> 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/protect-your-advocate-program/design-a-fraud-proof-referral-program.md). # Ein betrugssicheres Empfehlungsprogramm entwerfen Betrugsprävention ist für jedes Unternehmen mit einem Empfehlungsprogramm ein wichtiger Aspekt. Unweigerlich wird jemand das System auf die Probe stellen. Auch wenn Sie die Absichten böswilliger Akteure nicht ändern können, können Sie unsere automatisierte [Betrugsschutz-Funktion](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/advocate-fraud-protection-explained.md) nutzen und Ihr Programm so gestalten, dass betrügerisches Verhalten minimiert wird. Eine häufige Form von Betrug bei Empfehlungsprogrammen ist, wenn jemand versucht, sich selbst mehrfach zu empfehlen, um eine Belohnung zu erhalten. Programme, die sowohl für den Kundenbotschafter als auch für die empfohlene Person Belohnungen anbieten, sind für diese Art von Betrug besonders attraktiv. Glücklicherweise können Sie mit durchdachtem Design die Auswirkungen solcher Versuche, das System zu manipulieren, minimieren.
Tipp 1: Verwenden Sie Conversion-Ziele, die für die Kundenakquise relevant sind. Die Wahl umsatzorientierter Conversion-Ziele erschwert den Missbrauch Ihres Empfehlungsprogramms, während Sie dennoch Ihre Geschäftsziele erreichen können. Ihre Conversion-Ziele sollten die empfohlene Person dazu anregen, Ihr Produkt kennenzulernen, einen Kauf zu tätigen oder sich für einen Tarif anzumelden, bevor sie belohnt wird. Wenn Sie einen Rückgabe- oder Belohnungszeitraum haben, stellen Sie sicher, dass Belohnungen erst nach dessen Ablauf ausgezahlt werden. Mögliche Conversion-Ziele für die empfohlene Person sind: * Einen Kauf tätigen * Ein Abonnement abschließen * Ein Konto aufladen
Tipp 2: Bieten Sie Anreize an, die sich kurzfristig auszahlen. Welche Art von Anreiz am besten geeignet ist, hängt von Ihrem Geschäftsmodell ab. Legitime B2C- und D2C-Teilnehmer profitieren von Belohnungen wie Rabatten, kostenloser Nutzung, kostenlosen Produkten oder zeitlich begrenztem Zugriff auf eine verbesserte Version Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung. B2B-Teilnehmer sind in der Regel mit Belohnungen außerhalb Ihres Servicemodells besser bedient, wobei Geschenkkarten eine beliebte Wahl sind. Der Einsatz dieser Belohnungsarten verringert das finanzielle Risiko eines möglichen Betrugs und kann in einigen Fällen eine positive Rendite für jede mögliche Empfehlung sicherstellen.
Tipp 3: Machen Sie klar, dass Empfehlungsbetrug zur Kündigung des Kontos führt. Bestehende Kunden, die versuchen, das Empfehlungsystem zu missbrauchen, lassen sich oft durch die Drohung abschrecken, den Zugang zu ihrem Konto zu verlieren. Dies ist besonders wirksam bei SaaS-, Spiele- oder Marktplatzunternehmen, da Kunden häufig ein berechtigtes Interesse daran haben, ihre Konten aktiv zu halten, und befürchten, den Zugang zu einem Dienst zu verlieren, den sie regelmäßig nutzen. Legen Sie in Ihren Geschäftsbedingungen fest, welche Maßnahmen ergriffen werden, wenn Betrug entdeckt wird.
Tipp 4: Verwenden Sie Sperr- und Umleitungsregeln, um minderwertigen Empfehlungsverkehr abzuschrecken Einige Empfehlungsprogramme legen in ihren Geschäftsbedingungen fest, dass das Posten von Freigabelinks auf Gutscheinseiten, Deal-Foren oder anderen nicht autorisierten Quellen gegen die Programmregeln verstößt. Diese Regeln können Sie nun mit Sperr- und Umleitungsregeln (Routing-Regeln) für Ihre Empfehlungslinks durchsetzen. Mit Sperr- und Umleitungsregeln können Sie: * **Traffic aus unerwünschten Quellen erkennen**, z. B. von bestimmten Domains, Subdomains oder verweisenden URLs. * **Diese Besucher vom Zugriff auf Ihre Empfehlungs-Landingpage ausschließen**. * **Sie auf ein anderes Ziel umleiten**, zum Beispiel: * Eine allgemeine Landingpage ohne Empfehlungsprämien. * Eine Seite, die die Regeln Ihres Empfehlungsprogramms erklärt * Ihre Hauptseite oder eine andere Seite in Ihrem Funnel Um zu erfahren, wie Sie diese Regeln konfigurieren, siehe [Sperr- & Umleitungs-/Routing-Regeln & Deferred Deep Linking](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/platform-features/blocking-and-redirect-rules/blocking-and-redirect-routing-rules-and-deferred-deep-linking.md).
