도움말스킬 · 성장 & 수익
추천 프로그램
🤝 바이럴 루프와 양면 인센티브를 설계해 고객이 고객을 데려오게 만듭니다.
어떤 스킬인가요
"Dropbox·Tesla 같은 추천 프로그램을 우리도 해볼 수 있을까"에 답하는 스킬입니다. 추천인/피추천인 양면 인센티브 구조, 공유 트리거, 성과 측정 프레임워크까지 설계합니다.
주요 역할은 이렇습니다.
- 양면(추천인/피추천인) 인센티브 구조 설계
- 바이럴 루프 및 공유 메커니즘 최적화
- 추천 프로그램 성과 측정 지표 및 대시보드 설계
- 제휴·앰배서더·파트너 프로그램 확장 전략
어떤 경우에 활용하나요
기존 고객 만족도가 높고, 고객이 자주 쓰는 자연스러운 공유 맥락이 있을 때 효과가 큽니다.
- NPS가 안정적으로 높은데 입소문이 체계화 안 되어 있을 때
- 경쟁사가 추천 프로그램으로 빠르게 크고 있을 때
- 세일즈 리드 유입을 제품 내 추천으로 보완하고 싶을 때
- 제휴·앰배서더까지 확장해 장기 파이프라인을 만들고 싶을 때
대화는 이렇게 풀어가세요
예시 1 — "SaaS 추천 프로그램 인센티브 구조를 설계해줘"
현재 제품 가격·LTV·추천 1건당 허용 CAC를 주시면, 마선생이 현금/크레딧/업그레이드 중 어떤 인센티브 형태가 맞는지 비교하고, 부정 행위 방지 룰까지 포함한 구조를 제시합니다.
예시 2 — "추천 프로그램 성과를 측정하려면 어떤 지표를 봐야 해?"
현재 운영 규모·채널을 주시면, 마선생이 K-factor, 추천 트리거 CTR, 초대 수락률, 추천 유입 LTV 같은 핵심 지표와 함께 대시보드 구성안을 제공합니다. A/B 테스트로 인센티브를 개선하는 루프까지 포함됩니다.