- Programas de indicação no formato “dê 5 dólares e ganhe 5 dólares” podem ser vistos em muitos apps e ganharam popularidade nos últimos anos
- Ao repassar o CAC (custo de aquisição de clientes) para o usuário, para que ele possa usá-lo dentro do produto, eles têm uma grande vantagem em relação a canais de marketing pagos como Google ou Facebook
- São especialmente úteis para produtos voltados a nichos com alto custo de aquisição de clientes, e os programas de indicação podem representar de 20% a 30% de todo o funil de entrada de clientes
- Embora programas de indicação não sejam uma solução milagrosa, vale a pena adicioná-los para complementar outras atividades de marketing
História dos programas de indicação
- O primeiro programa de indicação documentado teria ocorrido em 55 a.C., quando Júlio César pagava 300 sestércios, cerca de 1/3 do salário anual, a soldados que recrutassem amigos para o exército
- O inovador programa de indicação do Dropbox começou por volta de 2008 e inspirou muitas startups a experimentar ideias parecidas
- O modelo era dar 500 MB de armazenamento extra ao convidar um amigo
- Em 15 meses, passou de 100 mil usuários para 4 milhões. Entre os novos cadastros diários, 35% vinham de indicações. (20% vinham de pastas compartilhadas e outros recursos virais)
- É especialmente eficaz para produtos que já estão se espalhando por boca a boca. Não é eficaz para produtos com LTV baixo
Estrutura de um programa de indicação
- Programas de indicação são implementados por várias empresas, como Airbnb, Uber, Instacart, Coinbase e Wealthfront, e seguem alguns padrões em comum
- Ao montar o programa, é preciso responder às seguintes perguntas:
- Pedido: quando pedir ao usuário para indicar? Por que pedir a indicação? Qual é a mensagem?
- Público-alvo: quais usuários devem ser alvo? Como definir o valor da indicação?
- Incentivo: que tipo de incentivo oferecer? Externo ($) ou interno (pontos, armazenamento etc.)? Dar a mesma recompensa para quem convida e para quem recebe?
- Retorno: qual é o critério de sucesso do programa? Como pensar sobre canibalização?
- Pensando no Airbnb sob esse enquadramento:
- Pedido: convide alguém que possa alugar uma casa inteira ou um quarto privativo
- Público-alvo: todos os usuários do Airbnb
- Incentivo: ganhar $200
- Retorno: o CAC é melhor e comparável em relação a outros canais de marketing (isso é uma suposição)
O pedido (The Ask)
- O mais importante é: “onde perguntar?”
- Pergunte várias vezes. Use mensagens diferentes em vários lugares. Adeque o pedido ao contexto em que o usuário está.
- Só colocar a funcionalidade de indicação em um banner não faz as pessoas usarem
- Transforme a tela de pedido de indicação em parte da experiência principal para mostrá-la com mais frequência
- É melhor pedir depois que o usuário comprar algo no app ou interagir com um amigo
- Adicione isso ao fluxo de onboarding e, quando o usuário concluir uma tarefa, estimule a participação nesse momento
- Nunca faça isso parecer um “anúncio”
- A Uber operava a campanha de indicação com “holidizing” (personalizar ou ajustar o programa de indicação de acordo com feriados)
- Para motoristas, por exemplo, avisar que, com a aproximação dos feriados, eles podem participar do programa de indicação para obter renda extra
- Em bairros com grandes shows, também é possível rodar uma campanha especial em camadas, na qual convidar 1 pessoa rende X, mas convidar 5 rende 5*X
- Também é bom atualizar a mensagem com novos valores/novas imagens a cada feriado importante
- É importante fazer o pedido várias vezes, com mensagens variadas e ajustadas ao contexto
Definição do público-alvo (The Target)
- Programas de indicação devem se concentrar em fazer com que “novos usuários” indiquem amigos
- Mostre a mensagem ao usuário durante o fluxo inicial de onboarding e peça que ele adicione os emails dos amigos como parte desse processo