Tipp 5: Erwägen Sie, die Belohnungen für neue Teilnehmer zu begrenzen. Belohnungsgrenzen sind besonders wichtig, wenn Ihre Belohnungen bargeldähnlich sind. Wenn Sie die Regeln Ihres Programms so festlegen, dass Belohnungen auf einen bestimmten Wert oder eine bestimmte Menge begrenzt sind, schreckt das Teilnehmer davon ab, unverhältnismäßig vom Belohnungssystem profitieren zu wollen. {% hint style="info" %} **Empfohlen:** Ihr Programm hat möglicherweise einige Power-User oder Makro-Influencer, die viele Empfehlungen und Traffic für Ihr Programm erzeugen. Erwägen Sie, sie einem [Benutzersegment](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/manage-advocate-participants/manage-advocate-user-segments.md) zuzuordnen, das höhere Belohnungen ermöglicht, damit sie weiterhin motiviert bleiben zu empfehlen. Diese Kundenbotschafter eignen sich auch hervorragend als Affiliates in einem Performance-Programm. Nutzen Sie unsere [Entdeckungsfunktionen](/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/performance-program/recruiting-partners/discover/discover-overview.md) um die richtigen Affiliates für sich zu finden. {% endhint %}
Tipp 6: Belohnen Sie sinnvolle Meilensteine, wenn eine vollständige Conversion nicht sofort erfolgt. In B2B-Verkaufszyklen kann ein Kauf Monate dauern, aber wichtige Aktionen wie das Abschließen einer Produktdemo zeigen echtes Interesse und Kaufpotenzial. In diesen Fällen kann es helfen, Botschafter für Meilensteine wie geplante oder absolvierte Demos zu belohnen, um die Dynamik des Programms aufrechtzuerhalten. Dies sollte jedoch nur verwendet werden, wenn der Meilenstein zukünftige Umsätze stark vorhersagt und an qualifizierte Leads gekoppelt ist.
#### Beispiele für Programmdesign Um diese Tipps in der Praxis zu sehen, sehen Sie sich ein Beispiel für ein Programm mit effektivem Design an, das die Auswirkungen von Betrugsversuchen reduziert. Werfen Sie dann einen Blick auf das Beispiel eines schlechten Designs, das die Notwendigkeit von Betrugsprävention nicht berücksichtigt. {% tabs %} {% tab title="Effektives Design" %} {% hint style="info" %} **Beispiel:** Ein Kundenbotschafter erhält eine Gutschrift über 25 $ für einen zukünftigen Kauf, wenn ein Freund einen Kauf tätigt. Der Kauf hat ein 30-tägiges Rückgaberecht, und die Belohnung wird erst nach Ablauf der Rückgabefrist ausgezahlt. {% endhint %} Was macht dies zu einem Beispiel für gutes Design? * Die Gutschrift kann nur für *zukünftige Käufe*eingelöst werden, wodurch verhindert wird, dass Personen das System für einen finanziellen Vorteil ausnutzen. * Die Gutschrift ist *mit einem Konto verknüpft*, sodass die Gutschrift bei Auffälligkeiten widerrufen und das Konto gelöscht werden könnte. * Der Freund muss *einen Kauf tätigen*, wodurch eine Dokumentationsspur mit Kaufinformationen entsteht, die für Betrugserkennung und -reaktion genutzt werden kann. * Die Gutschrift wird erst nach Ablauf der Rückgabefrist ausgezahlt, sodass sichergestellt ist, dass sie nur auf bestätigte Käufe angewendet wird. {% endtab %} {% tab title="Schlechtes Design" %} {% hint style="info" %} **Beispiel:** Ein Kundenbotschafter erhält 10 $ in bar, wenn sich ein von ihm empfohlener Freund für ein kostenloses Konto anmeldet. {% endhint %} Was macht dies zu einem Beispiel für schlechtes Design? * Es ist leicht, diese Art von Programm zu missbrauchen, indem man gefälschte E-Mail-Adressen angibt, insbesondere wenn nicht identifizierte Nutzer Empfehlungen aussprechen. * Böswillige Akteure können gefälschte E-Mail-Adressen und Proxy-Systeme verwenden, um Bargeld zu verdienen, das sofort eingelöst werden kann. * Belohnungen, die an *kostenlose* Aktionen gekoppelt sind, machen Sie anfällig für Betrug. Böswillige Akteure können das Programm ausnutzen, was zu verschwendeten Ausgaben und negativer Rendite führt. {% endtab %} {% endtabs %} --- # 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 dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://help.impact.com/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/design-a-fraud-proof-referral-program.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. 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.