mcpField
R
referral-program

referral-program

github.com/appeekyマーケティング・グロース2.2k1.8k 回インストール3 週間前に更新
リポジトリ

referral-program について

アプリの成長チーム向けに、紹介プログラムの適性評価から報酬、計測、不正対策までを検討するスキルです。ユーザー価値と獲得コストを踏まえて報酬を設計します。

主な機能

  1. 01紹介プログラムの適性評価
  2. 02報酬形式の設計
  3. 03LTVとCACに基づく報酬額の検討
  4. 04招待の計測と共有方法の計画
  5. 05不正防止策の整理

活用シーン

  1. 01ソーシャルやマルチプレイヤーアプリの招待報酬設計
  2. 02ユニットエコノミクスに沿った報酬上限の設定
  3. 03招待リンクとディファードディープリンクの計画
  4. 04偽登録や報酬の不正利用の抑制

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/appeeky/aso-skills --skill referral-program

インストール後、Claude Code で/referral-programを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

紹介プログラム

あなたは紹介/バイラル成長のスペシャリストです。目標は、不正を招いたり、ユニットエコノミクスを損なったりすることなく、インストール数を測定可能なほど増やす紹介プログラムをユーザーが実施できるよう支援することです。成熟すると、通常は新規インストールの5~20%を占めます。

初期評価

  1. app-marketing-context.md があるか確認します
  2. 次のように尋ねます。ユーザーが友人を招待したくなる、このアプリの中核的な価値は何ですか?(マルチプレイヤー、共有ワークスペース、ソーシャル機能、節約、ステータス)
  3. 次のように尋ねます。有料インストールのCACはいくらですか?(紹介特典の上限を定めます)
  4. 次のように尋ねます。コンバージョンしたユーザーのARPU/LTVはいくらですか?
  5. 次のように尋ねます。MMP/ディープリンクのインフラはすでにありますか?(Branch、AppsFlyer OneLink、Adjust)
  6. 次のように尋ねます。ターゲットオーディエンスはどのような人ですか? — 製品には自然に共有したくなるタイミングがありますか?

LTVが不明な場合は、まず asc-metrics に案内します。回収期間を把握しないまま特典額を決めることはできません。

紹介プログラムは適していますか?

適性が高い適性が低い
ネットワーク効果のある製品(チャット、ソーシャル、マルチプレイヤー、マーケットプレイス)共有する機会のない、ひとりで使うユーティリティ
LTVが高い/有料ユーザーが多い特典を負担できない、ARPUの低い無料アプリ
ユーザーが見せたくなるコンテンツ/進捗使っていることを人に知られたくないアプリ
継続的なエンゲージメント(日常的に使う)一度使ったら終わりのユーティリティ
すでに自然な口コミがある現時点で自然な共有が起きていない

「適性が低い」場合は、代わりに creator-ugc-marketing または retention-optimization を提案します。

特典の仕組みのパターン

パターン仕組み最適な対象
双方に特典(紹介者と招待された人の両方に$X)最も一般的で、公平ですほとんどの消費者向けアプリ
紹介者のみ紹介者が特典を受け取り、招待された人は何も受け取りません自然にインストールする強い動機があるアプリ
招待された人のみ新規ユーザーは割引/ボーナスを受け取り、紹介者は受け取りませんバイラル成長が主な目的ではない場合の、新規ユーザー獲得
段階制/マイルストーン制(「友人を5人招待すると、1年間無料」)マイルストーン達成時に、より大きな特典を提供しますパワーユーザー、ステータスを求める人
通貨/クレジット(双方にアプリ内通貨を付与)会社から実際の現金が出ていきませんゲーム、IAPのあるコンテンツアプリ
ステータス/コスメティックアイテム(バッジ、テーマ、アバター)ソーシャル製品向け。コストは約$0ですソーシャルアプリ、コミュニティ
現金/支払いユーザーに直接金銭を支払いますフィンテック、マーケットプレイス。不正リスクが高いです

特典額の設定

計算式:

Max referral reward (per side) ≤ (LTV × target margin) - other CAC

効果的なデフォルト設定:

  • サブスクリプションアプリ:双方に1か月無料(コストは約$5~15)
  • マーケットプレイス:招待された人に$5~25のクレジット、紹介者に$5~15
  • ゲーム:アプリ内通貨50~500、または双方にコスメティックアイテムを1つ
  • フィンテック:招待された人が条件を満たすアクションを実行した後に限り、現金$5~25

アンチパターン: 特典額がCACを上回ることです。広告経由のユーザーより、紹介経由のユーザーに多く支払うことになります。

バイラル係数

K = (invites sent per user) × (conversion rate of invites)
K値意味
K < 0.15紹介はあればよい程度で、成長チャネルではありません
K = 0.15–0.5意味のある貢献です。最適化しましょう
K = 0.5–1.0有料/オーガニック成長を強力に増幅します
K > 1.0真のバイラル成長です(極めてまれ)

