Дизайн referral-программы

Спроектируй referral-программу для {{product}}. LTV = {{ltv}}, CAC = {{cac}}.

Главное правило: referral — это не viral loop. Referral = incentivised invite с явной экономикой. Viral = органический share без награды. Не путай.

Бюджет на reward

Max reward (referrer + referee combined) ≤ 30% × LTV
Sweet spot ≈ 15-20% × LTV

Если LTV = $300, общий бюджет на referral pair = $45-60. Делится между sharer и receiver.

Этап 1. Incentive structure — выбор модели

Default рекомендация: double-sided с пропорцией 60% sharer / 40% receiver.

Пример: $30 sharer (credit) + $20 receiver (discount on first purchase).

Этап 2. Тип награды

Правило: product credit > cash для receiver (vendor lock + product engagement). Для sharer — зависит от персоны.

Этап 3. Trigger момент

Когда выдавать reward — критично:

❌ Сразу после invite sent → bots, fake emails
❌ После signup receiver → 1-touch users, нет value validation
✓ После activation receiver (aha moment + N действий)
✓ После first payment receiver (для paid продуктов)

Definition triggers:

• SaaS free: receiver достиг aha + остался активным 7 дней
• SaaS paid: receiver сделал first payment + не churned за 30 дней
• Marketplace: receiver completed первую транзакцию

Reward для sharer = после triggers. Reward для receiver = upfront (как hook), но conditional (e.g. discount применяется только при first purchase).

Этап 4. Attribution

Tracking chain:

Sharer получает уникальный link/code (?ref=USER_ID)
  ↓
Receiver кликает → cookie + URL param захвачены
  ↓
Receiver signup → server-side запись referrer_id в БД (НЕ полагайся на cookies)
  ↓
Receiver достиг trigger → reward credited обоим

Edge cases:

• Receiver clicks 2+ referral links → first-touch или last-touch? Documenт policy
• Receiver уже был в БД (lurker) → не засчитывать
• Self-referral (тот же email/IP/device) → block
• Receiver на другом device чем clicked → email-based fallback

Этап 5. Fraud prevention

Чем больше reward — тем больше fraud. Защита:

- Device fingerprint (block если sharer & receiver = тот же device)
- IP rate limit (max N signups с одного IP/24h)
- Email domain blocklist (одноразовые email-сервисы)
- Phone verification если reward > $X
- Manual review threshold (sharer с >N referrals/day → flag)
- Reward holding period (7-30 дней) — refund если refund/chargeback
- Maximum reward cap per sharer per month

Метрика для мониторинга: fraud rate = (заблокированные + clawback) / общие referrals. Целевой <5%.

Этап 6. Метрики и dashboards

- Participation rate: % активных юзеров которые отправили ≥1 invite
- Invites per sharer (average и median)
- Click-through rate (invite → click)
- Signup conversion (click → signup)
- Activation conversion (signup → trigger)
- Cost per acquired user via referral = total reward / activated receivers
- CAC сравнение: referral CAC vs paid CAC (должен быть в 2-3x дешевле)
- LTV referred vs LTV organic (часто referred LTV выше — bias quality)
- Fraud rate

Anti-patterns

• ❌ Reward > 30% LTV — программа убыточна на unit-economics
• ❌ Reward sharer up-front (до validation) — fraud farm
• ❌ Public referral codes без unique attribution — невозможно отследить
• ❌ Один и тот же reward для всех — power users заслуживают tiered
• ❌ Нет fraud monitoring — bots съедят budget за неделю
• ❌ Запуск без A/B baseline (organic conversion) — не поймёшь incremental impact
• ❌ Сложный механизм ("invite 3, get tier 2, redeem in 30 days") — низкая participation

На выходе

• Incentive model + economic justification (% от LTV)
• Trigger definition с конкретными метриками activation
• Attribution flow с edge cases
• Fraud prevention checklist
• Метрики и thresholds для alerts
• A/B test plan для первых 90 дней