推文人 | 张笑雯

原文信息：Gershon, R., Cryder, C., & John, L. K. (2020). Why Prosocial Referral Incentives Work: The Interplay of Reputational Benefits and Action Costs. Journal of Marketing Research, 57(1), 156-172.

 

01 研究背景

 

关于人类行为的理论认为，行为人主要受自身利益（Self-interest）的驱使。因此，最有效的激励措施应当使决策者获得最大化的物质回报。确实，在许多情况下，自我受益激励措施（Self-benefiting incentives）要优于亲社会（或“他人受益”）激励措施（Prosocial (or “other-benefiting”) incentives）。但人们也经常表现出显著的利他行为 （Other-regarding behavior），例如，在独裁者博弈中受试者平均共享给定捐赠额的25％；消费者通常为与慈善机构相关的产品支付更高价格；相比同等折扣品牌消费者更容易选择提供捐赠的品牌等。表现出慷慨（Generous）的愿望是这种亲社会行为的重要驱动力。已有的研究表明，相比于私人场合，当慷慨的行为公开时，人们更有可能捐赠，同时匿名的捐赠很少。慷慨行为的声誉收益（Reputational benefits）可能会在人际网络中发挥最大作用，因此人们在涉及紧密社会关系的环境中会表现得更为慷慨。

 

作者研究了社会驱动力（Social dynamics）如何改变激励行为（Incentivized behavior）的结果。已有的学术研究通常会通过提供帮助匿名个人或慈善机构的激励来检验亲社会激励。但是，当考虑现实世界中的亲社会行为时，收益往往会流向人们熟悉的人。由此，作者在这项研究中提出，对朋友的慷慨所带来的声誉收益以及消费者对高昂决策成本（decision costliness）的考虑，会显著影响决策。该文章专注于客户推荐计划（Customer referral programs）的背景，在该计划中，公司激励客户推荐他们的社交网络成员成为新客户。

 

02 研究相关理论及预测

 

【客户推荐激励】

 

在客户推荐计划中，公司通常会向现有客户提供激励措施，以鼓励这些客户招募新客户。这可以是获取新客户的一种经济高效的方法，因为这些推荐计划不仅可以吸引新客户，而且推荐的客户往往特别有价值：当朋友或熟人已经成为客户时，客户会与公司建立更大的信任和更牢固的联系。设计推荐激励计划时要考虑的一个关键特征是，新客户转化（New customer conversion）涉及两个独立的决策。首先，当原始客户（即“发出人（Sender）”）决定是否推荐时，有一个推荐决策（Referral decision）。其次，当潜在客户（即“接收人（Recipient）”）决定是否成为新客户时，会有一个采纳决策（Uptake decision）。

 

当前，普遍的发出者受益推荐计划（Sender-benefiting referral programs）表明，推荐的激励结构倾向于将重点放在对当前客户的自我受益激励。但是，作者认为，该策略忽略了激励设计和亲社会行为心理学的两个关键方面：声誉收益和行动成本。首先，人们关心自己的声誉。接收人受益的推荐（Recipient-benefiting referrals）允许发出人向接收人提供奖励，可以为推荐者提供有价值的声誉收益。其次，行动成本（Action costs）很重要。在客户推荐的背景下，采纳阶段的操作成本特别高：要继续进行推荐，接收者通常必须购买产品，下载应用程序或加入服务。

 

因此作者认为，通过解决声誉收益和行动成本这两个重要因素，接收人受益的推荐计划将优于发出人受益的推荐计划。具体来说，文章提出接收人受益的推荐是有效的，因为它直接激励了面临最高行动成本的当事方（推荐的接收者），同时又向做出初始推荐决定的发出者提供了足够的声誉激励。

 

【亲社会激励提供声誉收益】

 

当人们举止慷慨时，可能会在物质层面上做出牺牲，但他们通常会得到社会奖励，例如更高的地位或受到尊重、社会认可以及基本的人际关系需要和保持亲密的个人关系等。大量的实验证据表明，亲社会行为通常是由这种声誉关注驱动的。当人们对声誉的关注度很高时，强调他人利益的慈善呼吁会更加有效；当捐助者被承诺获得认可时，表现就会更加慷慨；当减少匿名性时，教会的捐款会增加。此外，关于推荐激励的新兴文献发现，当情景研究中的参与者被提供接收人受益激励而不是发出人受益激励时，他们更愿意推荐相对亲密的社会关系。这一发现与声誉收益在客户推荐意愿中起一定作用的观点相一致。

