客户推荐营销研究消费者视角-34页

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提取的文档内容：客户推荐营 销研究 ： 一个消费者 透视 品牌倡导者如何 提升声誉 ， 推动销售 ， 提高品牌忠诚度Contents 03 Introduction 04 Methodology 05 关键见解 06 今天的消费者渴望社区 ， 而不是更多的广告 08 购物者信任社区的意见 10 利用知识 ， 喜欢和信任因素 14 谁应该在推荐计划中获得奖励 ？ 17 哪些行业受益于推荐计划 ？ 22 通过奖励消费者来提高忠诚度 24 激励客户推荐您的品牌 31 设计消费者想要参与的计划 2Introduction 尽管品牌广告支出增加 222%与十年前相比 ， 今天传统广告的过度饱 和和太好而不真实的价值主张使购物者持怀疑态度和更加挑剔。同时 ， 过度疲劳促使消费者重新确定社区的优先次序 ， 并采取更 “老派 ” 的购 物方式 ： 向朋友和家人寻求建议。 有这么多的产品选择 ， 购物者想要一个他们信任的声音来引导他们 。这就是为什么近 90% 的消费者表示 ， 推荐在他们的购买决策中很 重要。 这种新的现实使品牌可以在广告超支的情况下吸引更广泛的受众。许多 品牌已经有推荐其产品的客户 ； 奖励那些忠实的客户可以迅速将他们从 休闲的代言人转变为推动收入的品牌拥护者。 推荐营销允许品牌承认客户忠诚度 ， 扩大他们的影响力 ， 并向客 户展示赞赏。 impact. com客户推荐 营销研究 ： 消费者视角揭示了品牌如何将口碑营销转变为可扩展的增长 渠道的新研究。 3Methodology impact. com 团队着手发现消费者在购买新产品时 何时以及多久依赖推荐和推荐。我们调查了美国和 加拿大的 1, 307 名 18 岁以上的在线购物者了解他们 如何看待家人、朋友和他们认识的其他人的推荐。我 们还研究了购物者如何通过对话和 他们如何参与客户推荐计划。 加拿大 北美 4 | 方法论关键见解 1 广告出来了 ， 推荐在 • 86 ％ 的消费者表示建议和评论在他们的购 买决策中很重要 ，而只有 2% 的人认为 传统广告在他们的购买决策中很重要。 • 在寻找产品信息时 ， 消费者信任他们最了 解的人 ， 但在线客户评论也扮演着同样重 要的角色。 • 建议给消费者只有用户的特定详细信息product know. This feedback gives消费者对决策的信心 -制作并提供有关产品是否满足他们需求的见 解 -消费者希望从品牌的真正用户那里听到 ， 而不是从品牌本身。 5 | 关键见解 2 口碑营销很有分量 • 超过五分之四的消费者在对话中了解新品牌 。 • 超过一半的消费者表示 ， 他们认识的人的 负面反馈导致他们选择了替代品牌 - 显示 了口碑的力量。 3 官方参与转诊计划正在增长 ， 但可以改进 • 44% 的消费者参与客户推荐计划大多数 这样做是为了获得激励或奖励。 • 56% 的消费者不参与推荐计划- most 担心他们会通过不断发送推荐链接来 惹恼他们的朋友。 • 有趣的是,60% 不参加推荐计划的消费者从 未收到他们认识的人的推荐代码或链接。这 显示了通过教育和意识来增加和增加参与的 潜力。今天的消费者 渴望社区 ， 而不是更 多的广告 在过去的一年中 ， 您对广告渠道的信任如何改变了以下推荐和推荐来源 ？ 广告渠道包括电视 ， 广播 ， 报纸 ， 广告牌等。 增加 stayed the相同 减少 随着传统广告变得更加昂贵和消费者减少购买 ，广告 可能不是营销预算的最具成本效益的用途。 近一半的购物者表示 ， 传统广告在购买决策中并没有 发挥重要作用。只有 2% 的购物者看到广告 作为做出购买决定时最值得信赖的信息来源。对 于年轻的千禧一代和 Z 世代购物者 ， 超过 20 ％ 的人表示他们对 这一变化促使品牌探索新的方法 ， 通过更多以社区 为中心的渠道来抵消大量传统广告预算 ， 如推荐营 销。 