रेफरल प्रोग्राम, फ्री ट्रायल, कूपन और गेमिफिकेशन सबसे खराब यूज़र्स को क्यों बुलाते हैं

इंसेंटिव प्रोग्राम अक्सर परिणाम नहीं देते

• रेफरल प्रोग्राम, फ्री ट्रायल, कूपन और गेमिफिकेशन के ज़रिए आने वाले यूज़र्स आम तौर पर ऑर्गेनिक तरीके से आने वाले यूज़र्स की तुलना में कहीं खराब प्रदर्शन करते हैं। इनका lifetime value (LTV), conversion rate, engagement आदि कम होता है
• पहले Uber के सालाना 300 मिलियन डॉलर से अधिक के रेफरल प्रोग्राम को संभालने के अनुभव के आधार पर, यह सीख gamified consumer apps, web3 games जैसे नए क्षेत्रों पर भी लागू होती है

CAC/LTV स्प्रेडशीट की विफलता

• जब कोई नया प्रोडक्ट बाज़ार में आता है, तो टीमें lifetime value जैसे बुनियादी metrics को मापती हैं, और अगर नंबर अच्छे दिखें तो इंसेंटिव प्रोग्राम के ज़रिए और अधिक यूज़र्स लाने की कोशिश करती हैं
• लेकिन ये इंसेंटिव अक्सर ऐसे अलग तरह के यूज़र्स को खींच लाते हैं जो अन्यथा साइन अप नहीं करते, जिससे negative selection होता है
• जब प्रोडक्ट लंबे समय से बाज़ार में हो और उसका core market लगभग saturation पर पहुँच चुका हो, तब यह समस्या और गंभीर हो जाती है, और इंसेंटिव का दुरुपयोग करके fraud भी बढ़ता है
  • यह उतना सरल हो सकता है जितना इंसेंटिव पाने के लिए नया अकाउंट बनाना, या इससे कहीं अधिक संगठित और दुर्भावनापूर्ण भी हो सकता है
• यही कारण है कि LTV और engagement जैसे core metrics अक्सर आधे या उससे भी कम अच्छे रह जाते हैं
• upside-down mechanics से आने वाले अतिरिक्त यूज़र्स ऊपर-ऊपर अच्छे लग सकते हैं, लेकिन वास्तव में कम यूज़र होना business model के लिए बेहतर हो सकता है
• और जटिल रेफरल प्रोग्राम पर ध्यान, प्रोडक्ट के दूसरे हिस्सों में innovation पर से ध्यान हटा सकता है
• अंत में एक सूक्ष्म लेकिन बेहद महत्वपूर्ण समस्या: cannibalization
  • आपका एक target market हो सकता है, और ideal users के ज़रिए प्रोडक्ट के फैलने में समय लगता है; word of mouth मुफ़्त होता है, इसलिए वह जादू जैसा लगता है
  • और जब यह ऑर्गेनिक तरीके से होता है, तो intent भी कहीं अधिक मज़बूत होता है
  • लेकिन जब ये ideal users इंसेंटिव प्रोग्राम के ज़रिए प्रोडक्ट तक पहुँचते हैं, तो अक्सर लागत लगती है क्योंकि आप उन यूज़र्स को "खींच" रहे होते हैं जिन्हें आप वैसे भी हासिल कर सकते थे
• वास्तव में Uber ने यह झेला था
  • rider referral program समय के साथ बदतर प्रदर्शन करने लगा और न सिर्फ दूसरे चैनलों से खराब था, बल्कि paid ads से आए यूज़र्स से भी काफ़ी कमजोर था
  • इस वजह से कई मिलियन डॉलर का अनावश्यक खर्च हुआ

