How to design a referral program at andrewchen
Статья Andrew Chen подробно разбирает проектирование реферальных программ — от истории (Dropbox вырос с 100 000 до 4 млн пользователей за 15 месяцев благодаря реферальной программе «дай/получи место в хранилище») до практических рекомендаций. Описана структура программы из четырёх элементов: предложение (Ask), целевая аудитория (Target), стимул (Incentive) и окупаемость (Payback). Автор делится опытом Uber, где на реферальные программы тратили более $300 млн в год, а бонус за привлечение водителя доходил до $3 000+. Подчёркивается важность борьбы с каннибализацией органического трафика и необходимость A/B-тестирования через «города-близнецы». Chen предупреждает, что реферальные программы со временем теряют эффективность по мере насыщения рынка, и рекомендует отдавать приоритет встроенной виральности продукта перед денежными стимулами.
Выше: инновационная инициатива роста Dropbox — реферальная программа «подари/получи место в хранилище»
Зачем нужна реферальная программа? Реферальные программы — предложения вроде «дай $5, получи $5», которые встречаются во многих приложениях, — стали популярны в последние годы. Они имеют большие преимущества перед платными маркетинговыми каналами: вы отдаёте свой CAC пользователям, которые тратят эти деньги внутри вашего продукта, а не передаёте их Google или Facebook. Поскольку реферальные программы — это форма вирусного маркетинга, использующая вашу сеть пользователей для привлечения новых, они задействуют сетевые эффекты продукта, как я описываю в книге The Cold Start Problem. Это особенно полезно для продуктов, нацеленных на ниши с высокой стоимостью привлечения — будь то пользователи криптовалют или водители сервисов по запросу, чей CAC часто превышает $200, поскольку эти люди часто знают друг друга.
Успешная реферальная программа может составлять 20–30% вашего микса привлечения как один из нескольких циклов привлечения. Это не серебряная пуля, но её стоит добавить в дополнение к другим маркетинговым усилиям.
История реферальных программ Как появилась структурированная форма клиентских рекомендаций? Считается, что первую документально подтверждённую реферальную программу создал Юлий Цезарь: в 55 году до н. э. он платил своим солдатам по 300 сестерциев (примерно треть годового жалования) за привлечение друга в армию. И тысячи лет спустя мы по-прежнему используем, плюс-минус, ту же идею. Кажется, что каждое потребительское приложение внедрило ту или иную форму реферальной программы, хотя я считаю, что настоящий бум начался примерно в 2008 году, когда была запущена инновационная реферальная программа Dropbox.
Да, самая известная ранняя реализация реферальных программ принадлежит Dropbox, которая вдохновила целое поколение стартапов — особенно стартапов из YCombinator — экспериментировать с похожими идеями. Почему это имело для них смысл? CEO и сооснователь Drew Houston подготовил очень полезную презентацию, описывающую его путь к реферальным программам; общая траектория была следующей:
Сначала сделать всё, что «положено» делать Громкий запуск на технологической конференции. Попробовать AdWords, нанять PR-агентство / VP of Marketing Платные маркетинговые каналы давали CAC $233–388 при стоимости продукта $99 Затем попытки с партнёрскими программами, медийной рекламой и множеством других вещей — которые все провалились …а потом осознание провала! И понимание, что ничего из этого не работает достаточно хорошо И тогда пришло осознание, что ключ — ускорить сарафанное радио и вирусный рост, предложив программу «подари и получи место в хранилище» Бум. С 100 000 до 4 миллионов пользователей всего за 15 месяцев, 35% ежедневных регистраций приходилось на рефералов
Вся презентация великолепна — она была создана примерно десять лет назад, но по-прежнему очень актуальна — и я настоятельно рекомендую ознакомиться с ней здесь.
Реферальные программы отлично работают для определённых типов продуктов, особенно тех, которые уже распространяются через сарафанное радио. В случае Dropbox существует естественный сценарий использования между друзьями и коллегами — общие папки — который органично дополняет реферальный канал. Рефералы продвигают это вперёд, создавая экономический стимул рассказать друзьям. Другой пример: в Uber, где я в разное время руководил реферальными программами для водителей и пассажиров (и тратил на них более $300 млн в год), программа привлечения водителей была естественно успешной. Водители часто принадлежали к определённым субсообществам — будь то недавние иммигранты или лимузинные водители — и люди уже и так обсуждали возможность заработка. Рефералы, иногда достигавшие $500 за регистрацию, значительно ускоряли этот процесс.