- Isso é o oposto da ideia de deixar a pessoa experimentar o produto primeiro antes de enviar convites; é melhor convidar antes de usar intensamente, e por isso enviar mais convites aumenta a chance de sucesso
- Pode ser eficiente definir valores diferentes de indicação de acordo com o valor do usuário
- Muitas empresas de marketplace fazem isso
- New York/San Francisco e Memphis, por exemplo, deveriam ter valores diferentes para cada local
O incentivo (The Incentive)
- No caso do Dropbox, o incentivo era espaço de armazenamento, o que mostra o dilema entre recompensa interna e externa
- Recompensas internas são eficientes em custo, mas podem gerar pouca resposta de usuários externos (ainda mais se eles nem conhecem o produto)
- O armazenamento do Dropbox ficava num meio-termo entre interno e externo, por ser uma forma concreta de valor
- No fim, a maioria dos programas de indicação tende a caminhar para recompensas em dólares ao longo do tempo, mas o importante é priorizar novos usuários externos e pensar em como tornar o incentivo o mais concreto possível
- A definição do valor do incentivo se baseia em cálculos de CAC/LTV, e ofertas em camadas com valores maiores podem ser mais eficazes
- Para aumentar o valor, em vez de “cadastre-se e ganhe $5”, também é possível fazer algo como “cadastre-se e compre 5 vezes para ganhar $100”
- Se a taxa de conversão de cadastro e a taxa de conversão de recompra tiverem uma diferença de até 100x, é possível aumentar o incentivo com segurança em até 20x
- Entre “give $20, get $5” e “give $5, get $20”, em geral funciona melhor a opção centrada em quem convida. Ou seja, o lado em que quem convida ganha mais
O retorno (The Payback)
- Para levar adiante uma estratégia de programa de indicação, é preciso algum tipo de métrica de ROI, e para medi-la usa-se análise de CAC/LTV
- É preciso considerar a canibalização (quando usuários que entrariam de graça acabam sendo adquiridos por indicação paga)
- Para isso, é preciso medir algo como “Cost Per Incremental Customer (custo por cliente incremental)” por meio de testes A/B
- Ou, de forma simples, fazer um teste de liga/desliga: se ao desligar o programa de indicação o número de novos usuários cair bastante, então o programa está funcionando
Limites dos programas de indicação
- O Dropbox acabou passando a depender menos de programas de indicação
- À medida que o mercado amadurece, a importância dos programas de indicação diminui, e os efeitos de rede naturais do produto passam a liderar a aquisição de usuários
- No caso de produtos com efeitos de rede reais, como o Dropbox, casos de uso intrínsecos como compartilhamento de pastas acabam liderando a aquisição de novos usuários, mais do que elementos externos como recompensas por indicação
- Construir funcionalidades virais cria valor mais duradouro do que programas de indicação
- Construir funcionalidades virais e construir programas de indicação são problemas parecidos, no sentido de incentivar usuários a convidar amigos, mas funcionalidades virais de verdade, centradas em compartilhamento e comunicação, são permanentes e geram valor contínuo
- Essas funcionalidades ajudam no engajamento e na retenção dos usuários e, como efeito colateral, também podem gerar novos usuários. Poder atrair novos usuários para a plataforma gratuitamente é uma grande vantagem.
- No caso do Dropbox, isso significa investir em funcionalidades do produto, como convidar colegas de equipe para projetos ou compartilhar arquivos, em vez de criar uma estrutura de indicação mais complexa
- No caso da Uber, isso significa incorporar viralidade em recursos como compartilhamento de ETA, divisão da conta ou pedidos de comida em grupo
2 comentários
Vejo na minha conta do Dropbox que ganhei 42 GB por indicações.
Acho que acabei ajudando um pouco na popularização inicial do Dropbox haha
Vídeo de demonstração do Dropbox nos seus primeiros dias https://www.youtube.com/watch?v=7QmCUDHpNzE