6 | 今天的消费者渴望社区 ， 而不是更多的广告 18 - 27 Z 世代 13% 54% 25% 28 - 35 千禧一代 14% 60% 21% 36 - 43 千禧一代 10% 70% 17% 44 - 59 X 世代 6% 75% 15% 60 岁及以上 婴儿潮一代 3% 79% 17%While a侵入性广告的弹幕可能会惹恼客户 ， 这也使他们更加挑剔。 作为客户重新定义价值对他们意味着什么， 他们正在寻找更多的真实性 。许多客户专注于建立关系和社区 - 都是当面和在线 - 并转向这些社区 找到对新产品的可靠意见。 现在84 ％ 的购物者在对话中了解新产品， 品牌需要像建立意识一 样专注于取悦客户。毕竟 ， 没有多少购物者愿意推荐他们不喜欢 的产品。 7 | 今天的消费者渴望社区 ， 而不是更多的广告 84% 的购物者 在对话中了解新产品 。购物者信任社 区的意见 购物历史上一直是一种社交活动 ， 今天的消费者 已经将在线购买视为社交 ， 就像参观购物中心一 样。 在过去的一年中 ， 您对以下推荐和推荐来源的信任发生了什么变化 ？ 增加 它停留在相同 减少 我认识的人 ， 如家人、朋友、同事等。 26% 68% 4% 例如 ， 有人通过社交媒体 ， 论坛等在 Facebook 上寻求推荐。 10% 网上推荐就像朋友一样在你的更衣室外面 ， 确认你做出 正确的选择。近三分之二的客户表示 ， 他们认识的人 是他们购买时最信任的信息来源。此外 ， 52% 的购物 者会放弃购买 ， 如果他们认识的人报告了负面的体验 21% 在线客户评论 31% 9% 64% 58% 品牌。 广告频道 ， 如电视、广播、报纸、广告牌等。 9% 19% 68% * 由于四舍五入和受访者表示 “我不确定 ” ， 可能不会总计 89| 购物者相信他们社区的意见 2024 年 ， 消费者在购买前越来越多地转向推荐和客户评论。四分之一 的购物者表示 ， 他们更有可能购买认识的人推荐的东西与去年相比。此外 ， 31% 的客户更有可能根据在线评论购买东西。 就像个性化推荐一样 ， 在线评论提供了产品描述无法提供的洞察力 ， 并且 购物者在承诺产品之前就想要。两种来源都为客户提供了新的社区访问 权 ， 使他们更多的信心和验证产品适合他们。利用知识 ， 喜欢和信任 因素 客户在向朋友推荐品牌之前必须信任品牌 ， 而朋友 又必须信任这些建议才能进行购买。有趣的是 ， 86% 的消费者认为建议对他们的决策过程至关重要。 虽然每一代人都会对朋友和家人的建议给予重视 ， 但 26% 的消费者声称他们今年比去年更信任这些建 议。在 28 - 35 岁的年轻千禧一代中 ， 有 92% 的人 推荐他们认识的人。与此同时 ， 44 岁以上的消费者报 告对推荐进行估值 ， 因为他们提供了无法从网页或产 品描述中获得的内部信息。 10 | 挖掘知道、喜欢和信任因素它提供了深入了解产品或服务是否满足我的需求。 它降低了购买产品的风险并不满意。 它回答了产品描述可能无法涵盖的问题。 它提供了具体的细节只有某人谁用过这个产品就知道了。 这给了我购买的信心。 53% 56% 55% 47% 41% 为什么推荐和建议在每个年龄段的消费者购买决策中都很重要 ？ 18 - 27 28 - 35 36 - 43 44 - 59 60 岁及以上 Z 世代 千禧一代 千禧一代 X 世代 婴儿潮一代 44% 52% 55% 52% 50% 41% 48% 49% 50% 46% 44% 49% 47% 44% 40% 50% 52% 53% 54% 53% * 多个答案可能 11 | 挖掘知道、喜欢和信任因素建议在购物过程中起着至关重要的作用 ， 验证 广告中的信息。现在，消费者习惯于不断看到广告， 他们与广告的关系正在发生变化。对广告的信任已经 减少，购物者信任真实客户的声音而不是公司的营销 信息。即使广告引起了购物者的兴趣，也往往不足以 推动销售转化。相反，品牌可能希望将预算重定向到 生成支持其广告声明的社交证明。 而不是取代广告 ， 建议和评论补充广告 ， 让品牌独 特地访问知道、喜欢和信任 (KLT) 因素 - 相信消费者 更有可能从他们已经认识、喜欢和信任的人那里购买， 就像朋友或最喜欢的影响者。