Как Airbnb создавал свою реферальную программу, чтобы увеличивать продажи на 300% в день

Реферальные программы часто используются для набора аудитории, но в Airbnb наша устаревшая система была не востребована пользователями и плохо работала. Ее с трудом можно было найти на сайте, а на мобильных приложениях ее вообще не было. Мы хотим рассказать вам, как мы увеличивали число регистраций и бронирований на 300% в день при помощи реферальной программы.

Сарафанное радио — это отличный источник роста в Airbnb, в том числе из-за того, что опыт использования Airbnb очень интимен для человека. Люди используют Airbnb, чтобы испытать невероятные ощущения — поездки с друзьями, культурный обмен и даже такие уникальные события, как медовый месяц. Наша реферальная программа поощряет за приглашение друзей $25. Их получает как тот, кто приглашает, так и тот, кого приглашают, когда приглашенный пользователь оплачивает первое бронирование через Airbnb. Наша идея была простой — увеличить количество людей, которые рассказывают друзьям об Airbnb, и усилить этот эффект.

Мы решили перезапустить реферальную программу на всех наших трех платформах: на сайте, в iOS и Andoird приложениях. Мы также решили поддержать активацию и рассылку реферальных кодов на всех трех платформах. Лишь немногие приложения дают возможность активировать реферальные коды на мобильных устройствах, несмотря на то, что значительная доля e-mail читается с мобильных устройств. Реферальная программа — это крутой проект, потому что он является олицетворением роста. Его легко измерять и масштабировать. Нужно распознать правильный момент, когда пользователь готов отправить приглашение, и усилить это желание. 

Шаг 1. Определяем правила

До того, как написать хотя бы одну строчку кода, мы определили для себя, как будем считать успешность нашей затеи. В этой игре данные критически важны, поэтому мы начали с того, что выбрали несколько метрик.

Для нашей реферальной программы мы определили успех как прохождение воронки: 

• количество пользователей в месяц, которые отправили приглашения,
• количество отправленных приглашений на человека,
• конверсия в зашедших пользователей,
• конверсия в тех, кто снял жилье,
• конверсия в тех, кто сдал жилье. 

Для каждой метрики мы сделали три различных прогноза: 

• хороший, 
• получше,
• самый лучший.

Мы строили наши прогнозы на том, как бы на наш взгляд начала работать наша старая заброшенная реферальная программа, если бы ей дали второй шанс. Мы также смотрели на другие успешные реферальные программы, вроде Dropbox и Voxer. 

Шаг 2. Учимся считать

До того, как написать хотя бы одну строчку кода, мы разработали механизмы, чтобы отслеживать наш прогресс и строить отчеты. В Airbnb у нас есть собственная логгирующая платформа, которая называется air_events. С ней мы можем вызывать один и тот же метод с любой нашей платформы и логгировать события в централизованном хранилище. Мы создали библиотеки для всех наших нужд: Ruby (для бэкенда), JS (для фронтенда), Objective C (для iOS) и Java (для Android).

Для реферальной программы мы определили более 20 событий, которые происходят во время приглашения пользователей и последующей регистрации. С таким трекингом мы сможем отслеживать весь процесс приглашения — начиная с количества открытий страницы приглашения до количества пользователей, которые забронировали или разместили жилье. Мы полностью логгировали поведение на iOS, Android и сайт в рамках этих событий. Благодаря этому мы могли легко строить графики и сравнивать одни и те же метрики по всем платформам. 

Что нам серьезно помогло на этом шаге «Учимся считать», так это структура команды инженеров. У каждой команды есть прикрепленный аналитик. Аналитик нашей команды Вон Куас разработал классификаци и подходы. Он также создал дашборды и графики, чтобы мы могли отслеживать прогресс с первого дня.

Шаг 3. Мы написали код

В Airbnb есть прикольная практика, когда команда снимает на Airbnb на несколько дней квартиру рядом с офисом и работает там. Для разработки реферальной программы мы сняли две квартиры недалеко от Сан-Франциско.