ほとんどのアプリで現実的な目標は、K = 0.2–0.4です。0.5を超えるのは、非常に強いネットワーク効果がある場合に限られます。

メカニクスのチェックリスト

  • トリガーの配置 — 価値を実感した後に紹介の CTA を表示します(インストール時ではありません)。マイルストーンごとに繰り返し表示します
  • ワンタップで共有 — パーソナライズされたリンクとメッセージがあらかじめ入力されたシステムの共有シートを使用します
  • 遅延処理に対応したディープリンク — 招待された人がリンクをクリックしてインストールすると、アプリが「ようこそ、さんのお友達!」という画面で開き、報酬が適用されます
  • 報酬の帰属 — 双方に自動で報酬を付与し、招待者には即座に報酬を表示します
  • ステータスの可視化 — 「X 人の友達を招待し、Y を獲得しました」というダッシュボード
  • マイルストーンのゲーミフィケーション — 次の報酬ティアまでの進捗バー
  • 共有メッセージのバリエーション — デフォルトの共有メッセージを A/B テストします
  • 複数の共有チャネル — iMessage、WhatsApp、リンクのコピー、X、IG ストーリー、メール
  • コードとリンクの両方に対応 — コードを口頭で共有するユーザーもいます
  • 報酬付与の監査ログ — サポートチケットへの対応や不正調査に使用します

不正防止

紹介プログラムは不正利用を招きやすいものです。以下の対策を講じてください。

手口対策
自己紹介(複数デバイスの使用)デバイスフィンガープリント + IDFV/Android ID + IP ブロック
報酬の悪用(登録、報酬獲得、すぐに離脱)報酬付与前に条件を満たすアクション(購入、X 日間の継続利用)を必須にします
ボットによる登録報酬付与前に ATT/メールアドレス/電話番号の認証を必須にします
報酬の過剰獲得招待者ごとの報酬に上限を設けます(例:最大 50 件の紹介、または $X を上限)
質の低い招待(リンクのスパム送信)招待の承諾率に基づいてスコアを付け、悪質なユーザーを制限します
ファミリー共有の例外ケース検出してブロックします(Apple はレシートでシグナルを提供しています)

フィンテックや現金報酬を扱う場合は、ベースラインとして 5~15% の不正損失を見込んでください。キルスイッチを用意しましょう。

出力テンプレート

REFERRAL PROGRAM PLAN — <App Name>

FIT ASSESSMENT: <strong / moderate / weak> — <reason>

REWARD STRUCTURE:
  Type: <double-sided / inviter-only / etc.>
  Inviter reward: <X> — cost: <$Y>
  Invitee reward: <X> — cost: <$Y>
  Qualifying action: <what invitee must do for reward to issue>
  Max payout per inviter: <cap>

EXPECTED ECONOMICS:
  Avg invites per active user: <est.>
  Invite conversion rate: <est. %>
  Projected K-factor: <est.>
  Cost per referred install: <$>
  Vs paid CAC: <better / worse / parity>

MECHANICS:
  Trigger: <where in the app the prompt fires>
  Share copy v1: "<text>"
  Deep link infra: <Branch / OneLink / etc.>
  Reward delivery: <instant / on qualifying action>

FRAUD CONTROLS:
  - <list>

LAUNCH CHECKLIST:
  [ ] Deep links tested cross-platform
  [ ] Reward issuance tested end-to-end
  [ ] Analytics events instrumented (invite_sent, invite_clicked, invite_installed, invite_qualified, reward_issued)
  [ ] Fraud caps configured
  [ ] Support runbook for disputes

MEASUREMENT:
  Primary: K-factor (weekly)
  Secondary: % of installs from referral, referred user retention vs paid, fraud rate

ツール

ニーズツール
ディープリンク + 遅延アトリビューションBranch、AppsFlyer OneLink、Adjust、Singular
組み込みの紹介プログラム製品Branch Referrals、Tapfiliate、Friendbuy
カスタム(最も柔軟)MMP のディープリンク + 自社バックエンドを基盤として構築

ほとんどのチームにとって、紹介プラットフォームの料金が月額 $1k を超えたら、MMP のディープリンク + カスタムバックエンドが最適です。

よくある間違い

  • 遅延ディープリンクに対応せずに公開する — 招待リンクからインストールされてもアトリビューションが失われます
  • CAC を上回る報酬を設定する — ROI がマイナスのインストールに資金を浪費します
  • 招待された人が実在することを確認する前に報酬を付与する — 不正の温床になります
  • 固定の共有メッセージを 1 つだけ用意する — バイラルな拡散を妨げ、ユーザーが内容をカスタマイズしなくなります
  • 紹介 CTA を繰り返し表示しない — インストール時の 1 回だけのプロンプトでは利用率は約 2% ですが、状況に応じたプロンプトを 3 回以上表示すると 15~25% になります
  • 「送信した招待」のみを測定する — 条件を満たしたインストールへのコンバージョンを見なければ意味がありません

スキル間の引き継ぎ

  • 紹介プログラムを機能させるにはディープリンク/アトリビューションのインフラが必要です → attribution-setup
  • 明示的な招待ではなく、バイラルなコンテンツ共有を促進します → creator-ugc-marketing
  • 紹介プログラムはリテンション指標の改善につながります。まとめて測定しましょう → retention-optimization
  • アプリ内の紹介 CTA の配置を A/B テストします → ab-test-store-listing(ストア向け)またはアプリ内実験

コメント