> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://help.impact.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://help.impact.com/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/best-practices-for-referral-programs/optimize-your-advocate-program.md). # Ihr Advocate-Programm optimieren Die besten Programme entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Wenn dein Programm Gestalt annimmt, kannst du auf deine Kunden hören, aus deinen Daten lernen und dein Empfehlungsprogramm fein abstimmen, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen. #### Kundenfeedback sammeln Das Geheimrezept deines Empfehlungsprogramms ist Kundenfeedback! Empfehlungsprogramme funktionieren am besten, wenn sie sich auf Basis von echtem Nutzerfeedback weiterentwickeln. Wenn du auf deine Kundenbotschafter und empfohlenen Freund\*innen hörst, kannst du Reibungspunkte aufdecken, verpasste Chancen erkennen und neue Ideen für Kampagnen inspirieren. Kundenfeedback sammeln: * **Verbessert dein Programm:** Erfahre direkt von den Menschen, die es nutzen, was funktioniert — und was nicht. * **Lässt Nutzer sich wertgeschätzt fühlen:** Um Input zu bitten, schafft Vertrauen und erhöht die langfristige Teilnahme. * **Sorgt für mehr Empfehlungen:** Kleine Optimierungen auf Basis von Feedback können zu spürbaren Verbesserungen der Conversion-Raten führen.
So sammelst du Kundenfeedback Sprich deine Kunden auf verschiedenen Wegen an, um ihr Feedback zu sammeln. Wir empfehlen, Folgendes umzusetzen: * **Umfragen:** Bette kurze Umfragen in Follow-up-E-Mails oder Erfolgsmeldungen nach der Empfehlung ein * **Interviews:** Lade deine besten Kundenbotschafter zu einem kurzen Gespräch ein * **Analysen:** Verfolge Widget-Aufrufe im Vergleich zu geteilten Inhalten, Öffnungsraten von E-Mails und abgeschlossene Weiterempfehlungen * **Social Listening:** Beobachte Markenerwähnungen und unaufgeforderte Kommentare zum Programm
Was du fragen solltest Stelle offene Fragen, die dir umsetzbares Feedback liefern. Unsere Favoriten: * Wie hast du von unserem Empfehlungsprogramm erfahren? * Was hat dich motiviert, jemanden zu empfehlen — oder was hat dich davon abgehalten? * Wie könnte das Empfehlungserlebnis für dich klarer oder intuitiver sein? * Was würde das Empfehlen für dich noch einfacher machen?
#### Analysiere die Leistung deines Programms Die Leistung deines Empfehlungsprogramms zu verfolgen, geht nicht nur darum, Erfolg zu messen — es geht darum, Optimierungsmöglichkeiten zu finden. Zu verstehen, was funktioniert (und was nicht), hilft dir, klügere Entscheidungen zu treffen, die im Laufe der Zeit noch mehr Empfehlungen fördern. Indem du Kundenfeedback mit Dateneinblicken kombinierst, kannst du dein Programm für maximale Wirkung fein abstimmen. Neu bei Advocate? Um die in diesem Abschnitt genannten Kennzahlen besser zu verstehen — wie *Programmbesucher*, *Begonnene Empfehlungen*, und *Teilekanäle* — empfehlen wir, zunächst [Analysen des Advocate-Programms erklärt](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/advocate-reporting-and-analytics/advocate-program-analytics-explained.md) zu lesen. So kannst du deine Daten sicher interpretieren und zur richtigen Zeit die richtigen Verbesserungen vornehmen.