И тем не менее у реферальных программ есть свои ограничения. Они плохо работают для продуктов с низким LTV — именно поэтому мы не видим, чтобы бесплатные социальные фотоприложения вознаграждали пользователей за рекомендации. Нет LTV, против которого можно арбитражить, а суммы рефералов формируют стоимость привлечения клиента. Кроме того, значимость реферальных программ со временем снижается. Через несколько лет после запуска реферальной программы Dropbox мне представилась возможность стать советником Dropbox, и я получил доступ к данным из первых рук. К тому моменту естественная виральность основного продукта — сам процесс обмена папками и файлами с другими — полностью доминировала в привлечении пользователей. Это стало основным способом распространения, а реферальная программа потеряла свою значимость. Я расскажу почему позже, но это, похоже, естественный ход вещей — реферальные программы очень полезны на начальном этапе рынка. Со временем они становятся менее важными, и это нормально.
Но мы забежали вперёд. Давайте начнём с того, как обычно определяется реферальная программа.
Структура реферальной программы Мы видим одни и те же типовые паттерны в реферальных программах по всей индустрии. Они есть у Airbnb, Uber, Instacart, а также у Coinbase и Wealthfront. Конечно, существуют вариации: одни фокусируются на передаче и получении денег, другие предлагают поделиться кодом или ссылкой, или подключить адресную книгу для приглашения друзей.
Один из способов систематизировать все эти вариации — разделить их на следующие категории, и вам нужно ответить на ряд вопросов о структуре программы:
Предложение (Ask) Когда вы просите пользователя пригласить друга? Зачем приглашать? Привязано ли это к празднику или конкретной акции? Каково сообщение? Целевая аудитория (Target) На каких пользователей вы нацеливаетесь? На всех? Как вы устанавливаете суммы вознаграждений? Стимул (Incentive) Каков стимул — внешний ($) или внутренний (баллы, хранилище и т. д.)? Получают ли приглашающий и приглашённый одинаковое вознаграждение? Окупаемость (Payback) Каков критерий успеха программы? Как вы оцениваете каннибализацию?
Давайте используем пример, чтобы это проиллюстрировать.
Рассмотрим, например, реферальную программу Airbnb для хостов:
Её можно разбить на следующие категории:
Предложение (Ask): пригласите кого-то, кто может сдавать целое жильё или отдельную комнату Целевая аудитория (Target): все пользователи Airbnb Стимул (Incentive): заработайте $200 Окупаемость (Payback): CAC лучше или сопоставим с другими маркетинговыми каналами (предположительно!)
Это базовая структура, и теперь, когда она у нас есть, пора поговорить о ряде проектных решений, необходимых при создании реферальной программы.
Предложение (Ask) Продуктовые специалисты часто начинают с мучительных раздумий над формулировкой предложения. Они задаются вопросом, не слишком ли банально создать реферальную программу «Дай $5, получи $5», не слишком ли это просто. Но я считаю, что это неправильный фокус внимания — в конце концов, вы всегда сможете отточить формулировки и протестировать множество вариантов позже, когда программа уже заработает.
Настоящий вопрос — ГДЕ вы делаете предложение? И мой ответ прост: предлагайте много раз, во многих местах, с разными сообщениями и в контексте того действия, которое вы просите пользователя совершить. После подключения аналитики ко всему реферальному интерфейсу вы обнаружите, что у каждого экрана просто есть определённая конверсия. И что большинство пользователей, если вы поместите реферальный функционал на баннер где-то в случайном месте продукта, просто не взаимодействуют с реферальными функциями. Вместо того чтобы пытаться повысить конверсию, показывайте экран чаще — получайте больше показов!
Поэтому встраивайте реферальное предложение в основные сценарии использования. После того как пользователь что-то покупает в приложении, спросите его, хочет ли он получить $X кешбэк прямо сейчас, пригласив кого-то. Или если он взаимодействует с другом внутри приложения — при условии, что продукт допускает приглашения, — предложите пригласить других. Добавьте это в онбординг и в конец ключевых транзакций, когда пользователь уже закончил действие и вы можете захватить его вовлечённость. И ради всего святого, не делайте это похожим на «рекламу» с крупным текстом и графикой — оформите просто, как часть обычного интерфейса, с которым пользователь может взаимодействовать.