推荐和客户评论填补空白 ， 给买家第一手体验从一个可靠的来源。 12 | 挖掘知道、喜欢和信任因素13 | 挖掘知道、喜欢和信任因素 利用 KLT 因素使品牌显得更多值得信赖 ， 并使消费者更有信心 ， 他们正在做 出正确的选择。这种增加的信心尤其对于预算紧缩的年轻购物者来说很有价值 。收到他们认识、喜欢和信任的人的推荐简化了他们的决策过程这样他们就可以 明智地消费并满足他们的需求。 品牌可以通过将投资转移到更面向社区的营销方法来利用 KLT 因素 ， 例 如推荐营销或评论收集。这使得分享您的品牌更具吸引力。除了出色的 客户服务外 ， 这些渠道还鼓励购物者继续积极谈论您的品牌。谁应该在推荐计划中 获得奖励 ？ 在线购物者经常搜索交易 ， 客户推荐计划为品牌提 供了一个独特的机会 ， 鼓励当前客户推荐他们的朋 友以换取奖励。 威尔 · 弗雷泽 ， 总经理impact. com / 倡导者采访了 Keith Posehn ， 增长咨询机构 Zorz 的首席执行官。基思说推荐方案是 “推动客户 和他们的朋友之间价值变化的杠杆 ” 。感知价值的 增加驱使超过四分之三的人使用推荐代码 或链接至少在某些时候 ， 而 29% 的人报告他们会经 常或总是使用推荐代码。超过 80 ％ 的 18 - 35 岁的 人在购买时至少偶尔使用推荐代码。 14 | 谁应该在推荐计划中获得奖励 ？没有参加推荐计划 尽管如此 ， 发送推荐代码远非主流。超过一半的人 （ 56 ％ ） 以前从未参加过推荐计划 ， 其中 12 ％ 的人从未听说过。如果 不了解推荐计划的工作原理 ， 那么 60 ％ 的购物者没有故意收 到推荐代码或链接也就不足为奇了。 近三分之一 （ 31 ％ ） 的购物者担心他们会通过共享推荐链接来惹恼 家人和朋友尤其是如果他们相信他们是唯一 受益于转介的人。五分之一的购物者感到不舒服的推荐产品只是为了 获得奖励。相反 ，65 ％ 的推荐人报告说 ， 当他们和他们所指的 人获得奖励时 ， 他们更喜欢- 这种偏好对企业有好处。 15 | 谁应该在推荐计划中获得奖励 ？ 56% 的人在参与推荐计划的 44 ％ 的消费者中 ， 近一半的 人成功推荐了 2 到 3 次 ， 而四分之一的人成功推 荐了 4 到 5 次。这项研究表明 ， 对于愿意教育购 物者的品牌来说 ， 推荐计划仍然是一片蓝海。 按年龄组划分的消费者参与转诊计划 参与推荐计划的消费者不参与推荐计划的消费者 18 - 27 Z 世代 15% 23% 28 - 43 千禧一代 34% 46% 44 - 59 X 世代 24% 39% 60 - 69 婴儿潮一代 6% 13% 16哪些行业正在受益从推荐 计划 ？ 虽然任何行业的品牌都可以启动推荐计划 ， 但某些 产品和服务比其他产品和服务提供了更大的机会来利 用这种有效的营销渠道。 例如,超过一半的人在购买电子产品之前依赖于推荐和建 议, 而近一半转向专业和面对面服务的建议但是 ， 只有 24 ％ 的消费者将电子产品转介给朋友 ， 而只有 27 ％ 的消费者亲自转介通过官方推荐计划提供服务。这可能是 因为这些产品通常比用户通常推荐给他们的朋友的产 品更昂贵。另一个原因 可能是这些行业不会经常经历重复购买。 17 |哪些行业受益于推荐计划 ？您主要依靠推荐或推荐哪些产品 ？ Electronics 52% 汽车 ， 如汽车和配件 32% 专业和面对面的服务 ， 如水管工 ， 护发 ， 汽车维修车间 ， 法律服务等。 49% 健康和美容产品 40% 家庭和厨房产品 40% 基于订阅的业务 ， 例如餐包 ， 读书俱乐部 ， 美容盒等。 23% 宠物用品 21% 特色产品 ， 如设计师服装 ， 跑车 ， 专业相机等。 20% 软件和数字服务 ， 如生产力工具、应用程序、流媒体服 务、在线课程等。 运动和户外 17% 金融服务 ， 如信用卡、保险、银行和投资平台。 33% 33% 杂货和食物 1% Other 1% 服装和服装 33% * 多个答案可能 18 |哪些行业受益于推荐计划 ？相对而言,大多数购物者指的是软件和数字服务 、健康和美容产品、服装和服装或基于订阅的 业务。