 

由此，作者预测，在推荐阶段（Referral stage），接收人受益推荐的表现将优于基于先前研究的预期，其中亲社会激励比自我受益激励表现更差。同时预期接收人受益的推荐在此阶段表现良好，因为发出人期望从向他们的朋友提供奖励中获得声誉收益。与此解释保持一致，作者还预测，匿名进行推荐时，接收人受益激励的推荐对促进推荐的能力将会减弱。在这种情况下，发出人将无法获得声誉收益，因为接收人将不知道推荐来源。

 

【推荐和采纳阶段的不对称行动成本】

 

作者将行动成本（Action costs）定义为完成任务或请求所需的货币或非货币（例如，精力或时间）成本。对于发出人，这是进行推荐的成本，对于接收人则是采纳推荐的成本。推荐行为通常是省力和低成本的：发出人只需向其朋友发送代码或输入电子邮件地址即可。但是，接收人采纳往往会产生更高的成本：要完成推荐，接收人通常必须在产品上花钱，下载应用程序或加入服务（并接收随附的电子邮件、通知等）。行动成本的这种差异对激励在两个决策阶段的执行方式有影响。推荐计划的激励结构很可能会影响发出者和接收者（1）预期声誉收益和（2）直接激励其采取行动的程度。具体来说，在接收者受益的推荐计划中，发出者可能期望通过为接收者提供获得奖励的机会而使其更喜欢他们；同样，在发出者受益的推荐计划中，接收者可能会期望发出者更喜欢他们，从而采纳推荐。但是，作者预计，在采纳阶段（Uptake stage）的高昂行动成本可能会淹没接收者期望通过发出人受益推荐而获得的潜在声誉收益，从而使在采纳阶段的发出人受益激励措施无效。

 

先前的研究表明，即使愿意获得声誉收益，个人愿意做出的牺牲通常也是有限度的。因此作者预期他人受益的激励（Other-benefiting incentives）在推荐阶段（行动成本较低）比在采纳阶段（行动成本较高）表现得更好。

 

03 设计实验与设计结果

 

作者预计，向发出人提供亲社会激励（即在接收人受益的推荐结构中）会比向发出人提供自我受益激励（即发出人受益的推荐结构）带来更多的新客户。文章通过8个实验对此进行测试。前三项研究证明，接收人受益推荐优于发出人受益推荐。此外，五个后续的实验通过将推荐过程分解为两个组成阶段（推荐阶段（Referral stage）和采纳阶段（Uptake stage））来说明何时以及为什么接收人受益推荐会优于发出人受益推荐。

在整个实验中，作者评估了推荐过程各个部分的有效性：包括推荐率（Referral rate）（即当前客户是否决定推荐某人），采纳率（Uptake rate）（即推荐接收人是否决定采纳推荐）以及转化率（Conversion rate）（即采纳推荐的接收者数量与公司提出的推荐请求数量的关系）（见图1）。

 

【研究1：接收者受益推荐增加了转化率】

 

实验设计：

 

研究1是一家名为GiftAMeal的初创公司的现场实验。该公司向6,364位当前客户发送了电子邮件，要求这些客户推荐其朋友下载应用程序。客户被随机分配到以下五个实验条件之一：（1）控制组：无金钱奖励，（2）发出者受益：客户每推荐的一个朋友下载该应用程序，客户就收到一张5美元的亚马逊礼品卡，（3）接收者受益 ：被推荐的朋友如果下载了该应用程序，将获得5美元的礼品卡；（4）共享受益：如果被推荐的朋友下载了该应用程序，则发出人及其朋友每人将收到2.50美元的礼品卡；或者（5）捐赠：每次下载GiftAMeal都向慈善机构Feeding America捐赠5美元。

 

当前客户收到了可以发送给朋友的唯一推荐代码。所有电子邮件还建议客户在发送推荐时可以通过电子邮件或给朋友发送短信的方式。推广持续了两个星期，在此期间，收到推荐的个人可以使用其朋友发出的代码下载该应用。该公司可以跟踪不同条件下新客户的下载量，并使用新客户转化率对结果进行度量。

 

实验结果：

 

