激励结构调优

调奖励额、形状和时机以最大化 k 而不破单位经济学或招欺诈。

为什么

激励额对 k 有非线性效应：低于阈值奖励不值邀请的社交摩擦，k 平；高于它 k 跳，再平因奖励超社交成本。找阈值（消费常 $5-15，B2B $50-200）须测 3-4 个额非猜。奖励形状（平 vs 分层 vs 抽奖）改变谁参与：平奖得广参与，分层奖激励驱动 60% 量的 top 10% 邀请者。时机也重要：即时奖转化是延迟奖 2 倍因邀请者见回报再邀。调三杠杆（额、形、时）是同产品 k 0.3 与 0.8 之别。

何时使用

计划上线且 k 平台时。一次调一杠杆，测 2 周再调下一个。

如何做

1. 4 周基线当前 k、成本/获客、欺诈率以有稳比较
2. 杠杆 1 — 额：并行队列测 3 奖励额（当前、1.5x、2x）；画各 k vs 成本/获客
3. 找膝：k 每美元跳最多的额；低于它付少高于它付多
4. 杠杆 2 — 形：A/B 平（恒 $10）vs 分层（1-2 邀 $5，3+ $15，10+ $30）vs 抽奖（$100 机会）
5. 选在你欺诈容忍下最大 k 的形：分层驱动量但招职业邀请者
6. 杠杆 3 — 时：A/B 即时积分（收件人注册时）vs 延迟（激活或首付时）
7. 消费即时赢（邀请者立再邀）；B2B 延迟可能赢（滤低质邀请）
8. 锁赢组合，重测 4 周，季度复访因受众饱和

示例

# 杠杆 1 — 额测（3 并行队列，各 2 周）
队列 A：$5 奖  → k=0.28，成本/获客=$10，欺诈=0.8%
队列 B：$10 奖 → k=0.41，成本/获客=$20，欺诈=1.1%  ← 膝
队列 C：$20 奖 → k=0.44，成本/获客=$40，欺诈=2.9%
# $10 是膝：k 从 $5 跳 +46%，$20 仅再 +7% 而 2x 成本

# 杠杆 2 — 形测（$10 额下）
平 $10：       k=0.41，80% 用户邀 1，top 10% 邀 3
分层 5/15/30： k=0.52，60% 邀 1，top 10% 邀 8  ← k 高，更集中
抽奖 $100：    k=0.31，广但每邀低力
# 分层 k 赢；接受集中风险（top 邀请者欺诈监控）

# 杠杆 3 — 时（$10 分层下）
即时（注册时）：  k=0.52，邀请者 2 天内再邀
延迟（激活时）：  k=0.38，滤低质但失再邀环
# 消费即时赢；锁：$10 分层即时

常见问题

⚠猜奖励额而非测 3-4 — 落膝下（k 平）或膝上（同 k 多付）。
⚠用平奖而分层会激励驱动 60% 推荐量的 top 邀请者。
⚠延迟奖励"防欺诈"— 延迟杀再邀环，失 k 比防的欺诈多。
⚠同时改三杠杆，不知哪个改致 k 动。

最佳实践

✓并行测 3 奖励额选 k 每美元跳最多的膝；低于它付少高于它付多。
✓用分层奖激励驱动多数量的 top 10% 邀请者；平奖封 k 上限。
✓消费产品即时给奖（收件人注册时）；再邀环比其风险欺诈值更多。
✓一次改一杠杆测 2 周再下一个；混淆改无法归因。