推荐计划在这些类别中的品牌中可能更常 见 ， 并且他们可能比购买成本较高的公司更公 开地推广他们的推荐计划。 19 |哪些行业受益于推荐计划 ？您使用推荐或推荐朋友计划向他人推荐了哪种类型的产品 ？ 软件和数字服务 ， 如生产力工具、应用程序、流媒体服 务、在线课程等。 Electronics 24% 健康和美容产品 服装和服装 34% 32% 家庭和厨房产品 宠物用品 21% 20% 31% 基于订阅的业务 ， 例如餐包 ， 读书俱乐部 ， 美容盒等。 特色产品 ， 如设计师服装 ， 跑车 ， 专业相机等。 19% 金融服务 ， 如信用卡、保险、银行和投资平台。 31% 30% 汽车 ， 如汽车和配件 运动和户外 13% 12% 专业和当面服务 ， 如水管工、护发、汽车维修车间、法律服 务等。 27% Other 2% * 多个答案可能 20 |哪些行业受益于推荐计划 ？随着消费者越来越依赖他们认识的人来做出购买决定 ， 品牌在所有类别和价格点可以从引入或完善他们的推荐 计划中受益。有时 ， 推荐计划可能只需要更多的专用 资源来变得更加可见。 “我经常发现公司 ， 甚至惊人的大公司 ， 将 [推荐营销] 作为一个要 打勾的方框 … … 。它通常会在资源不足的地方结束 ， 没有优先 考虑 ， 也不是关键增长战略的一部分 ， 通常会损害公司的利益 。然而 ， 它也是增长的巨大驱动力 我们见过的一些最大 ， 最具爆炸性增长的公司都有推荐计划 ， 这些计划占其总增长的很大一部分 - 我们说的是总增长的 10 ％ 到 20 ％ 以上 ， 这绝对是巨大的 - 因为他们知道这是公 司增长的基础。 ” - Keith Posehn, 倡导频道播客嘉宾兼 Zorz 首席执行官 21 |哪些行业受益于推荐计划 ？通过奖励消费者来提 高忠诚度 哪些因素会影响您对品牌的忠诚度在通过推荐或推荐朋友计划推荐某人之后 ？ 产品或服务的质量。 产品质量是确定推荐人是否需要考虑的主要因素 在推荐产品后 ， 将保持对品牌的忠诚。例如 ， 如果 推荐人推荐质量差的产品 与竞争对手品牌相比的产品定价。 品牌体验的一致性。 43% 43% 对朋友来说 ， 这可能会影响他们的声誉 ， 并使双 方在再次从该品牌购买之前三思而后行。相反 ， 如 果朋友有很好的产品体验 ， 推荐人可能会长期坚持 该品牌。 例如 ， 忠诚客户是否得到奖励。 42% 我提到的人对品牌的体验。 37% 具有推荐计划流程的经验。 35% 品牌透明度。 30% * 多个答案可能 22 | 通过奖励消费者来提高忠诚度 52%60% 39% 39 ％ 的客户报告说他们的忠诚度在进行推荐后增加 了- 有或没有奖励。这意味着品牌有 一个巨大的机会来影响忠诚的客户如何保持 品牌。 识别是提高忠诚度的有效方法。一旦客户愿意推荐您 的品牌 ， 42 ％ 的人声称他们的忠诚度可以受到认可的 影响通过奖励。 引用后 ， 消费者的品牌忠诚度保持不变 ， 而 说他们的忠诚度增加了。 23 | 通过奖励消费者来提高忠诚度激励客户推荐您的 品牌 在推广您的品牌时 ， 消费者会受到强烈的激励 ， 以 克服任何不适。制定这些激励措施首先要了解客户的 价值。 直接询问或调查客户是了解哪些奖励对他们有价值的 好方法以及他们认为您的产品有价值的东西。从那 里 ， 品牌可以创造奖励 ， 使客户感到赞赏和鼓 励 them to become even more eager advants. Offering a reward exchange is a simple solution that allows customers to select 在成功完成推荐后 ， 他们会从一系列选项中 获得奖励。 24 | 激励客户推荐您的品牌“营销人员在推荐营销中最大的错 误是不与客户交谈。以有意义的 方式与客户互动会给您 更深入地了解什么奖励 会吸引他们 ” 。 激励消费者推荐产品或服务的奖励和激励。 