> 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/pt-br/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/design-a-fraud-proof-referral-program.md). # Projetar um programa de indicação à prova de fraudes A prevenção de fraudes é uma consideração para toda empresa com um programa de indicações. Inevitavelmente, alguém vai testar o sistema. Embora você não possa mudar as intenções de agentes mal-intencionados, você pode usar nossa ferramenta automatizada [de Proteção contra Fraudes](/brand/pt-br/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/advocate-fraud-protection-explained.md) e projete seu programa de forma que minimize comportamentos fraudulentos. Uma forma comum de fraude em programas de indicação é alguém tentar se indicar várias vezes para receber recompensas. Programas que oferecem recompensas tanto para o defensor do cliente quanto para a pessoa indicada são especialmente atraentes para esse tipo de fraude. Felizmente, com um design cuidadoso, você pode minimizar o impacto dessas tentativas de burlar o sistema.
Dica 1: Use metas de conversão que sejam significativas para a aquisição de clientes. Escolher metas de conversão centradas em receita torna mais difícil explorar seu programa de indicações, ao mesmo tempo em que ainda permite que você alcance seus objetivos de negócios. Suas metas de conversão devem incentivar a pessoa indicada a experimentar seu produto, fazer uma compra ou assinar um plano antes de receber a recompensa. Se você tiver um período de devolução ou de recompensa, certifique-se de que as recompensas só sejam pagas após ele terminar. Metas de conversão potenciais para a pessoa indicada incluem: * Fazer uma compra * Contratar uma assinatura * Adicionar fundos a uma conta
Dica 2: Ofereça incentivos que sejam lucrativos no curto prazo. O melhor tipo de incentivo a oferecer depende do seu modelo de negócios. Participantes legítimos de B2C e D2C se beneficiam de recompensas como descontos, tempo grátis, produto grátis ou acesso por tempo limitado a uma versão aprimorada do seu produto ou serviço. Participantes B2B normalmente são melhor atendidos por recompensas fora do seu modelo de serviço, sendo os cartões-presente uma opção popular. Usar esses tipos de recompensa reduz o risco financeiro de qualquer possível fraude e, em alguns casos, pode garantir um ROI positivo de cada indicação possível.
Dica 3: Seja claro de que fraude em indicações levará ao cancelamento da conta. Clientes existentes que estão tentando burlar o sistema de indicações muitas vezes podem ser desencorajados pela ameaça de perder o acesso à sua conta. Isso é particularmente eficaz para empresas de SaaS, games ou marketplaces, porque os clientes muitas vezes têm interesse em manter suas contas ativas e temem perder o acesso a um serviço que usam regularmente. Defina quais ações ocorrerão em seus termos e condições se uma fraude for descoberta.
Dica 4: Use regras de bloqueio e redirecionamento para desencorajar tráfego de indicação de baixa qualidade Alguns programas de indicação afirmam em seus Termos e Condições que publicar links de compartilhamento em sites de cupons, fóruns de ofertas ou outras fontes não autorizadas é contra as regras do programa. Agora você pode reforçar essas regras usando regras de bloqueio e redirecionamento (roteamento) para seus links de indicação. As regras de bloqueio e redirecionamento permitem que você: * **Detecte tráfego de fontes indesejadas**, como domínios específicos, subdomínios ou URLs de referência. * **Bloqueie esses visitantes de acessar sua página de destino de indicação**. * **Redirecione-os para outro destino**, por exemplo: * Uma página de destino genérica sem recompensas por indicação. * Uma página que explique as regras do seu programa de indicações * Seu site principal ou outra página no seu funil Para saber como configurar essas regras, veja [Regras de bloqueio e redirecionamento / roteamento e deep linking diferido](/brand/pt-br/what-would-you-like-to-learn-about/platform-features/blocking-and-redirect-rules/blocking-and-redirect-routing-rules-and-deferred-deep-linking.md).
Dica 5: Considere impor limites às recompensas de novos participantes. Os limites de recompensa são especialmente importantes se suas recompensas forem equivalentes a dinheiro. Configurar as regras do seu programa para limitar as recompensas a um certo valor ou quantidade desencoraja os participantes de tentar lucrar desproporcionalmente com a estrutura de recompensas. {% hint style="info" %} **Recomendado:** Seu programa pode ter alguns superusuários ou macroinfluenciadores que geram muitas indicações e muito tráfego para o seu programa. Considere adicioná-los a um [segmento de usuários](/brand/pt-br/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/manage-advocate-participants/manage-advocate-user-segments.md) que permite recompensas mais altas, para que eles continuem motivados a indicar. Esses defensores do cliente também são ótimos afiliados em um programa de Performance. Use nossos [recursos de descoberta](/brand/pt-br/what-would-you-like-to-learn-about/performance-program/recruiting-partners/discover/discover-overview.md) para encontrar os afiliados certos para você. {% endhint %}
Dica 6: Recompense marcos significativos quando uma conversão completa não for imediata. Em ciclos de vendas B2B, uma compra pode levar meses, mas ações importantes como concluir uma demonstração do produto mostram intenção real e potencial de compra. Nesses casos, recompensar defensores por marcos como demonstrações agendadas ou realizadas pode ajudar a manter o impulso do programa. No entanto, isso só deve ser usado quando o marco prevê fortemente receita futura e está vinculado a leads qualificados.
#### Exemplos de design do programa Para ver essas dicas na prática, analise um exemplo de programa com design eficaz que reduz o impacto das tentativas de fraude. Em seguida, veja o exemplo de um design ruim que não considera a necessidade de prevenção de fraudes. {% tabs %} {% tab title="Design eficaz" %} {% hint style="info" %} **Exemplo:** Um defensor do cliente ganha um crédito de US$ 25 para uma compra futura quando um amigo faz uma compra. A compra tem uma política de devolução de 30 dias e a recompensa só é paga após o fim do período de devolução. {% endhint %} O que faz deste um exemplo de bom design? * O crédito só pode ser aplicado a *compras futuras*, evitando que as pessoas explorem o sistema para obter benefício em dinheiro. * O crédito está *associado a uma conta*, então, se alguém for pego, o crédito poderá ser revogado e a conta cancelada. * O amigo precisa *fazer uma compra*, criando um rastro documental de informações de compra que pode ser usado para detecção e resposta a fraudes. * O crédito só é pago após o fim do período de devolução, garantindo que ele seja aplicado apenas a compras confirmadas. {% endtab %} {% tab title="Design ruim" %} {% hint style="info" %} **Exemplo:** Um defensor do cliente ganha US$ 10 em dinheiro quando o amigo indicado se inscreve para uma conta gratuita. {% endhint %} O que faz deste um exemplo de mau design? * É fácil explorar esse tipo de programa fornecendo endereços de e-mail falsos, especialmente com usuários não identificados fazendo indicações. * Agentes mal-intencionados podem usar endereços de e-mail falsos e sistemas de proxy para ganhar dinheiro que pode ser resgatado imediatamente. * Recompensas vinculadas a *gratuitas* ações deixam você vulnerável à fraude. Agentes mal-intencionados podem explorar o programa, levando a gastos desperdiçados e ROI negativo. {% 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/pt-br/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.