总体而言，本研究中的转化率很低（<1％），这对于推荐计划来说并不罕见。尽管如此，研究发现实验条件之间存在显著差异。相对于发出者受益条件，接收者受益条件下的转化率略高(recipient-benefiting=0.94%, sender-benefiting=0.39%;χ2(1) =2.92,p=0.09)，这在一定程度上支持了作者的假设。此外，相对于无激励控制条件（0.08％转化率；χ2(1)=9.41，p=0.002）和捐赠激励条件（0.08％转化率;χ2(1)=9.29，p=0.002），接收者受益条件产生的转化率明显更高，但与共享受益条件不相关（0.94％;χ2(1)=0.002，p=0.96）。相比之下，发出人受益条件产生的转化率略微优于控制条件（χ2(1)=2.69，p=0.10）和捐赠激励条件（χ2(1)=2.67，p=0.10），并略低于共享激励条件（χ2(1)=2.89，p=0.09）。研究1的结果支持了以下预测：与提供（1）无激励或（2）发出人受益的推荐相比，接收人受益的推荐可以增加转化率。此外，接收人受益条件优于另一种形式的他人受益推荐——捐赠激励。

 

【研究2：推荐阶段和采纳阶段的发出者受益与接收者受益激励】

 

实验设计：

 

研究2是具有三个条件的组间现场实验，作者与一家名为Game Access的视频游戏订阅公司合作。与研究1一样，基本的预测是接收人受益推荐会比发出人受益推荐产生更多的新客户。Game Access可以同时跟踪推荐和采纳行为，对其随机分配了1,500名客户，受到以下三种推荐条件之一：（1）控制组：无激励，（2）发出人受益：当前客户免费一个月，或（3）接收人受益：新客户免费一个月。该公司成功发送了1,438封电子邮件。当前客户收到要求他们推荐朋友购买Game Access会员资格的电子邮件，并可以选择推荐给一个或多个朋友。通过直接向推荐接收者发送电子邮件，该公司可以跟踪有多少客户发送了推荐，以及多少收件人采纳了这些推荐。

 

实验结果：

 

推荐阶段：在接收人受益条件下的推荐率（28.22％）与在发出人受益条件下的推荐率（25.91％;χ2(1)=0.64，p=0.42）相差不大。这两个比率均显著高于对照条件（17.79％,分别为χ2(1)=9.24，p<0.01和χ2(1)=14.91，p <0.001）。此外，补充分析表明，此结果并非是由少数发出人的过度推荐所驱动的。

 

采纳阶段：接收者受益条件下的采纳率更高（16.91％，在136个推荐接收者中有23个），对比发出人受益条件（6.61％，121个推荐接收者中有8个，χ2(1)=6.38，p=0.01）和控制条件（3.45％，87个推荐人中有3个，χ2(1)=9.29，p <0.01）。发出人受益条件下的采纳率与控制条件无显著差异（χ2(1)=1.00，p=0.32）。

 

转化率：研究1的复制模式，接收者受益条件下的转化率（4.77％）与发出者受益条件（1.71％，χ2(1)=7.03，p=0.008）和控制条件（0.61％，χ2(1)=16.12，p<0.001;见图2）相比，均显著更高。发出人受益条件下的转化率与控制条件下的转化率没有显著差异（χ2(1)=2.55，p=0.11）。此外，后续订阅数据显示，干预后一个月，转化率模式仍保持不变。即公司在接收者受益条件下保持新客户的比例（3.52％）与发出人受益条件（1.07％，χ2(1)=6.29，p=0.01）和控制条件（0.35％，χ2(1)=9.41，p <0.01）相比，均显著更高。发出者受益条件和控制条件之间仍没有显著差异（χ2(1)=1.78，p=0.18）。

研究2为接收者受益推荐优于发出者受益推荐的假设提供了额外的支持。这项现场实验表明，尽管在大多数情况下，自我受益的激励表现要好于亲社会激励，但亲社会（接收者受益）激励在推荐阶段的表现与自我受益（发出者受益）激励无差异。然而，在采纳阶段，当提供自我受益（接收者受益）的激励干预时，接收者更有可能采取行动。

 

【研究3：推荐与采纳阶段的对比】

 

实验设计：

 

研究3是一个2*2的受试者组间实验，该实验将参与者随机分配角色（发出者与接收者）和激励结构（自我受益与他人受益），从而使得能够分离出激励结构对客户转化的因果效应。研究3还对行动成本（Action costs）进行了衡量，作者将其定义为执行一项行动所需的工作量、时间和/或付款，并且预测与发出人相比，接收人会感觉到更高的行动成本。在他人受益的条件下，接收人会认为行动成本尤其高。