Worauf du achten solltest **Finden die Leute das Programm leicht?** Wenn *Programmbesucher* niedrig sind, ist dein Empfehlungsprogramm möglicherweise nicht sichtbar genug. Prüfe zunächst die Platzierung des Widgets — ist es nach dem Kauf, in deinem Kundenportal oder auf wichtigen Landingpages leicht zu finden? Schau dir dann an, wie du das Programm vermarktest: Erwäge, Empfehlungs-CTAs in E-Mail-Fußzeilen, Post-Purchase-Flows und sozialen Kanälen zu platzieren, um mehr Traffic zum Programm zu lenken. **Funktioniert das Teilen in sozialen Netzwerken?** Wenn Teilekanäle wie Facebook oder LinkedIn unterdurchschnittlich abschneiden, teste verschiedene Nachrichten zum Teilen. Probiere aus, unterschiedliche Motivationen anzusprechen – Eigennutz, soziale Verbundenheit oder Altruismus –, um zu sehen, was ankommt. Vergiss nicht: Deine Nachricht muss auch zur Plattform passen. **Verwandeln sich Empfehlungen in Conversions?** Wenn du eine hohe Anzahl von *Begonnene Empfehlungen* siehst, aber niedrige *Konvertierte Empfehlungen*, kann es im Empfehlungserlebnis Reibungen geben. Überprüfe deine Landingpage und deine Botschaft — der Bonus ist möglicherweise nicht klar oder überzeugend genug, um zum Handeln zu bewegen. Berücksichtige auch die Erfahrung des empfohlenen Nutzers. Wenn nur der Kundenbotschafter belohnt wird, stelle sicher, dass der Vorteil für den Freund weiterhin im Vordergrund steht — auch wenn er nicht monetär ist. **Gibt es im Laufe der Zeit einen Rückgang?** Wenn die Empfehlungsaktivität nach dem Start nachlässt, also wenn du einen Rückgang bei *Programmbesucher*siehst, ist es vielleicht an der Zeit, Nurture-Kampagnen oder saisonale Aktionen zu starten, um das Interesse neu zu wecken. Erwäge zeitlich begrenzte Angebote (LTOs), um ein Gefühl der Dringlichkeit zu erzeugen.
Nutze deine Daten, um eine Geschichte zu erzählen Betrachte deine Kennzahlen im Zeitverlauf, nicht nur zum Start. Frag dich: **Was ist passiert, als wir eine Marketing-Aktion gestartet haben?** Wenn du eine Marketingkampagne außerhalb von Advocate gestartet hast — etwa per E-Mail, in sozialen Medien oder über bezahlte Anzeigen — kannst du die Analysen von Advocate nutzen, um zu messen, wie sie die Empfehlungsaktivität beeinflusst hat. Verwende den Datumsbereichs-Selektor oben links in deinem **Programmanalysen** Dashboard, um den Zeitraum einzugrenzen, in dem die Aktion lief. Vergleiche dann Kennzahlen wie *Programmbesucher*, *Begonnene Empfehlungen*, und *Konvertierte Empfehlungen* vor, während und nach der Kampagne, um ihre Wirkung zu bewerten. **Welche Kanäle treiben die meisten Empfehlungen an?** Verwenden Sie den *Interaktionskanäle* Diagramm, um zu sehen, wo Besucher in dein Empfehlungsprogramm eintreten — etwa über das Website-Widget, die Microsite oder von Advocate ausgelöste E-Mails. Prüfe dann das *Teilekanäle* Diagramm, um zu sehen, wo Kundenbotschafter Links teilen (z. B. über Facebook, Messenger, SMS) und wie diese geteilten Inhalte in Besuche und Empfehlungen umgewandelt werden. Nutze diese Daten, um das zu verstärken, was funktioniert — und Kanäle mit schwacher Performance neu zu überdenken. Kleine Änderungen auf Basis deiner Daten können große Zugewinne bei der Empfehlungsaktivität freisetzen!
#### Bereit für mehr? * [Branding und Anpassung deines Advocate-Programms](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/best-practices-for-referral-programs/brand-and-customize-your-advocate-program.md): Richte ein Empfehlungserlebnis ein, das aussieht, sich anfühlt und klingt wie ein vertrauensvoller Teil deiner Marke, von Transaktions-E-Mails bis zu Teilenachrichten und Empfehlungslinks. * [Strategisches Marketing für dein Advocate-Programm](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/best-practices-for-referral-programs/strategic-marketing-for-your-advocate-program.md): Starte dein Programm über wichtige Kundenkontaktpunkte hinweg und halte es mit intelligentem, fortlaufendem Marketing sichtbar, das Beteiligung und Empfehlungen fördert. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://help.impact.com/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/best-practices-for-referral-programs/optimize-your-advocate-program.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.