该如何分析和预测这种病毒式增长对用户数的影响？就需要我们建立一个增长模型。

失数量也在不断增加。这意味着，即使我们的非病毒式传播渠道带来了大量新用户，我们的总用户数也可能会停滞不前或甚至下降。

为了解决这个问题，我们需要考虑到用户留存率。假设我们的产品有60％的月留存率，并且每月流失的用户将被新用户所取代。图4-3

从图中可以看出，在加入留存率后，我们的增长速度得到了明显提升。尽管我们仍然面临着流失和替换的问题，但是随着时间推移，我们能够保持一个稳定的增长速度。

综上所述，预测病毒式产品表现并不是一件容易的事情。需要考虑到多种因素，包括病毒系数、非病毒式传播渠道、用户流失率等等。只有通过建立合理模型，并不断优化和调整才能实现可持续性增长。