web3 और gamified apps की दुनिया में यह क्यों महत्वपूर्ण है

• web3, gamified consumer apps आदि में इस समस्या के प्रभाव काफ़ी व्यापक हैं
• अगर किसी गेम या ऐप में स्वाभाविक engagement और retention नहीं है, तो सिर्फ गेम mechanics जोड़ देना पर्याप्त नहीं है
  • बल्कि नई mechanics ऐसे यूज़र्स के समूह को आकर्षित करती हैं जो mechanics पर प्रतिक्रिया देते हैं, लेकिन मूल प्रोडक्ट का उपयोग नहीं करते, इसलिए यह स्थिति सुधारने के बजाय और बिगाड़ सकती है
  • web3.0 में शुरुआती दौर में इंसेंटिव के कारण speculators तो आ गए, लेकिन वास्तविक यूज़र्स को पाने के लिए मज़ेदार gameplay ढूँढने में कई प्रोजेक्ट्स को कठिनाई हुई, ऐसा माना जा सकता है
  • इसी तरह gamified consumer apps (trade प्रकार) किसी भी gamified ऐप में भाग लेने को तैयार रहने वाले खास तरह के यूज़र्स को आकर्षित और बनाए रखते हैं, लेकिन वे मूल ऐप से नहीं जुड़ते और जल्दी ही किसी दूसरे ऐप पर चले जाते हैं
• यह dynamics, 'घटिया click-through rate के नियम' से जुड़ी dynamics पैदा करता है
  • न सिर्फ अलग-अलग marketing channels का प्रदर्शन गिरता है, बल्कि समय के साथ जो कई नए channels जोड़े जाते हैं (इंसेंटिव देने की वजह से) वे शुरुआती चैनलों से भी खराब परिणाम देते हैं
  • इसलिए जैसे-जैसे आप आगे बढ़ते हैं, पूरा सिस्टम धीमा और कठिन होता जाता है
• दिलचस्प बात यह थी कि Uber के driver side referral program ने बहुत अधिक self-selected यूज़र्स को आकर्षित किया
  • जहाँ rider referral program में छूट पाने की कोशिश करने वाले लोग अधिक थे, वहीं drivers में आर्थिक प्रेरणा अधिक मज़बूत थी
  • वे मज़बूत motivation और बड़ा referral reward पाने के लिए साइन अप करते थे, इसलिए साइन अप के बाद उनका प्रदर्शन वास्तव में बेहतर था
  • रेफरल कुल signups का 15% थे, लेकिन जिन्होंने पहली यात्रा की उनमें यह 30% से काफ़ी अधिक था

[cosine20]

पूरी तरह सहमत हूँ

[eifjklwkj]

अच्छा लेख साझा करने के लिए धन्यवाद

[xguru]

रेफ़रल प्रोग्राम को कैसे डिज़ाइन करें

यह उस लेख के साथ जोड़कर पढ़ने लायक लेख है।
मिलाकर देखें तो, "रेफ़रल प्रोग्राम मददगार हो सकता है, लेकिन viral features उससे भी बेहतर होते हैं। अगर रेफ़रल करना है, तो उसे इस तरह अच्छी तरह डिज़ाइन करना चाहिए कि वह सक्रिय users को आकर्षित करे।"

[xguru]

Hacker News राय

• इंटरनेट से पहले जो लोग coupon scheme चलाते थे, वे इस बारे में जानते रहे होंगे।

  • पहले discount पाने के लिए अखबार या पत्रिका से coupon खुद काटकर डाक से भेजना पड़ता था।
  • ऐसे coupon का मकसद market segmentation था: जो लोग शायद product नहीं खरीदते या कम खरीदते, उन्हें discount देना, और जो लोग वैसे भी खरीदते, उन्हें discount न देना।
  • coupon काटने और जमा करने की मेहनत करने वाले लोगों को "गरीब लोग" कहा जा सकता है, लेकिन उन्हें "काफी बुरे customer" कहना एक value judgment है.