 

该研究的参与者（N=816位Amazon Mechanical Turk [MTurk]工人；Mage=35.40岁；61.81％为女性）提供了自己和一位密友的名字，然后阅读了一项由当地餐馆提供的名为Food2Me的（虚拟）送餐服务，并收取一年50美元的订阅费用。首先将参与者分配以发出者或接收者的角色。然后将激励结构操纵为自我受益或他人受益，奖励为Food2Me的免费一年服务。要求参与者在继续做出决定之前正确识别谁将获得奖励以进行理解性检查（Comprehension check）。在此基础上得到了实验的主要结果指标：行动选择（Action choice）。最后，使用了三个项目的量表来衡量被试感知的行动成本：“推荐我的朋友去Food2Me [订阅Food2Me]将是……”“努力的”，“繁重的”和“代价高昂的”（1=“根本没有”和7=“非常如此”；α=0.78）。

 

实验结果：

 

行动选择：Logistic回归显示角色（Role）与激励（Incentive）之间存在显著的相互作用（χ2(1)=7.67，p=0.006）。与推荐者自己获得奖励（自我受益的推荐；82.21％）相比，其推荐的朋友获得奖励（他人受益的推荐；88.83％）时推荐的人数要显著更多（χ2(1)=3.61，p=0.058）。但是，与接收者自己获得奖励（自我受益推荐；62.19%）相比，当他们的朋友获得奖励（他人受益推荐；51.74％；χ2(1)=4.46, p=0.035)）时选择注册的接收者要少得多。

 

行动成本：与预期一致，角色具有主要影响：接收人认为采取行动的成本要高于推荐人（F（1812）=108.72，p <0.001）。激励没有显著影响（F（1812）=0.004，p=0.95），但角色和激励之间存在显著的相互作用（F（1812）=19.40，p<0.001）。接收人认为，行动成本相对于自我受益条件，在他人受益条件下要高得多(Mother=3.72, SD=1.43 vs. Mself=3.28, SD=1.49; t(398)=3.06, p=0.002)。有趣的是，推荐人认为在自我受益条件下的行动成本要明显高于他人受益条件(Mself=2.67, SD=1.46; Mother=2.24, SD=1.31;t(411)=3.17, p=0.002)。

 

研究3以完全随机的设计（即在参与者中随机分配角色和激励结构的情况下）复制了先前现场实验中发现的模式。该研究还提供了初步证据表明，行动成本在他人受益与自我受益激励的有效性中具有重要性。

 

【研究4a-4c：声誉收益的作用】

 

在研究4a-4c中，作者测试了预期的声誉收益在推荐阶段的亲社会（即接收人受益）激励机制中的作用；因此，这些研究中都侧重于参与者的推荐倾向。其中研究4a是一项激励兼容的实验室实验，作者在其中跟踪推荐和采纳决策，并预测，预期的声誉收益将影响推荐人的推荐倾向。实验测试了两个额外的替代性解释，以说明为什么在推荐阶段接收人受益激励与发出人受益激励的表现一样好。第一个是心理成本账户 （Psychological costs account）：在发出人受益的情况下，如果接收人没有获得实质性奖励，推荐人可能会感到内疚或不适，从而降低了推荐的可能性。第二个是社会强制帐户（Social imposition account）：在发出人受益的情况下，推荐人可能会认为他们通过发送推荐而强加给接收人，因为他们没有向这些接收人提供实质性的激励。

 

【研究4a】

 

实验设计：

 

参与者（369名本科生；Mage=9.64岁；女性占47.97％）被随机分配到以下四种推荐激励条件之一：控制组、发出人受益、接收人受益或共享受益。参与者提供了他们的名字，并完成了十项个性量表（Ten-Item Personality Inventory）。然后，向参与者提供其（真实的）外向/内向分数，并告诉他们可以输入其他学生的电子邮件地址，以推荐他们进行个性测验。进一步告知不同激励条件的参与者，若他们的朋友参加了调查，（1）他们自己将获得3美元的星巴克电子礼品卡（发出人受益），（2）他们的朋友将获得3美元的星巴克礼品卡（接收人受益），或（3）他们将分别获得一张$ 1.50的星巴克礼品卡（共享受益）。随后，参与者查看了其朋友（如果选择推荐）将会收到的电子邮件。

 