Одна из моих любимых идей из Uber — концепция «праздничных» реферальных кампаний. Для водителей с приближением праздников можно предложить заработать дополнительные деньги на подарки и торжества, участвуя в реферальной программе. Или в преддверии крупного концерта в городе можно запустить специальную многоуровневую кампанию, где приглашение 1 друга даёт X, но 5 друзей дают 5*X плюс огромный бонус сверху. Есть что-то прекрасное в том, чтобы обновлять сообщения каждый месяц в привязке к основным праздникам — с новыми суммами, новыми изображениями и прочим.
Целевая аудитория (Target) Главная лучшая практика: ваша реферальная программа должна быть нацелена на новых пользователей, чтобы они приглашали друзей — это означает показ предложений во время начального онбординга, добавление писем в процесс регистрации и другие точки контакта. Это прямо противоречит тем, кто часто утверждает, что нужно дать пользователям сначала попробовать продукт, получить хороший опыт, прежде чем просить приглашать друзей. Почему фокус на новых пользователях? Во-первых, математически проще добиться большого эффекта, когда вы обращаетесь к когорте из 1000 новых пользователей, пока их по-прежнему близко к 1000, а не на 30-й день, когда когорта сократится из-за оттока до 150 человек. И в математике вирусного коэффициента у вас больше шансов достичь >1, когда 1000 пользователей приглашают 1000, чем когда 150 приглашают 1000. Во-вторых, у новых пользователей обычно больше друзей, которые ещё не пользуются продуктом, потому что они сами новички. После нескольких раундов реферальной программы они естественным образом исчерпают свои сети.
И конечно, самое простое — сделать «дай $5, получи $5» и дать это предложение всем без таргетинга. Но продуктовый руководитель вскоре осознаёт, что это неэффективно — возможно, лучше давать одним пользователям $15, а другим $5 в зависимости от их ценности. Именно так поступили многие маркетплейсы, где легко сегментировать сеть на высокоценные города вроде Нью-Йорка и Сан-Франциско по сравнению, скажем, с Мемфисом — можно устанавливать индивидуальные суммы рефералов в каждом месте. Но зачем останавливаться на городах? Возможно, вы проведёте анализ и выявите определённые ведущие характеристики ценных пользователей — баланс аккаунта, типы используемых приложений и прочее. Как только вы начнёте думать об этом как о персонализации краткосрочного предложения для пользователей, вы сможете запускать любые акции.
Стимул (Incentive) Обратите внимание: в оригинальном предложении Dropbox стимулом было место в хранилище, а не деньги — в этом и заключается дилемма внутренних и внешних вознаграждений для участников программы. Многие реферальные программы мобильных игр тоже склоняются к внутренним вознаграждениям, начисляя баллы за приглашение друзей. Преимущество внутренних вознаграждений в том, что они особенно экономичны, когда стимул — это то, что вы контролируете, например баллы. Проблема внутренних вознаграждений, конечно, в том, что внешние пользователи — люди, которые никогда не слышали о вашем продукте, — меньше всего реагируют на баллы и тому подобное. Предложение хранилища от Dropbox, пожалуй, находится где-то посередине, поскольку это хотя бы конкретная форма ценности. В результате большинство реферальных программ со временем стали использовать деньги, хотя я считаю, что важная идея — ставить в приоритет новых внешних пользователей и думать о том, как сделать стимул максимально конкретным.
Есть базовый вопрос: как установить сумму вознаграждения. Обычно это основано на простом расчёте CAC/LTV, который имеет серьёзные недостатки, поскольку не учитывает каннибализацию (об этом позже). Вместо этого часто выбирают простое число: если вы знаете, что средний зарегистрированный пользователь тратит $20, можно создать реферальную программу с вознаграждением $5 за «дай/получи» с определённым запасом прочности. Но главный рычаг стимулирования — это, конечно, увеличение суммы. И самые большие суммы обычно получаются из многоуровневых предложений с элементом «сгорания». Пример: «$100 при регистрации и покупке 5 товаров» вместо «$5 при регистрации». Учитывая, что разница между конверсией при регистрации и повторной конверсией может составлять 100 раз, вы можете безопасно увеличить сумму в 20 раз. В Uber это зашло так далеко, что объединяли два отдельных числа: заголовочную сумму, включавшую как конверсию при первой регистрации, так и заработок за первый месяц (при условии, что водитель совершит X поездок в первые несколько недель). В результате получалась сумма $3000+, огромное улучшение по сравнению с начальными $200. Эти крупные заголовочные числа всегда показывали значительно лучшие результаты в A/B-тестах — будь то в email-маркетинге или баннерах. И хотя может показаться, что вознаграждение становится недостижимым, можно создать второй, третий или четвёртый уровень к крупной заголовочной сумме. Скажем: заработайте $X при выполнении всех условий, но меньшую сумму $Y, если выполните лишь часть. Так вы получаете маркетинговый эффект от большого числа, но сохраняете запасной вариант для пользователей, которые не достигли всех этапов.
