เหตุใดโปรแกรมแนะนำผู้ใช้ รุ่นทดลองใช้ฟรี คูปอง และเกมมิฟิเคชันจึงดึงดูดผู้ใช้ที่แย่ที่สุด

โปรแกรมจูงใจมักไม่สร้างผลงานตามที่หวัง

• ผู้ใช้ที่เข้ามาผ่านโปรแกรมแนะนำผู้ใช้ การทดลองใช้ฟรี คูปอง และเกมมิฟิเคชัน โดยทั่วไปมักมีผลลัพธ์แย่กว่าผู้ใช้ที่เข้ามาแบบธรรมชาติมาก พวกเขามีมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV) อัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้า และการมีส่วนร่วมที่ต่ำกว่า
• จากประสบการณ์ที่เคยดูแลโปรแกรมแนะนำผู้ใช้ของ Uber ซึ่งมีมูลค่ามากกว่า 300 ล้านดอลลาร์ต่อปี บทเรียนเหล่านี้ยังใช้ได้กับพื้นที่ใหม่ ๆ เช่น แอปผู้บริโภคแบบเกมมิฟาย และเกม web3

ความล้มเหลวของสเปรดชีต CAC/LTV

• เมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ออกสู่ตลาด ทีมมักวัดตัวชี้วัดพื้นฐานอย่างมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน และถ้าตัวเลขดูดี ก็พยายามหาผู้ใช้เพิ่มผ่านโปรแกรมจูงใจ
• แต่แรงจูงใจเหล่านี้มักดึงดูดผู้ใช้คนละประเภทกับที่เดิมจะไม่สมัครอยู่แล้ว ส่งผลให้เกิดการคัดเลือกเชิงลบ (negative selection)
• เมื่อผลิตภัณฑ์อยู่ในตลาดมานานและตลาดหลักใกล้อิ่มตัว ปัญหานี้ยิ่งรุนแรงขึ้น และการฉ้อโกงเพื่อฉวยประโยชน์จากแรงจูงใจก็เพิ่มขึ้นด้วย
  • อาจง่ายแค่การสร้างบัญชีใหม่เพื่อรับสิทธิประโยชน์ หรืออาจเป็นการกระทำที่เป็นระบบและร้ายกาจกว่านั้นมาก
• นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมตัวชี้วัดหลักอย่าง LTV และการมีส่วนร่วมจึงมักลดลงจนเหลือเพียงครึ่งเดียวหรือต่ำกว่านั้น
• ผู้ใช้เพิ่มเติมจากกลไกแบบ upside-down อาจทำให้ภาพภายนอกดูดี แต่ในความเป็นจริง การมีผู้ใช้น้อยกว่านี้อาจดีกว่าต่อโมเดลธุรกิจ
• และความสนใจที่เทไปกับโปรแกรมแนะนำผู้ใช้ที่ซับซ้อน อาจไปแย่งความสนใจจากนวัตกรรมในส่วนอื่นของผลิตภัณฑ์
• สุดท้าย ยังมีอีกปัญหาหนึ่งที่ละเอียดอ่อนแต่สำคัญมาก: การกินกันเองของช่องทาง (cannibalization)
  • มีกรณีที่มีตลาดเป้าหมายอยู่แล้ว และผลิตภัณฑ์ต้องใช้เวลาจะแพร่กระจายผ่านผู้ใช้ในอุดมคติ ซึ่งการบอกต่อแบบปากต่อปากนั้นวิเศษมากเพราะมันฟรี
  • และเมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นแบบออร์แกนิก ความตั้งใจใช้งานก็จะสูงกว่ามาก
  • แต่ถ้าผู้ใช้ในอุดมคติเหล่านี้มาเจอผลิตภัณฑ์ผ่านโปรแกรมจูงใจ ก็มักกลายเป็นการ "ดึง" ผู้ใช้ที่เดิมก็จะได้มาอยู่แล้ว จึงกลายเป็นต้นทุนที่ไม่จำเป็น
• เรื่องนี้เกิดขึ้นจริงที่ Uber
  • โปรแกรมแนะนำผู้โดยสารมีผลงานแย่ลงเรื่อย ๆ ตามเวลา ไม่เพียงแย่กว่าช่องทางอื่น แต่ยังแย่กว่าผู้ใช้ที่ได้มาจากโฆษณาแบบเสียเงินอย่างชัดเจน
  • ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายหลายล้านดอลลาร์โดยไม่จำเป็น

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญในโลกของ web3 และแอปเกมมิฟาย

