🤝 리퍼럴 ROI 계산기 | 추천 보상 남을까?

추천으로 확보한 신규 고객 수

명

추천인 보상 (1건당)

원

피추천인 보상 (1건당)

원

보상 조건 충족 비율 — 신규 고객 중 보상이 실제 지급된 비율

신규 고객 1인당 LTV (생애가치)

원

프로그램 운영 고정비 (선택 · 개발·운영비 등)

원

추천 프로그램(리퍼럴) ROI 계산기 사용법

리퍼럴은 추천인과 피추천인 양쪽에 보상을 주는 구조가 일반적이라, 한쪽 보상만 계산하면 비용이 절반으로 과소평가됩니다. 이 계산기는 두 보상을 각각 받아 1건당 총 보상을 만들고, 보상 조건 충족 비율을 곱해 실제 지급 건수 기준으로 비용을 계산합니다.

비용이 달라지는 지점은 보상 지급 조건입니다. 가입 시 지급인지 첫 구매 완료 시 지급인지에 따라 같은 보상 금액에서도 총 비용이 크게 벌어집니다. 조건이 까다로울수록 지급 건수가 줄어들므로, 실제 지급된 비율을 보상 조건 충족 비율 칸에 넣어 주세요.

결과에서는 신규 고객 1인당 획득비용(CAC)과 LTV ÷ CAC 배수를 함께 보여줍니다. 이 배수가 클수록 여유가 있다는 뜻이지만, 적정 기준은 업종·회수 기간·성장 단계에 따라 다르므로 하나의 숫자를 정답으로 삼기보다 다른 채널의 CAC와 비교하는 편이 실용적입니다. 보상을 현금이 아니라 자사 크레딧으로 주는 경우에는 실제 사용된 금액만 비용으로 잡아야 과대계상을 피할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

보상 지급 조건은 왜 중요한가요?

가입만 하면 보상을 주는 구조는 지급 건수가 많아 비용이 빠르게 늘고, 첫 구매까지 완료해야 주는 구조는 지급 건수가 줄어 비용이 낮아집니다. 조건이 달라지면 같은 보상 금액에서도 총 비용이 크게 달라지므로 보상 조건 충족 비율에 그 차이를 반영하세요.

LTV는 어떤 값을 넣어야 하나요?

추천으로 들어온 고객의 LTV를 넣는 것이 정확합니다. 유입 경로별로 재구매 행태가 다르므로 전체 평균 LTV를 쓰면 성과가 왜곡될 수 있습니다. 매출이 아니라 공헌이익 기준 LTV를 쓰면 더 보수적인 판단이 됩니다.

추천 프로그램(리퍼럴) ROI 계산기 사용법

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