Последний аспект структуры стимулов, который я затрону, — это симметричное и асимметричное предложение: должно ли это быть «дай $20, получи $5» или «дай $5, получи $20»? Что звучит лучше для вас? Это анекдотично, но в тестах, которые я видел, вариант с акцентом на приглашающего обычно работает лучше — то есть апелляция к его собственному интересу. Однако я также наблюдал B2B-контексты, где в профессиональной среде люди приглашают больше, если их воспринимают как альтруистов, раздающих большие скидки другим. В конечном счёте, вероятно, стоит просто провести A/B-тест и посмотреть, что работает лучше.
Окупаемость (Payback) Вам понадобится какая-то метрика ROI для управления стратегией реферальной программы. Правильные ли суммы вы тратите, или стоит их увеличить? Сколько продуктовых ресурсов нужно вложить в новые точки контакта? И т. д. Работает ли программа? На эти фундаментальные вопросы часто отвечают классическим анализом CAC/LTV, и в этом есть смысл.
В конце концов, если пожизненная ценность этих пользователей превышает стоимость их привлечения, разве не стоит идти на полной скорости? Ну, может быть. А что если через другой канал, например рекламу в TikTok, привлечение обходится намного дешевле? Тогда любые деньги, направленные сюда, лучше потратить на рекламу. Или что если улучшение реферальной программы отвлекает инженерную команду от критически важных функций? Так что да, конечно, смотрите на CAC/LTV вашей реферальной инициативы, но думайте о том, как сравнить компромиссы со всем остальным.
Более сложный вопрос ROI — каннибализация: сколько пользователей, привлечённых через рефералов, пришли бы через сарафанное радио и так? Если вы резко увеличиваете суммы рефералов — с $5 до $20 — не создаёте ли вы просто эффект «опережающего привлечения», когда пользователи, которые пришли бы бесплатно через несколько месяцев, приходят прямо сейчас, но уже за ваш счёт и в ущерб показателям будущих месяцев?
Каннибализацию сложно выявить, но обычно цель — измерить что-то вроде «стоимости привлечения инкрементального клиента» (Cost Per Incremental Customer) с помощью A/B-тестирования предложений: контрольная группа получает стандартную сумму, тестовая — повышенную. Поскольку вы пытаетесь отделить органических пользователей, часто приходится проводить эксперимент по принципу «городов-близнецов»: один набор предложений запускается в Финиксе, другой — в Далласе. Это подход Uber, а в B2B можно делить по компаниям. Затем вы измеряете реальный прирост. Если каннибализация велика, показатель CPIC будет высоким — это истинный CAC без учёта каннибализации.
Другая, более простая форма — это «тест включения/выключения». Если вы отключите все рефералы на несколько дней, заметите ли вы значительное падение числа новых пользователей? Если да — ваша реферальная программа работает. Если нет — возможно, вы платите высокую стоимость привлечения за то, что произошло бы и без вас.
Слабые стороны реферальных программ Как я упоминал в начале статьи, Dropbox со временем стал меньше зависеть от своей реферальной программы. Здесь есть естественная траектория: по мере созревания рынка и роста числа пользователей, уже использующих продукт, остаётся всё меньше друзей, которых можно пригласить. Достаточно нескольких ответов «у меня это уже есть», чтобы человек перестал участвовать в реферальной программе. Для продуктов с настоящим сетевым эффектом, как у Dropbox, привлечение в конечном счёте переходит к внутренним сценариям использования — таким как обмен папками — а не к чему-то столь внешнему, как реферальное вознаграждение.
И в каком-то смысле я отношусь скептически, когда команды обращаются ко мне с идеей создать реферальную программу. Первое, что я спрашиваю: вы уверены, что не хотите вместо этого построить вирусный механизм роста? Создание вирусных функций и реферальная программа — это схожие задачи: заставить пользователей приглашать друзей. Но по-настоящему вирусные функции обмена и коммуникации — вечнозелёные и создают устойчивую ценность. Они помогают пользователям вовлекаться и удерживаться, а в качестве побочного эффекта генерируют новых пользователей. И это огромное преимущество — получать этих новых пользователей бесплатно. Для Dropbox это означает инвестиции в продуктовые функции вроде приглашения коллег в проекты, обмена файлами и тому подобное, а не создание всё более сложных реферальных структур. В Uber это может быть встраивание виральности в такие функции, как «Поделиться ETA», разделение счёта или групповой заказ еды.