Cash 58% 免费产品 / 服务 46% 通过 Visa 或 Mastercard 等第三方的礼品卡 - 威尔 · 弗雷泽, 总经理 的 impact. com / advoice 对于许多人来说 ， 即时满足起着重要的作用角色感知 奖励是有价值的。超过一半 (54%) 的消费者更喜 欢 每次推荐的固定费用 ， 以及大多数人报告希望获得现 金、免费产品或服务或第三方礼品卡作为他们的推荐 。但定位正确 ， 获得更多功能或限量版产品的形式的感知价值可能比 礼品卡或商店信用更有价值。 积分商店积分 自定义奖励 - 从列表中选择我的奖励百分比折扣的选项 商店或品牌专用礼品卡订阅时间 内部货币 ， 例如访问新产品功能或免费产品升级 41% 32% 29% 27% 26% 21% 10% 10% 25 | 激励客户推荐您的品牌 * 多个答案可能奖励设计不是一刀切的。贵公司最有价值的奖励很大程度上取决于您提 供的产品类型和平均价格点。该品牌还应考虑其利润率以及对他们 有意义的东西。例如, 床垫商店可能每 10 年只向一个顾客出售 一张床垫, 但是当他们的朋友收到他们的新床垫的折扣代码时, 他们可以向推荐人提供独家枕头。推荐人的奖励补充了他们已经 购买的物品，并提供了与他们最初购买的目标一致的价值。 客户对他们喜欢的奖励有意见 ， 但品牌提供现金或礼品卡并不总 是有意义的。例如 ，PXA 的课程 ： 推荐革命 ： 发现推荐计划对企 业成功的力量讨论100 规则 - 对于成本低于 100 美元的项目 ， 百分 比折扣似乎大于美元折扣. 相比之下 ， 超过 100 美元的商品的美元折扣似乎更大。这表明 没有困难和 -在推荐计划中定义价值的快速规则。 26 | 激励客户推荐您的品牌 查看推荐革命 ： 发现推荐计划对企业成 功的力量 实施并执行成功的推荐计划策略。 转到课程尽管如此 ，impact. com 的 2024 年推荐营销状况报告透露品牌 经常提供达不到客户期望的奖励。最常见的是 ， 品牌提供商店 信用 ， 百分比折扣和礼品卡。同时 ，购物者说 ， 百分比折扣至 少需要 11 ％ 到 30 ％ ， 才能使推荐值得 ，与大多数品牌已经提供 的内容保持一致。在决定奖励类型时 ， 牢记您的业务模型 ， 产品 类型和公司利润率很重要。 例如 ， 利润较低的公司利润率可能需要考虑提供 百分比折扣 ， 而不是现金折扣 ， 如果百分比较小 。 尽管百分比折扣可能小于现金折扣 ， 但如果产 品低于 100 美元 ， 消费者可能会认为百分比折 扣更有价值 ， 如 100 规则所解释的。 27 | 激励客户推荐您的品牌 奖励值 通常是 $10 尽管消费者期待 $21-$40激励您参加推荐计划的最低现金、礼品卡或商店信用额 度是多少 ？ 什么最低折扣百分比会激励您参加推荐计划 ？ $41 - $60 超过 60 美元 $1 - $20 1% - 10% 11% - 20% 12% 30% 21% - 30% 30% 31% - 40% 15% 41% - 50% 8% $21 - $40 50% 以上 5% 28 | 激励客户推荐您的品牌62% 除了更引人注目的奖励外 ， 消费者还希望设计更好 的计划。购物者报告说排行榜和平面奖励结构会鼓励 他们更多地参与推荐计划。超过三分之一 （ 35 ％ ） 的购物者表示 ， 他们更喜欢每次推荐都会增加奖励的 结构。 奖励交换 - 消费者可以用累积积分换取他们选择的 奖励 - 还可以通过推荐更多朋友来激励购物者收集 更多积分。 你更喜欢什么样的奖励结构 ？ 当我每次推荐都得到统一的奖励时 ，例如 ， 每次推荐 10 美元。 54% 当奖励的价值随着我的每次推荐而增加时。 35% 排行榜结构将激励 的购物者 增加他们对转诊计划的 参与 我没有偏好。 * 由于四舍五入 ， 可能不会总计 100% 10% 29 | 激励客户推荐您的品牌“推荐的人也想知道他们推荐的状态 - 仪表板使这变得轻 而易举。知道推荐的状态让客户对该计划充满信心 ， 并且 减少支持门票。 ” - 威尔 · 弗雷泽, impact. com 的总经理 / provide 然而 ， 这些功能仅在程序的技术元素经过微调。对于购物者来说 ，62 ％ 的人 表示推荐计划的重要性及其独特的共享链接易于访问- 特别是在移动设备上 - 无需 额外的登录。 