, чтобы просто лить трафик, мы заставили текущих пользователей работать на нас.

Клиент сначала не поверил в результаты, но когда увидел, что LTV этих пользователей даже выше, чем у платных, вопросов не осталось.