病毒式傳播、刷屏裂變，想必是很多人員都追求的效果。前幾天，微信朋友圈可以說是一片紅海，清一色的頭像加國旗，文案也是齊刷刷的給我一面國旗@微信官方。這個刷屏活動，讓微信用戶中超過2億人蔘與進來，雖然這次活動的引導下載做得非常的剋制，但是還是爲這次活動的運營方騰訊新聞極速版帶來了龐大的用戶羣。我們從七麥數據中騰訊新聞極速版IOS端的數據爲基礎，我們從中可以看出一二：
騰訊新聞極速版的新聞（免費）排行榜從第七名上升到第一名，至今還在第一位；免費應用排名榜從第295名上升至第一名，現在回落至第17位。預估的用戶下載量從日均1.2W飆升至24日的20W下載量以及25日的44.9W下載量，用戶下載回落中，但是預估能夠帶來百萬以上的用戶數量。這個僅僅是IOS端的用戶數據，安卓端的市場比較的雜一些，雖然排名上升的沒有IOS的這麼大，但是也都有所上升，獲取了不少用戶。
騰訊新聞APP雖然不是這次的運營方，也同樣受到這次活動的影響，獲取了一批的用戶：
騰訊新聞的新聞（免費）排行榜從第四名上升到第二名，現在回落到第五名（因爲極速版擠上去了，反而掉下來一名）；免費應用排名榜從第130名上升至第21名，高的時候達到第18名，現在回落至第81位。預估的用戶下載量從日均5W飆升至24日的7.7W下載量以及25日的10.9W下載量，用戶下載回落中，但是預估能夠額外帶來十萬以上的用戶數量。
當然了，給大家分析這個活動的成果，只是想說，刷屏級的傳播能夠帶來多大的收益，據消息，這次活動的成本是200塊錢，團隊在某個羣裏發了個紅包讓大家幫忙轉發（雖然大家領了以後都沒轉，哈哈。）和獲取的收益對比，那可以說是不要錢的了。那麼我們又該如何通過運營設計才實現裂變傳播呢？這個話題很廣泛，相信大家也都多多少少有些自己的心得體會，今天我們就單獨來說一下病毒係數K。
病毒係數模型出自亞當·潘恩伯格的《病毒循環》，我們常用K值來表達病毒係數。K值一般代表的是每個現有用戶能夠帶來幾個新用戶。
病毒係數K的計算公式是K=I*Conv
I：Invitation代表的是每個用戶發送的邀請數量（分享率）
Conv：Conversion rate指的是每個邀請的成功概率（轉化率）
假設一次活動，你給10個人發送了邀請，這個I=10，而這10個人當中有2個人接受了你的邀請，那麼Conv=20%，K=10*20%=2人，也就是說每個初始用戶可以帶來2位新人。當然了，現在的人一般也不僅僅會發送給個人，也可能會發送到朋友圈和微信羣等等。所以一般來說，假設你的好友+微信羣+朋友圈總共覆蓋了1000人，最後有5個人達成了購買。那麼就是I=1000，Conv=0.5%，K=5（當然了，放在單個人身上的話是一目瞭然的事情）。
所以我們要看下一步，病毒傳播模型：
Custs(t)：代表的是一段時間後的總用戶數
Custs(0)：代表的是活動開始時的總用戶數（初始用戶數）
K：也就是所謂的病毒係數
T：病毒傳播的總共時間
CT：每一輪感染週期花費的時間
假設一次課程分銷活動，我們採用的是衆包分銷（把一堆KOL拉一個羣，許諾更低的購買費用，更高的分銷利潤）。第一批的KOL是200人，那麼這個Custs(0)就等於200；K指的是一個人能夠帶來多少的用戶，因爲我們是篩選過的KOL，一般來說帶來的用戶會比較強一些，假設一個可以帶來10個好了，那麼K就是10；假設這個活動上線後100分鐘就被微信封殺了，那麼T=100，我們收集的數據顯示每一輪的感染週期是20分鐘。我們就可以得出數據了。按照這個係數計算的話，可以得出Custs(t)的數值爲222200人，也就是22W人，當然了，這個是理論估值，肯定是很難達到以下理想狀態的，這個我們等下再說。
從這兩個公式我們大致可以看出這個裂變公式中K值的作用，當K值越大的時候，增長曲線的弧度就越大，裂變的效果就越好。
當K值小於1的時候，裂變的增長速度會越來越慢，逐漸的接近一條直線，這是一次失敗的傳播，只有K大於1的時候，用戶的增長才能達到指數級的增長。
當K值=10的時候，第60分鐘的Custs(t)=2W人，到了第67分鐘就變成了5W人。到第120分鐘的時候，用戶已經達到了2200W人。所以之類活動不出意外，用不了一個兩個小時，就會被微信給封掉，因爲假設在完美的情況下，這種情況下去會發生什麼？微信日活10億，我們可以逆推公式，在第153分鐘的時候，用戶達到9億9千萬，在第154分鐘的時候，用戶達到11億一千萬，也就是說僅僅兩個半小時，微信就會全部淪陷掉。如果這個是病毒的話，全球75億人，大概會在第171分鐘前全部被感染掉。
當然了，這個數據是存在於理想當中的數據，實際上即便微信不封殺，這個活動也不可能傳染到每一個人。隨着時間的流失，K值和CT值都是在衰減的。並非每個人都是KOL，所以不可能每個人的係數都能夠達到10，實際上能夠達到3就很不錯了。同時隨着時間的流失，每一輪感染的時間週期也會增加，熱度過了，感興趣的都感興趣了，不感興趣的還是不感興趣。
就像這次騰訊新聞極速版的活動，即便因爲自身的剋制以及微信的放水，活動持續了很長一段時間，同時因爲參與成本較低，所以擴散的比較多，但是也就撐死到了三億，就無法再進一步了。一個是因爲剩下人羣不感興趣，又或者是高齡人羣的行動力較低等等原因。
根據實際操作的反饋來說，病毒係數並非是很穩定的，第一個週期的病毒係數要比第二三個要大得多。原因不僅僅在於初始用戶是我們挑選的精準用戶，KOL人羣，更重要的是強關係與弱鏈接的理論。用戶的朋友圈大部分朋友與用戶都是強關係，而朋友圈人羣的重疊性很高，所以一個用戶在朋友圈當中一而再，再而三的看到海報的時候，被反覆的感染，產生行動的概率要比其他人高得多。不過如果僅僅是侷限於強關係的圈子當中傳播的話，病毒係數會比較高，但是擴散範圍會很小，所以也需要藉助那些弱鏈接的人羣，將消息擴散到不同的圈子當中去。
此外，微信對於高裂變的活動也會迅速的給與封殺，而那些裂變較低的活動則得以保存直至自己消亡。相信這個官方是有相關的監控的，所以我們在設計活動的時候，一定要控制裂變的傳播熱度，考慮K值以及CT值還有總活動時長如何把控（當然了，可能更多的朋友要考慮的是裂變涼了怎麼辦）。否則在裂變活動完後被清粉或者封號的話，那就是竹籃打水一場空了。