Мы разрабатывали веб, iOS и Android одновременно. Двое наших разработчиков хотели изучить iOS и Android, так что они занимались этим проектом. Основная команда мобильной разработки также помогла, прислав своих разработчиков, чтобы поработать над этим проектом. В Airbnb мы обучаем разработчиков новым технологиям, которые им интересны, и даем им возможность разрабатывать под руководством опытных наставников. Было круто прокачать новые «скиллы» во время работы над реальным продуктом. 

Одновременно с этим мы продумывали несколько продуктовых решений. 

Персональные реферальные коды

Мы подумали, что с персональными кодами и ссылками наши письма будут более личными.

Когда пользователь запускает приложение после установки, он попадает на специальный лендинг реферальной программы.

Один из наших разработчиков Джимми Танг был сооснователем Yoz.io, где он разрабатывал аналитические инструменты для мобильных устройств. Yoz.io создала инструмент, который с достаточно высокой точностью отслеживает, на какую ссылку нажал пользователь перед тем, как установить приложение. Таким образом мы можем определить, что пользователь установил приложение по реферальной ссылке, и открыть ему соответствующий экран при первом запуске. 

Когда пользователь кликает по ссылке, Yoz.io запоминает его. Затем, когда пользователь скачивает и запускает приложение, оно снова определяет пользователя и сопоставляет его с тем, кто кликнул по ссылке. Далее оно прокидывает в приложение информацию, благодаря чему можно показать соответствующий экран. 

Результат можно посмотреть прямо сейчас. Если вы скачаете приложение Airbnb, то при запуске увидите вот такой экран:

Однако если вы кликнете по ссылке из приглашения и скачаете приложение, то запустив его в первый раз, вы увидите вот такой экран:

Шаг 4. Поехали! 

Мы запустились.

В результате на отдельных рынках реферальные программы увеличили количество бронирований на 25%! 

Так как мы заранее разработали дашборды, мы уже в день запуска смогли увидеть как пользователи взаимодействовали с нашим детищем. Было очень приятно видеть наше влияние с первого дня. 

Мы можем создать дополнительные рычаги, чтобы попробовать прокачать каждую из наших ключевых метрик, которые мы определили на первом шаге. Например: 

• можем увеличить число приглашений на приглашающего, предлагая импортировать список e-mail из записной книжки или почтовых сервисов, 
• можем увеличить долю активных пользователей, которые рассылают приглашения, улучшив видимость реферальной программы в наших сервисах,
• можем увеличить конверсию в новых гостей, позволив отправить напоминание тем, кому высылали приглашение и тем, кто зарегистрировался, но не использовал подарочные $25. 

Шаг 5. Совершенствуемся

Прошло несколько месяцев с момента запуска новой реферальной программы. На этот раз мы не хотели запустить и забыть нашу реферальную программу. Напротив, мы придумали новые способы, как ее улучшить. Например, мы начали рекламировать реферальную программу в момент, когда пользователь с наибольшей вероятностью готов пригласить друзей. Например, после оформления брони или после оставления позитивного отзыва. Мы сегментируем данные по точке входа, так что знаем, в какой момент это лучше сделать. 

Мы также в процессе A/B тестирования промо-писем. Один эксперимент меня восхитил тем, что мы рассказывали о двух разных ценностях одного и того же продукта. В одном письме мы подчеркивали, что ты можешь заработать 25 долларов за приглашение друга (личный интерес). В другом письме мы подчеркивали, что ты подаришь $25 своему другу (альтруизм).

В результате альтруистичные письма сработали лучше. Мы также увидели, что работа программы зависит от культуры. Например, реферальная программа невероятна популярна в Южной Корее. Мы также сегментируем результаты наших A/B тестов для разных стран, чтобы увидеть какие сообщения в какой культуре работают лучше. Было круто создать классический проект, нацеленный на рост, от начала и до конца. Весь процесс был шаблоном того, как в Airbnb мы работаем над подобными проектами: ставим измеримую цель, определяем метрики и логгирование, создаем продукт, измеряем результат и повторяем снова.