在参与者进行是否推荐的决策后，为衡量其预期的声誉收益，设计以下问题：“如果您推荐了您的朋友，您的朋友会如何看待您？”（“慷慨”，“有帮助”，“友好”，“善意”，“值得信赖”，“热情”，“善良”，“喜欢”和“真诚”；1=“一点也不”，和7=“非常”；α=0.96）；为衡量心理成本，提问：“如果您推荐，您会感觉如何？”（“自私”，“欺诈”，“有罪”，“不舒服”，“偷偷摸摸”和“矛盾的”；1=“一点也不”，和7=“非常”；α=0.89）。为衡量感知到的社会强制，提问：“通过发送此推荐，您感到对自己的[朋友]的强制程度有多大？”，“[朋友]对收到此推荐会感到有多生气？”和“[朋友]会感觉到我正在利用他/她的优势”（1=“一点都不”，7=“非常”；α=0.72）。在向推荐接收人（N=186）发送电子邮件邀请一周后，根据激励条件对参与者（推荐人和接收人）进行了偿付。

 

实验结果：

 

推荐阶段：发出者受益（64.84％）、接收者受益（58.06％）和共享受益（56.99％；χ2(2)=1.38，p=0.50）条件之间的推荐率没有显著差异，所有这三个条件下的推荐率显著高于对照（无激励）组（26.37％；所有p<0.001）。接收者受益条件（M=4.41，SD=1.33）相比发出者受益条件（M=3.69，SD=1.34；t（182）=3.64，p<0.001）认为推荐的声誉收益更高。发出者受益条件（M=2.48，SD=1.32）与接收者受益条件（M=1.75，SD=1.17；t（182）=3.98，p <0.001）相比，心理成本更高。发出者受益条件（M=2.98，SD=1.34）相比接收者受益条件（M=2.65，SD=1.36；t（182）=1.68，p=0.096），社会强迫感被认为要高得多。同时，无激励控制条件和发出人受益条件之间的心理成本或预期的声誉收益无显著差异（ps>0.30）。作者还通过同时测试这三个观测值的显著性并计算10,000个推荐样本的标准化间接效应（Standardized indirect effects）来测试调节作用(Mediation)。 结果表明声誉收益调节了推荐激励对推荐选择的影响。具体来说，声誉收益在统计学上具有显著的间接影响（0.34；95％CI=[0.11，0.71]）。心理成本的间接影响不显著（0.09;95％CI=[0.45，0.14]），社会强制的间接影响也不显著（0.25;95％CI=[0.03，0.64）]）

 

采纳阶段：与发出者受益（28.07％;χ2(1)=41.74，p<0.001）和对照组（24.00％χ2(1)=14.23，p<0.001）条件相比，在接收者受益条件下的采纳率明显更高（69.81％）。接收者受益与共享条件之间的采纳率差异不显著（64.71％；χ2(1)=0.30，p=0.58）。发出者受益和控制条件之间的采纳率也无显著差异（χ2(1)=0.15，p=0.70）。

 

转化率：与研究1和2一致，在接收者受益条件下的转化率（39.79％）明显高于发出者受益条件（17.58％；χ2(1)=12.91，p<0.001）。接收者受益和共享条件之间没有差异（35.48％；χ2(1)=0.38，p=0.54）。最后，控制条件下的转化率显著低于激励条件（6.52％；χ2(3)=35.78，p<0.001）。

 

【研究4b】

 

实验设计：

 

在研究4b中，作者通过稳健性（Moderation）测试了预期的声誉收益在推荐阶段的作用。该研究是2*2的组间设计，实验既操纵了推荐激励条件（发出人受益vs.接收人受益），也操纵了是否匿名推荐。参与者（N=805名MTurk工人；Mage=36.75岁；女性占53.18％）被要求提供自己和密友的名字，其被告知亚马逊有一项推荐计划。该推荐计划取决于（1）发出者受益激励：每成功推荐Amazon BOLD给一个人都将获得10美元的Visa礼品卡，或（2）接收者受益激励：被推荐人加入后将获得10美元的Visa礼品卡。同时还操纵了推荐是否匿名化：一半的参与者被告知推荐是匿名的（Anonymous），而那些处于确定状态（Identified）的参与者没有得到此信息。在此基础上，参与者对是否推荐进行选择。

 

实验结果：

 

