Glossaire

Coefficient viral (K-factor)

Le coefficient viral (K-factor) est le nombre moyen de nouveaux utilisateurs qu'un utilisateur existant amène sur une période donnée, formule empruntée à l'épidémiologie : K = invitations envoyées par utilisateur × taux de conversion des invités.

Aussi appelé

  • viral coefficient
  • K-factor
  • facteur viral
  • coefficient viral

Inventé par Andrew Chen (a16z) et popularisé par les premiers réseaux sociaux, le K-factor mesure le potentiel de croissance organique d'un produit. Formule : **K = i × c**, où i = nombre moyen d'invitations envoyées par utilisateur sur la période, et c = taux de conversion des invités en utilisateurs actifs. Si chaque utilisateur en amène en moyenne plus d'un autre (K > 1), la base utilisateurs croît exponentiellement sans dépense d'acquisition. Si K < 1, la croissance dépend d'un input externe (paid, content, SEO).

Benchmarks 2026 : Dropbox au lancement K ≈ 1,5 (programme de parrainage 16 Go vs 2 Go gratuit), TikTok K ≈ 1,3-1,5 (viralité native par algorithme), Notion K ≈ 1,0-1,2 (team collaboration), un SaaS B2B "loop" classique K ≈ 0,2-0,4 (rare au-dessus de 0,5 en B2B où l'usage est moins social). Le K-factor doit être combiné avec le **cycle time** (temps moyen entre invitation et conversion) : un K = 1,2 avec un cycle de 7 jours est dramatiquement plus puissant qu'un K = 1,2 avec un cycle de 90 jours.

Dans le produit chatsocial.fr

chatsocial.fr est principalement un produit content-led (croissance par SEO/AEO/social organique), pas viral-led. Le K-factor n'est pas une métrique pilotée — la croissance vient des cas d'usage publics et des citations IA, pas du parrainage.

Questions fréquentes

  • Quel K-factor viser pour qu'un produit soit viral ?

    K > 1 = croissance virale exponentielle théoriquement infinie. K entre 0,5 et 1 = croissance amortie significativement par la viralité. En B2B, atteindre K > 0,5 est rare et indique un excellent product-market fit + un mécanisme de partage natif.

  • Quelle différence entre K-factor et NPS ?

    Le NPS mesure une intention déclarative ("recommanderiez-vous"). Le K-factor mesure le comportement réel (combien d'utilisateurs ont réellement été amenés). Un NPS de 70 avec un K-factor de 0,1 indique que les gens disent qu'ils recommanderaient mais ne le font pas en pratique.