• ใน web3 แอปผู้บริโภคแบบเกมมิฟาย และพื้นที่ลักษณะคล้ายกัน ผลกระทบของปัญหานี้กว้างขวางมาก
• หากเกมหรือแอปไม่มีการมีส่วนร่วมและการรักษาผู้ใช้โดยเนื้อแท้ การเพิ่มกลไกเกมเข้าไปอย่างเดียวก็ไม่เพียงพอ
  • ที่จริงแล้ว กลไกใหม่อาจไม่ได้ช่วยให้ดีขึ้น แต่กลับทำให้แย่ลง เพราะมันดึงดูดกลุ่มผู้ใช้ที่ตอบสนองต่อกลไก แต่ไม่ได้ใช้ผลิตภัณฑ์หลัก
  • คิดว่า web3.0 ในช่วงแรกมีหลายกรณีที่ใช้แรงจูงใจดึงพวกนักเก็งกำไร (Speculator) เข้ามา แต่กลับลำบากในการหาการเล่นเกมที่สนุกพอจะรักษาผู้ใช้จริงไว้ได้
  • ในทำนองเดียวกัน แอปผู้บริโภคแบบเกมมิฟาย (กลุ่มสายเทรด) มักดึงดูดผู้ใช้บางประเภทที่พร้อมเข้าร่วมแอปเกมมิฟายอะไรก็ได้ แต่ไม่ผูกพันกับแอปหลัก และย้ายไปแอปอื่นอย่างรวดเร็ว
• พลวัตนี้ก่อให้เกิดสิ่งที่เกี่ยวข้องกับ "กฎของ CTR ห่วยแตก"
  • ไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพของแต่ละช่องทางการตลาดลดลงเท่านั้น แต่เมื่อเวลาผ่านไป ช่องทางใหม่จำนวนมากที่เพิ่มเข้ามาเพราะมีการให้แรงจูงใจ ก็มักทำผลงานได้แย่กว่าช่องทางยุคแรก
  • ดังนั้นยิ่งเดินหน้าต่อไป ทั้งระบบก็ยิ่งช้าลงและยากขึ้น
• ที่น่าสนใจคือ Uber พบว่าโปรแกรมแนะนำฝั่งคนขับกลับดึงดูดผู้ใช้ที่ผ่านการคัดเลือกอย่างเข้มข้นมาก
  • ขณะที่โปรแกรมแนะนำผู้โดยสารมีคนจำนวนมากที่อยากได้ส่วนลด ฝั่งคนขับกลับมีแรงจูงใจทางการเงินที่ชัดเจนกว่า
  • เพราะพวกเขามีแรงจูงใจสูงและสมัครเพื่อรับรางวัลแนะนำที่มากกว่า จึงกลับทำผลงานได้ดีกว่าหลังสมัครจริง
  • การแนะนำคิดเป็น 15% ของผู้สมัครทั้งหมด แต่ในกลุ่มที่ขับครบเที่ยวแรกแล้ว สัดส่วนนี้สูงเกิน 30% มาก

[cosine20]

เห็นด้วยเลย

[eifjklwkj]

ขอบคุณที่แชร์บทความดี ๆ

[xguru]

วิธีออกแบบโปรแกรมแนะนำ

นี่เป็นบทความที่ควรอ่านควบคู่กันครับ
ถ้ารวมกันแล้วก็คือ "โปรแกรมแนะนำมีประโยชน์ก็จริง แต่ฟีเจอร์ไวรัลดีกว่า หากจะทำระบบแนะนำก็ควรออกแบบให้ดีเพื่อดึงดูดผู้ใช้ที่มีความกระตือรือร้น"

[xguru]

ความเห็นจาก Hacker News

• คนที่ทำระบบคูปองมาตั้งแต่ก่อนยุคอินเทอร์เน็ตคงรู้อยู่แล้ว

  • ในอดีตต้องตัดคูปองจากหนังสือพิมพ์หรือนิตยสารแล้วส่งไปรษณีย์เพื่อรับส่วนลด
  • จุดประสงค์ของคูปองคือการแบ่งส่วนตลาด คือให้ส่วนลดกับคนที่อาจจะไม่ซื้อหรือซื้อน้อย และไม่ให้ส่วนลดกับคนที่ตั้งใจจะซื้ออยู่แล้ว
  • คนที่ยอมลงแรงตัดและเก็บคูปองอาจเรียกได้ว่าเป็น “คนจน” แต่การเรียกพวกเขาว่าเป็น “ลูกค้าที่แย่กว่ามาก” เป็นการตัดสินเชิงคุณค่า

• ตอนที่ Groupon กำลังบูม มีการถกเถียงเรื่องนี้กันมาก

  • คูปองดึงดูดคนที่มาเพราะอยากได้ส่วนลดเท่านั้น ซึ่งให้ทิปน้อยและไม่กลายเป็นลูกค้าประจำ
  • พวกเขาไม่ได้มองหาที่ใหม่ ๆ แต่มองหาดีล
  • สำหรับบางคน การทดลองใช้ฟรีอาจเป็นแรงกระตุ้นที่จำเป็นให้ลองสิ่งใหม่