Logistic回归显示，推荐类型和匿名性之间在推荐选择方面存在显著的相互作用（χ2(1)=6.00，p=0.014；见图3）。当推荐为确定状态时，推荐率在接收者受益（87.32％）和发出者受益（85.29％;χ2(1)=0.35，p=0.55）条件下基本相等。但是，当匿名推荐时，相对于接收人受益条件（74.49％；χ2(1)=8.87，p=0.003；见图3 ），发出人受益条件下的推荐率（86.50％）较高。研究4b发现，当告知朋友亲社会行为的能力降低时，亲社会推荐的有效性降低，这证明了声誉收益是推荐阶段的主要激励。

【研究4c】

 

实验设计：

 

研究4c测试了接收者受益的激励是否特别有可能激励倾向于长期关注自己声誉的人进行推荐。因此，存在两个独立变量：推荐激励（Referral incentive）（发出者受益与接收者受益）和特质声誉关注（Trait reputational concerns）。参与者（N=583名MTurk工人；Mage=36.48岁；女性占62.89％）被随机分配到两个推荐激励条件，然后他们浏览了研究4b（Amazon BOLD忠诚度计划）中使用的相同推荐场景。随后，参与者完成了一个简短的分散注意力的任务。完成此任务后，参与者完成了一项对声誉关注的特质度量（声誉量表的七个项目；α=0.85）。

 

实验结果：

 

推荐可能性：推荐可能性在接收者受益与发出者受益的条件下没有差异(Mrecipient=5.42,SD=1.79; Msender=5.22, SD=1.97; t(581)=1.24, p=0.22)。

 

声誉关注：与预期一致，不同条件之间的特质声誉关注程度没有差异（Msender=4.78，SD=1.05；Mrecipient=4.87，SD=1.02；t（581）=1.01，p=0.31）。为测试调节作用，作者将推荐可能性作为推荐类型、声誉的特质关注及其相互作用的函数进行了检验。结果表明交互作用是微不足道的（β=0.12，t（579）=1.72，p=0.086）。而推荐类型的影响是显著的，通过Johnson-Neyman技术的分析显示，推荐类型对任何声誉关注分数大于6.14的参与者的推荐可能性均具有显著的积极影响（β=0.24，SE=0.12，p=0.05）。

 

【研究5a和5b：行动成本的作用】

 

研究5a和5b检验了行动成本在自我受益与接收者受益激励中的作用。作者认为，在推荐阶段，接收者受益激励与发出者受益激励一样有效，因为（1）发出人希望通过推荐使接收人获得奖励，从而获得声誉收益，以及（2）推荐是一种低成本行动。如果是这种情况，那么增加推荐人的行动成本将使接收者受益的激励措施相对于推荐阶段的自我受益激励措施变得无效。

 

【研究5a】

 

实验设计：

 

研究5a与研究4b使用了相同的推荐场景，参与者（N=824名MTurk工人；Mage=36.47岁；女性占47.69％）假想其是Amazon BOLD忠诚度计划的一部分，可以推荐一位朋友进行测试。同时，作者通过更改推荐所需的工作量来控制行动成本。处于低成本状态的参与者只需要单击提供的链接并键入朋友的电子邮件地址即可完成推荐，而处于高成本状态的参与者则需要打印电子邮件，并将其邮寄至朋友的电子邮件地址。随后，参与者做出了是否推荐的选择。实验中还评估了声誉收益（α=0.97），并且使用了与研究3中相同的行动成本量表来测量行动成本（α=0.88）。

 

实验结果：

 

操作检查（Manipulation check）：与之前的研究一致，高成本条件被认为比低成本条件具有更高的行动成本（F（1823）=53.28，p<0.001）。此外，推荐激励类型对行动成本没有显著的主效应（F（1823）=0.52，p=0.47）。但是，行动成本和激励类型之间存在显著的交互作用（F（1823）=9.23，p=0.002）。

 

推荐率：如先前的预测，logistic回归表明推荐激励和行动成本之间存在显著的相互作用（χ2(1)=6.24，p=0.013；见图4）。具体而言，当行动成本较低时，接收者受益条件（81.52％）与发出者受益条件（72.38％；χ2(1)=2.88，p=0.09）相比，推荐率略高。但是，当行动成本高昂时，发出者受益条件下的推荐率（73.63％）相比接收者受益条件（63.82％；χ2(1)=3.45，p=0.06）下略高。

