解析病毒增长模型的这四点因素，让裂变营销有迹可循！

什么是增长黑客？这个概念起源于美国的互联网行业，其核心就是指以数据分析为基础，利用产品或者技术手段来驱动用户增长。用户增长对于初创公司来说是至关重要的，所以低成本的获客是营销人员一直都在探寻的。

而裂变，正是低成本高增长的典型获客手段，通过裂变活动去实现用户的指数级增长，从而产生大量的新客户，是所有公司都梦寐以求的事情。但是实际上能够做到这一点的公司可以说是少之又少，即便是有的公司偶然做到了这一点，那也只是凑齐了天时地利人和，难以复制。

当然了，今天我们不聊裂变手段，主要来说是裂变背后的一个核心公式——病毒增长公式，以及其核心指标——病毒系数K-Factor。

这个病毒系数模型是出自亚当·潘恩伯格的《病毒循环》（浙江人民出版社·第1版），在《病毒循环》第三章病毒营销模式的建立当中，对病毒系数做了数据化的诠释，在第十章调整病毒系数当中，以Bebo社交网站为例，用病毒系数作为网站用户增长的指标，对Bebo的发展产生的影响。

理论状态下，25分钟一轮传播，50分钟可以带三轮来传播（加上第一轮），而每个人可以带来五个用户，那么一个人在50分钟后就可以带来31人，而100人在50分钟后就可以带来3100人。假设每个人可以带来7个用户的话，那一个人在50分钟后就可以带来57人，100人在502分钟后就可以带来5700人。而假设时间延长到100分钟，那就可以带来五轮传播，那么一个人在100分钟后就可以带来781元，100人就可以带来78100人。

持续时间每增加一轮，都会带来指数级的爆发（同理，循环的时间缩减也能达到相应的效果）。当然了，这个只是理论估值，在实际情况下会因为种种因素，实际上很难达到这样的数据，这个我们稍后再说。

由上面的公示和数据我们可以判断出K值、CT的值、还有T值三个因素对于一场裂变活动的影响，Custs(0)的值这边先不去说，因为初始用户数如何去扩大没有太多的技巧可言，主要还是考虑K值，每轮感染时间和总时长这三个值，因为他们的可操作性更强，包含的技巧性也更多，作为裂变活动的运营，最重要的就是针对这三个因素进行优化。而这篇内容重点说的也就是K值。

我们用更具体的数字对比来看一下，K值变化的影响。假设一场活动中初始用户数为10，传播周期为25分钟，总时长设置为六个时长，然后将不同的K值代入公式，然后再绘制一张趋势图，因为K值过大导致结果数值也过大，所以K＞2以上的数值就不在趋势图中显示了，否则前期的趋势图看不出波动来。