若不想花钱买客户，对病毒式增长的衡量就会变得至关重要。你追踪的数据为病毒式传播系数，风险投资人大卫·斯考克精辟地将其概括为“每位现有用户能够成功转化的新用户数。”3

3 大卫·斯考克对计算病毒式传播系数的解读，包括http://www.forentrepreneurs.com/lessons-learnt-viral-marketing/ 上的两张电子表格。

欲计算病毒式传播系数，需：

1. 首先计算出邀请率，即用发出的邀请数除以现有用户数；

2. 然后计算出邀请的接受率，即用新注册数或新用户数除以总邀请数；

3. 最后将二者相乘。

在表17-1给出的量化例子中，公司2000名现有客户发出了5000次邀请，其中有500人接受了邀请。

表17-1：计算病毒式传播系数的量化例子

现有客户 2000
总计发出的邀请数 5000 邀请率 2.5
邀请的点击次数 500 接受率 10%
病毒式传播系数 25%

这看上去可能非常简单，因为理论上来说，每四位现有客户可以成功邀请来一位客户，而每四位新客户又可以成功邀请来一位客户（即每位现有客户可成功邀请来0.062 5位客户），如此这般，无穷无尽。然而事实上，正如大卫指出的那样，随着时间的流逝，用户不可能一直邀请朋友加入。他们在邀请完那些自认为相关的朋友后，便会停止邀请。而受到邀请的朋友中，又有很多人是同一个朋友圈的。因此，受邀人员的名册总有一天会达到饱和。

此外，还应考虑传播周期这一因素。如果从使用网站到邀请他人加入只需一天时间，你的增长速度就会非常得快。相反，如果新用户需要几个月的时间才会邀请他人加入，增长速度就会慢很多。

病毒传播时间有着举足轻重的意义，以至于大卫认为它要比病毒式传播系数更为重要。大卫利用自己在工作表里取得的样本数据，在一个例子中着重指出：“一个传播周期为两天的产品，20天后即可获得20 470位用户，但若将传播周期缩减一半，20天后就可以获得2000万以上的用户！”

巴斯方程在试图解释信息是如何传播到市场中的以及客户是如何逐步接纳新产品的时候，考虑了诸多因素。

最终，我们追求的是一个大于1的病毒式传播系数，因为这意味着你的产品可以实现自给自足。若病毒式传播系数大于1，则每位用户至少可以成功邀请一位新用户，这位新用户又可以成功邀请另一位用户。这样，你在拥有一些早期用户后，即可实现产品的自行增长。上例中，我们可以通过一些努力让病毒式传播系数更接近1。