声誉收益：与之前的研究一致，推荐激励对声誉收益具有主要影响，参与者期望向其朋友发送接收者受益的推荐，而非发出者受益的推荐（F（1824）=58.11，p <0.001）。 行动成本对声誉收益无显著的主效应（F（1824）=0.003，p=0.96）。但存在显著的相互作用（F（1824）=9.23，p <0.01）；在低成本条件下，接收者受益推荐的声誉收益要高于发出者受益推荐的声誉收益(Mrecipient=5.22, SD=1.33 vs. Msender=4.63, SD=1.53; t(414)=4.23, p <0.001)；在高成本条件下效应更明显(Mrecipient=5.40, SD=1.27 vs. Msender=4.46, SD=1.64; t(406)=6.51, p <0.001)。

 

【研究5b】

 

实验设计：

 

研究5b测试了在采纳阶段降低接收者的行动成本是否会增加发出者受益激励措施的相对有效性。这项研究为2*2的组间设计，作者将参与者采纳推荐邀请的意愿作为参与者的推荐激励（发出者受益vs.接收者受益）和行动成本（低vs.高）的函数进行测量。实验共招募了800名MTurk参与者，其中740名符合注册前的标准（Mage=35.95岁；女性占56.22％）。要求参与者提供自己和朋友的名字，设想朋友向他们发送了电子邮件，以询问其是否要注册Food2Me（与研究3中相同的虚拟送餐服务）。实验通过更改注册服务所需的工作量来控制操作成本。与研究5a相似，处于低成本状态的参与者只需单击链接即可注册；处于高成本状态的参与者则需要打印出随附的文档进行填写，并且使用唯一代码将其邮寄到Food2Me总部。在此基础上，参与者对是否注册进行选择。

 

与研究2相同，发出人受益推荐条件的参与者（接收人）被告知，若其选择采纳推荐，则推荐给他们的朋友将会获得奖励，以检验即使接收者知道他们的朋友会收到奖励，亲社会推荐（发出者受益推荐）在采纳阶段是否仍然由于更高的采纳成本而对参与者有最小的的积极影响。作者使用先前研究中的项目来衡量声誉收益。此外，作为一项操作检查，实验使用了研究3和5a中使用的相同行动成本量表（α=0.81）来衡量行动成本。

 

实验结果：

 

操作检查：与预期的一致，高成本条件被认为比低成本条件具有更高的行动成本（F（1739）=311.40，p <0.001）。推荐激励也具有主效应（F（1739）=5.26，p=0.022）。行动成本和推荐激励之间没有显著的相互作用（F（1739）=0.19，p=0.67）。

 

采纳率：与预期的一致，logistic回归显示推荐激励和行动成本之间存在显著的相互作用（χ2(1)=9.21，p=0.002，见图4）。具体而言，当行动成本较高时，接收人受益条件下的采纳率（32.20％）高于发出人受益条件下的采纳率（15.59％；χ2(1)=21.42，p<0.001）。但是，当行动成本低时，发出人受益条件（54.40％）相对于接收人受益条件（55.90％；χ2(1)=0.86，p=0.77）的差异不显著。

 

声誉收益：推荐激励具有主效应：相比对自己有利的推荐（接收人受益），参与者期望通过采纳对朋友有利的推荐（发出人受益）获得更高的声誉收益（F（1739）=19.90，p <0.001）。行动成本的操纵也具有微弱的主效应（F（1739）=3.64，p=0.057）。成本和推荐激励之间没有显著的相互作用（F（1739）=2.35，p=0.13）。

 

Abstract

 

Selfish incentives typically outperform prosocial incentives, and customer referral programs frequently use such "selfish" (i.e., sender-benefiting) incentives to incentivize current customers to recruit new customers. However, in two field experiments and a fully incentivized lab experiment, this research finds that "prosocial" (i.e., recipient-benefiting) referral incentives recruit more new customers. Five subsequent experiments test a process account for this effect, identifying two key psychological mechanisms: reputational benefits and action costs. First, at the referral stage, senders (existing customers) anticipate reputational benefits for referring recipients (potential new customers), who receive a reward for signing up. These reputational benefits render recipient-benefiting referrals just as effective as sender-benefiting referrals at the relatively low-cost referral stage. Second, at the uptake stage, recipient-benefiting referrals are more effective than sender-benefiting referrals: recipient-benefiting referrals directly incentivize recipients to sign up, providing a clear reward for an otherwise costly uptake decision. The preponderance of selfish, or sender-benefiting, referral incentives in the marketplace suggests these effects are unanticipated by marketers who design incentive schemes.