此外,75 ％ 的消费者希望确保他们和他们的朋友的数据是安全的。这些功 能对于消费者参与您的计划至关重要。将数据管理参数添加到推荐计划中 - 或采用已经符合隐私法的平台 ， 例如欧洲的《通用数据保护条例》 (GDPR) 和 加州消费者保护法 (CCPA) 减少了您的组织收到的个人身份信息 ，让推荐人 更安心。 30 | 激励客户推荐您的品牌消费者希望参与的 设计方案 参加推荐或推荐朋友计划时 ， 您会遇到什么挫折 ？ 奖励是不值得的 ， 因为价值不够高 29% 直接从推荐应用程序或网站共享推荐链接和代码的可用性是有限的 ， 例如 ， 通过社 交媒体 ， 电子邮件 ， WhatsApp 等共享链接和代码。 尽管28% 的消费者经常或总是发送朋友的推荐链接， 许多人在参加这些项目时仍然感到沮丧。 关于转介计划的最常见抱怨是奖励值不够高to justify the effort to refer. This discussions increstenes when 1 / 4 participants reports that sharing codes 太耗时了 我不知道如何跟踪我的转介状态 我很难找到推荐计划 25% 20% 20% 18% 或直接从推荐应用程序的链接或网站是困难的。这些瓶 颈防止购物者不再是你品牌更积极的倡导者。 我觉得不诚实和不舒服推荐一个产品来获得回报。 18% 它很难使用 9% * 多个答案可能 31 | 消费者希望参与的设计方案扩大计划可见性 ， 优先考虑计划的可访问性和易用性 ， 并为倡 导者提供教育内容在您的推荐计划是强大的步骤 ， 使推荐计划 更成功。 对于许多人 - 特别是从未使用或收到过推荐链接的 43 ％ -更 好地了解转诊计划的工作方式可能会将他们推出舒适区 ， 因 此他们可以自信地分享他们的经验你的品牌。使用社交媒体帖子 ， 如何文章和专门的新闻通讯来简单地解释您的计划 ， 并为 成功设置引荐者。 32 | 消费者希望参与的设计方案 “将推荐计划放在各个客户接触点的最前 面和中心。将其应用到您的网站、应用 程序和常规电子邮件营销中。创建计划 使其可访问 ， 并包括常绿和 一次性宣传活动 推荐计划。 “ - 威尔 · 弗雷泽, 总经理 的 impact. com / advoice虽然教育可以帮助消费者更舒适地分享你的品牌 ， 但它无法弥补糟糕的程序设计、糟糕的用户界面或平 淡无奇的回报。 消费者需要强烈的动机来冒险不适并与他人分享您的 品牌。开发这些激励措施始于询问您的客户他们关 心什么。遵循这个创建推荐程序的检查表消费者愿 意参与。 33| 消费者希望参与的设计方案 即时获得转介人员和接受转介人员的奖励 具有预先编写的可共享内容的可访问且可靠的推荐链接 易于使用的移动体验 用户友好的仪表板 ， 用于跟踪推荐的状态 教育内容显示推荐人如何在计划中取得成功以及在加入之前该计划的 工作方式 排行榜提供鼓励更多计划参与 奖励交换 ， 让消费者选择奖励类型 一个安全的平台 ， 具有隐私意识的数据管理符合 GDPR ， CCPA 和其 他区域隐私法 推荐计划中的必备功能 ：impact. com/ 倡导者使创建推 荐程序变得简单 将客户转变为忠实的拥护者不必太复杂。借助 impact. com / advance ， 品牌 可以创建高度吸引人 ， 轻松有趣的推荐计划。 impact. com / 倡导者使创建、管理和扩展客户推荐计划简单。我们的解决方案为您提 供客户内心的平静 ， 他们需要自信地推动您的品牌 ， 包括可靠的数据隐私控制和直 观的用户体验。 了解如何构建可扩展且可盈利的客户与 impact. com / advoice 的推荐计划。 34| impact. com / provide 使创建推荐程序变得简单

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文档页数：34

适用平台：Amazon,Shopify,独立站,TikTok

数据用途：提升推荐计划转化率与用户忠诚度