解释病毒系数与用户裂变之间的差异
它采取了相关的共享行动。 病毒流行的机制存在网络效应。例如，在Facebook上有一个Causes应用程序非常受欢迎。这是一个让用户推广他们最喜欢的慈善机构，动员他们的朋友捐款的程序，类似于一个游戏：让25个捐赠者完成捐赠，每个人也说服另外25个人捐赠，通过制定游戏规则可以让捐赠者和捐赠呈现指数级增长。当我们利用早期用户，引发另一轮病毒效应时，越来越多的人会参与其中。 美国David Skok给出病毒流行的公式(见下式)和类型K表示病毒系数，ct表示传播周期。 病毒系数（Virality Coefficient）描述了产品在人群中传播引起链反应的系数。当病毒系数>1时，真正的病毒传播开始，企业的用户数量将呈现指数级增长。病毒系数是传播能力。如果每个用户或观众都能继续下去，每个人都会影响超过1个人（开发），那么病毒的游戏规则就可以传播下去。开玩笑说，病毒机制的原理通常被比作干柴火。如果火遇到点燃的湿柴，那么星星的火就会直接熄灭。如果火遇到一小部分干柴，它会慢慢燃烧，几根木柴被湿柴包围，火的发展非常明显。病毒系数越大，就越有机会被引爆。 为了解释病毒系数和用户裂变之间的差异，我们可以建立一个模型。当病毒系数分别为0时.6、0.9、1.2.3用户开发速度。可以直观地看到，只需要9个周期。由于病毒系数的不同，最终的结果将大不相同，如下表所示。 在四种不同病毒系数的影响下，用户增长 假设10名新用户在表格的早期阶段加入了这个周期，而表中的时间表明网络成员邀请新用户加入所需的周期。这个周期将根据不同的产品线而有所不同。从病毒机制的角度来看，我们显然希望这个周期越短，就越好，并能尽快产生爆炸效果。当10名新用户加入4种不同的病毒系数机制时，会有不同程度的裂变，其中最明显的是病毒系数为3的病毒扩散，网络效应越发展，效果越明显，这就是用户积累的力量。新互联网产品的爆炸是尝试建立这种病毒机制。如果你不能很好地掌握它，虽然病毒机制有一定的增长，但它将逐渐稳定或暂停增长。 除病毒系数外，许多人往往忽视另一个重要因素：传播周期（The cycle time），也就是说，用户完成病毒传播的时间。当病毒系数为2时，如果用户的病毒传播周期为1天和2天，传播效果也会有很大差异。 我们应该始终关注用户增长的模型。一旦发现数据曲线呈现出一定的特异性，就需要采取措施。我们可以关注新开发的功能是否影响用户的病毒系数，以及如何优化病毒系数。 从病毒传播系数来看SARS流行 2003年2月底，SARS病毒从香港登上飞机，开始多伦多之旅，就像David Quammen在其《Spillover》（中文版《致命接触：全球大型传染病探索之旅》）书中描述的一位78岁的加拿大妇女携带病毒进入加拿大。一周后，她的儿子去世了。很快，数百名多伦多市民被感染，其中31人死亡。在多伦多感染的患者中，有一名46岁的菲律宾妇女在医院当护士。因为她飞回家，病毒开始在菲律宾传播。 追溯相关的新闻报道，我们发现了一条病毒在人群中扩散的清晰路径：广东周先生（为了保护权利，此处隐去其真实姓名，以下同）被称为SARS第一个超级传播者。超级传播者是指直接感染的患者比普通患者多得多SARS感染者。周先生于2003年1月30日在广州的一家医院就诊。他只在医院住了两天，感染了30多名医务工作者。在转移过程中，两名医生、两名护士和一名救护车司机被感染。插管治疗中的粘液和呕吐物是医生被感染的主要途径。插管过程中的粘液溅到地板、医疗设备、医务人员的脸上或白大褂上。医生知道这种粘液传染性很强，通常会尽快清洗干净，但当特别危重的患者发作时，软管没有完全插入气管，粘液和血液喷出，他们无法离开治疗现场清洗。 在第二家医院，周先生感染了23名医生护士、18名病人及其家属。 64岁的刘教授，周先生第一家医院的内科教授，去中国香港住酒店911房间，不知道自己被感染了。911间房间位于走廊中间，面向电梯。上面提到的来自加拿大的78岁8岁的加拿大妇女住在904间房间里，离刘教授只有几步之遥。也许他们曾经经过过电梯或走廊，但她被感染了，病毒潜伏在她身上，开始了全球之旅。 同样，一名来自新加坡的年轻女孩（在香港购物）也住在酒店的938个房间里，不幸被感染了。回到新加坡后，她感到不舒服，去了医院。因此，病毒开始在新加坡传播，甚至有许多病毒之王被她感染，其中一名在住院期间感染了27人。 中国国际航空公司于2003年3月15日从香港飞往北京CA112航班上有120名乘客，其中一名男子发烧，咳嗽严重。后来经检查确认感染了SARA病毒。三个小时后，当飞机抵达北京时，22名乘客和两名机组人员被该男子感染SARS病毒。这些乘客又将SARS病毒传播到北京70家医院，先后感染