• जब Groupon का दौर था, तब इस विषय पर बहुत चर्चा हुई थी।

  • coupon ऐसे लोगों को लाते थे जो सिर्फ discount के लिए आते थे; वे कम tip देते थे और regular customer नहीं बनते थे।
  • उनका मकसद नई जगह ढूंढना नहीं, बल्कि deal ढूंढना होता था।
  • free trial कुछ लोगों के लिए नई चीज़ आज़माने का ज़रूरी trigger हो सकता है।

• coupon scarcity mindset वाले लोगों को आकर्षित करते हैं।

  • अगर product उन लोगों के लिए है जिनके पास समय कम और पैसा ज़्यादा है, यानी growth mindset वाले लोग, तो यह fit नहीं बैठता।
  • उदाहरण के तौर पर, एक व्यक्ति Groupon का जमकर इस्तेमाल करता है, 30-दिन के special offer पर gym join करता है, फिर छोड़ देता है।

• निजी अनुभव से, सबसे बुरे customer वही होते हैं जो सबसे सस्ती कीमत चाहते हैं।

  • वे कीमत कम कराने के लिए अतिरिक्त समय खर्च करते हैं और यह कहकर discount मांगते हैं कि आगे चलकर बहुत काम देंगे।
  • काम के दौरान extra work मांगते हैं, और काम खत्म होने के बाद बहुत आलोचनात्मक हो जाते हैं तथा extra rework चाहते हैं।
  • हालांकि, ईमानदार और समझदार कंपनियां उन समस्याओं की भरपाई कर देती हैं जो दूसरी समस्या पैदा करने वाली कंपनियों से आती हैं।
  • problem customer को शुरू में पहचानकर मना करने की वजह से, बाद में लगभग सिर्फ remote customer के साथ ही काम करना पड़ा।

• कुछ दोस्त ऐसे deals में हिस्सा लेते हैं, और यह असफल होने वाले business model का leading indicator हो सकता है।

  • वे हर deal का चक्कर लगाते हैं और कभी subscribe नहीं करते।
  • अगर वे जिन startup का इस्तेमाल करते थे वे listed company होते, तो short करने के लिए यह कमाल का stock indicator होता।

• SaaS में सबसे ज़्यादा maintenance मांगने वाले user 'छोटी' कंपनियां होती हैं।

  • जिन कंपनियों के user कम होते हैं, वे 50 से ज़्यादा user वाली कंपनियों की तुलना में कहीं ज़्यादा demands रखती हैं।

• startup शुरू करना कठिन होने की एक बड़ी वजह यह है कि high-quality customer तक पहुंच चाहिए होती है।

  • beta version को free देकर शुरुआत नहीं की जा सकती, क्योंकि ऐसे customer चाहिए जो price से motivated न हों।
  • शुरुआत में मिले low-quality customer के feedback को implement करने से product वास्तव में उन customer के लिए और खराब हो सकता है जिन्हें आप सच में चाहते हैं।

• एक target market होता है, और कभी-कभी ideal user के बीच product को फैलने में समय लग सकता है।

  • यह जादू जैसा है, क्योंकि word of mouth free होता है।
  • लेकिन अगर ideal user incentive program के ज़रिए product तक पहुंचते हैं, तो आप उन customer को पाने के लिए भी पैसे दे रहे होते हैं जिन्हें आप वैसे भी पा लेते।
  • इससे भी बुरा यह है कि incentive program से आए समझे जाने वाले कुछ user पहले से ही loyal regular customer हो सकते हैं।
  • pricing structure और promotion इस तरह सेट करने चाहिए कि customer से वही behavior मिले जो आप चाहते हैं।

• "बुरे" customer कोई गैरकानूनी काम नहीं कर रहे होते या TOS का उल्लंघन नहीं कर रहे होते।

  • वे बस उन चीज़ों पर मिले offer का फायदा उठाते हैं जिन पर वे सामान्यतः पैसा खर्च नहीं करते।
  • इस बात पर न हैरान होना चाहिए और न इसे विफलता मानना चाहिए कि वे लंबे समय तक नहीं टिकते या non-incentivized customer जितना खर्च नहीं करते।

• UX consulting करते हुए एक पैटर्न दिखा कि शुरुआती product में बहुत smooth UX होना, लंबी अवधि की सफलता के लिए एक anti-pattern बन सकता है।

  • कुछ user group ऐसे होते हैं जो किसी भी आसान और smooth चीज़ के लिए sign up कर लेते हैं और उससे "खेलकर देखना" चाहते हैं, लेकिन इससे वे अच्छे customer नहीं बन जाते।