• คูปองดึงดูดคนที่มีกรอบความคิดแบบขาดแคลน

  • ถ้าสินค้านั้นมุ่งเป้าไปที่คนที่มีกรอบความคิดแบบเติบโต ซึ่งมีเวลาน้อยแต่มีเงินมาก แบบนี้ก็ไม่เหมาะ
  • ตัวอย่างเช่น บางคนใช้ Groupon อย่างหนัก สมัครยิมด้วยโปร 30 วันราคาพิเศษแล้วก็เลิก

• จากประสบการณ์ส่วนตัว ลูกค้าที่แย่ที่สุดคือคนที่อยากได้ราคาถูกที่สุด

  • พวกเขายอมใช้เวลาเพิ่มเพื่อกดราคา และขอส่วนลดโดยอ้างว่าจะมีงานให้อีกมากในอนาคต
  • ระหว่างงานก็ขอเพิ่มงาน พองานเสร็จก็วิจารณ์หนักและขอแก้เพิ่มอีก
  • แต่บริษัทที่ซื่อสัตย์และเข้าใจก็มาชดเชยปัญหาที่เกิดจากบริษัทอื่นที่สร้างเรื่อง
  • เมื่อเรียนรู้ที่จะระบุและปฏิเสธลูกค้าที่มีปัญหาตั้งแต่เนิ่น ๆ ก็เลยได้ทำงานกับลูกค้าระยะไกลเป็นหลัก

• เพื่อนบางคนชอบเข้าร่วมดีลพวกนี้ และพฤติกรรมนี้อาจเป็นสัญญาณนำของโมเดลธุรกิจที่กำลังจะล้มเหลว

  • พวกเขาวนเก็บทุกดีลแต่ไม่เคยสมัครจริง
  • ถ้าสตาร์ตอัปที่พวกเขาใช้อยู่เป็นบริษัทจดทะเบียน มันคงเป็นตัวชี้วัดชั้นยอดว่าควร short หุ้นตัวไหน

• ในโลก SaaS ผู้ใช้ที่ต้องดูแลมากที่สุดคือบริษัท “ขนาดเล็ก”

  • บริษัทที่มีผู้ใช้ไม่กี่คนกลับมีความต้องการมากกว่าบริษัทที่มีผู้ใช้เกิน 50 คนเสียอีก

• เหตุผลใหญ่ข้อหนึ่งที่การเริ่มสตาร์ตอัปนั้นยาก คือคุณต้องเข้าถึงลูกค้าคุณภาพสูงให้ได้

  • คุณเริ่มต้นด้วยการแจกเบต้าใช้ฟรีไม่ได้ เพราะคุณต้องการลูกค้าที่ไม่ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยราคา
  • ถ้าเอาฟีดแบ็กจากลูกค้าคุณภาพต่ำช่วงแรกไปทำตาม สินค้าอาจกลับแย่ลงสำหรับลูกค้าที่คุณต้องการจริง ๆ

• คุณต้องมีตลาดเป้าหมาย และบางครั้งสินค้าก็อาจต้องใช้เวลากว่าจะแพร่ไปถึงกลุ่มผู้ใช้ในอุดมคติ

  • นี่แทบจะเหมือนเวทมนตร์ เพราะการบอกต่อแบบปากต่อปากนั้นฟรี
  • แต่ถ้าผู้ใช้ในอุดมคติรู้จักสินค้าผ่านโปรแกรมจูงใจ คุณก็แค่ยอมจ่ายเพื่อ “เร่ง” ลูกค้าที่เดิมก็จะได้มาอยู่แล้ว
  • ที่แย่กว่านั้นคือ ผู้ใช้บางส่วนที่คุณคิดว่าได้มาจากโปรแกรมจูงใจ อาจเป็นลูกค้าประจำที่ภักดีอยู่แล้วก็ได้
  • คุณควรกำหนดโครงสร้างราคาและโปรโมชันเพื่อชี้นำพฤติกรรมที่ต้องการจากลูกค้า

• ลูกค้า “แย่” ไม่ได้ทำอะไรผิดกฎหมายหรือฝ่าฝืน TOS

  • พวกเขาแค่ฉวยโอกาสจากข้อเสนอสำหรับสิ่งที่ปกติแล้วตัวเองคงไม่ยอมจ่าย
  • จึงไม่ควรแปลกใจหรือมองว่าเป็นความล้มเหลว หากพวกเขาไม่อยู่นานหรือใช้จ่ายไม่มากเท่าลูกค้าที่ไม่ได้มาจากแรงจูงใจ

• จากการทำ UX consulting พบรูปแบบหนึ่งว่า การมี UX ที่ลื่นไหลมากตั้งแต่ช่วงแรกของผลิตภัณฑ์อาจกลายเป็น anti-pattern ต่อความสำเร็จระยะยาว

  • ถ้าใช้ง่ายและลื่นมาก จะมีผู้ใช้กลุ่มหนึ่งที่สมัครเข้ามาเพื่อ “ลองเล่น” กับอะไรก็ได้ แต่ไม่ได้แปลว่าพวกเขาจะเป็นลูกค้าที่ดี