В этом смысле я — сдержанный поклонник реферальных программ: они могут работать и стать каналом привлечения, дающим 10%+ новых пользователей. Но для меня они всегда будут на втором плане по сравнению с созданием отличного вирусного функционала.
Я веду качественную еженедельную рассылку о том, что происходит в Кремниевой долине, с фокусом на стартапы, маркетинг и мобильные технологии.
Мнения, выраженные в «контенте» (включая публикации, подкасты, видео), размещённом на этом сайте или опубликованном в социальных сетях и на других платформах (совокупно — «каналы распространения контента»), являются моими собственными и не отражают мнение AH Capital Management, L.L.C. («a16z») или её аффилированных лиц. AH Capital Management является инвестиционным консультантом, зарегистрированным в Комиссии по ценным бумагам и биржам. Регистрация в качестве инвестиционного консультанта не подразумевает каких-либо особых навыков или подготовки. Публикации не адресованы инвесторам или потенциальным инвесторам и не являются предложением о продаже или предложением о покупке каких-либо ценных бумаг, и на них нельзя полагаться при оценке достоинств какой-либо инвестиции.
Содержание не следует рассматривать или использовать как инвестиционную, юридическую, налоговую или иную консультацию. Вам следует консультироваться с собственными советниками по юридическим, деловым, налоговым и другим вопросам, связанным с любыми инвестициями. Любые прогнозы, оценки, предположения, цели, перспективы и/или мнения, выраженные в этих материалах, могут быть изменены без предварительного уведомления и могут отличаться от мнений других лиц или противоречить им. Любые графики, представленные здесь, предназначены исключительно для информационных целей, и на них не следует полагаться при принятии инвестиционных решений. Определённая информация, содержащаяся здесь, получена из сторонних источников. Хотя она взята из источников, считающихся надёжными, я не проводил независимую проверку такой информации и не делаю заявлений о точности информации или её применимости в конкретной ситуации. Содержание актуально только на указанную дату.
Ни при каких обстоятельствах публикации или иная информация, размещённая на этом сайте или в связанных каналах распространения контента, не должна рассматриваться как предложение о покупке или продаже какой-либо ценной бумаги или доли в каком-либо объединённом инвестиционном фонде, спонсируемом, обсуждаемом или упоминаемом сотрудниками a16z. Также это не следует рассматривать как предложение об оказании консультационных услуг по инвестициям; предложение инвестировать в объединённый инвестиционный фонд, управляемый a16z, будет сделано отдельно и исключительно посредством конфиденциальных документов предложения конкретных фондов, которые должны быть прочитаны полностью и только теми лицами, которые, помимо прочих требований, соответствуют определённым критериям согласно федеральному законодательству о ценных бумагах. Такие инвесторы, определяемые как аккредитованные инвесторы и квалифицированные покупатели, как правило, считаются способными оценить достоинства и риски предполагаемых инвестиций и финансовых вопросов. Нет никаких гарантий, что инвестиционные цели a16z будут достигнуты или инвестиционные стратегии окажутся успешными. Любые инвестиции в фонд, управляемый a16z, связаны с высокой степенью риска, включая риск полной потери вложенных средств. Любые упомянутые, указанные или описанные инвестиции или портфельные компании не являются репрезентативными для всех инвестиций в фонды, управляемые a16z, и нет гарантии, что инвестиции будут прибыльными или что другие инвестиции в будущем будут иметь аналогичные характеристики или результаты. Список инвестиций фондов, управляемых a16z, доступен по адресу https://a16z.com/investments/. Из этого списка исключены инвестиции, по которым эмитент не дал разрешения на публичное раскрытие информации, а также необъявленные инвестиции в публично торгуемые цифровые активы. Прошлые результаты инвестиций Andreessen Horowitz, объединённых инвестиционных фондов или инвестиционных стратегий не обязательно свидетельствуют о будущих результатах. Пожалуйста, ознакомьтесь с дополнительной важной информацией по адресу https://a16z.com/disclosures.
Об авторе
Andrew Chen — партнёр в Andreessen Horowitz, где он инвестирует в игры, AR/VR, метавселенную и потребительские технологические стартапы. Он является автором книги The Cold Start Problem о запуске и развитии новых стартапов через сетевые эффекты. Проживает в Венис, Калифорния (подробнее)