Empfehlungsschleifen auf Marktplätzen

Von Brian Tr · Aktualisiert am 6. Oktober 2026

Ein Empfehlungsprogramm in einem Softwareprodukt hat eine Aufgabe: einen zufriedenen Nutzer in einen weiteren Nutzer verwandeln. Ein Empfehlungsprogramm auf einem Marktplatz hat einen schwierigeren Auftrag, denn es gibt zwei Arten von Nutzern, und die Person, die Sie am liebsten einladen würden, steht oft auf der anderen Seite des Marktes. Ein Gastgeber kann einen Gast einladen. Ein Fahrer kann einen Fahrgast einladen. Ein Ladenbesitzer kann seine Stammkunden einladen, auf der Plattform bei ihm zu kaufen.

Dieser seitenübergreifende Schritt unterscheidet Marktplatz-Empfehlungen, und er ist der Teil, den allgemeine Empfehlungsratgeber überspringen. Wenn Sie die allgemeine Mechanik von Belohnungsdesign, Auszahlungszeitpunkt und Programmregeln suchen, behandelt sie unser Leitfaden zu Empfehlungsprogrammen, und die Mathematik der Viralität in einem einseitigen Produkt steht unter viralen Netzwerkeffekten. Dieser Artikel bleibt bei dem, was sich ändert, wenn es zwei Seiten gibt: wer wen einlädt, was eine beidseitige Belohnung mit Ihrer Take Rate (Provisionsquote) macht, wie man Schleifen statt Funnels zählt und wie Menschen betrügen.

Schleifen, nicht Funnels

Beginnen wir mit dem Rahmen, denn er verändert, was Sie messen. In „Growth Loops are the New Funnels“ (veröffentlicht am 31. Juli 2018) argumentieren Brian Balfour, Casey Winters, Kevin Kwok und Andrew Chen, dass ein Funnel ein einseitiges Bild ist. In ihren Worten funktionieren Funnels in eine Richtung: Man gibt oben mehr hinein und bekommt unten mehr heraus, ohne das Konzept, das, was unten herauskommt, wieder zu investieren, um oben mehr zu bekommen. Dem stellen sie Schleifen gegenüber, die sie als geschlossene Systeme beschreiben, in denen Eingaben einen Prozess durchlaufen, der mehr Ausgabe erzeugt, die wieder in die Eingabe investiert werden kann.

Eine Empfehlungsschleife auf einem Marktplatz passt gut zu dieser Definition. Eine abgeschlossene Transaktion erzeugt einen zufriedenen Teilnehmer. Dieser Teilnehmer verschickt eine Einladung. Die Einladung erzeugt einen neuen Teilnehmer, der eine Transaktion abschließt, und der Kreislauf wiederholt sich. Die Funnel-Sicht würde „Anmeldungen aus Empfehlungen“ als Kanal zählen und aufhören. Die Schleifen-Sicht stellt eine nützlichere Frage: Welcher Anteil der abgeschlossenen Transaktionen erzeugt über eine Einladung eine weitere abgeschlossene Transaktion, und wie lange dauert ein Durchlauf? Unser Beitrag zu In-Product-Wachstumsschleifen geht die Anatomie von Schleifen allgemein durch. Die Besonderheit auf Marktplätzen ist, dass die Schleife den Markt durchqueren kann.

Die vier Empfehlungsrichtungen

In einem einseitigen Produkt geht eine Einladung von einem Nutzer an einen ähnlichen Nutzer. In einem zweiseitigen Markt gibt es vier mögliche Richtungen, und jede verhält sich anders.

Die beiden Richtungen innerhalb derselben Seite baut die Mehrzahl der Programme zuerst, weil sie sich leicht von Verbraucher-Apps abschauen lassen. Sie funktionieren, bewegen aber nur eine Seite. Wenn Sie bereits geklärt haben, welche Seite in einer bestimmten Stadt knapp ist, wie unter Angebot zuerst oder Nachfrage zuerst behandelt, bringt Ihnen eine Schleife innerhalb einer Seite, die die reichlich vorhandene Seite vergrößert, nichts.

Die seitenübergreifenden Richtungen sind die charakteristischen Marktplatz-Schleifen. Wenn ein Verkäufer seine eigenen Kunden mitbringt, erhält die Plattform Nachfrage, für die sie nicht zahlen musste, und der Verkäufer hat einen Grund, sie voranzutreiben: Er wird über die Plattform bezahlt und gewinnt oft Werkzeuge wie Buchung, Zahlungen und Bewertungen. Das ist dieselbe Logik wie beim Single-Player-Muster aus dem Beitrag zur Angebotsgewinnung auf Marktplätzen, nur umgekehrt angewandt. Der Verkäufer bekommt etwas Nützliches; der Marktplatz bekommt seine ersten Käufer.

Die Richtung „Käufer bringt Verkäufer“ ist die seltenste, weil der Käufer wenig zu gewinnen hat. Sie funktioniert meist nur dort, wo die Plattform einem Käufer ermöglicht, einen bestimmten Anbieter anzufragen, und der Anbieter gefunden werden will. Sie fließt auch direkt in die Qualitätskontrollen ein, die unter Angebotsqualität auf Marktplätzen behandelt werden, denn ein eingeladener Verkäufer muss trotzdem die Hürde nehmen, die Sie setzen.

Eine nützliche Art, diese Tabelle zu verwenden: Fragen Sie, welche der vier Richtungen in Ihrem Markt überhaupt möglich ist, und dann, welche die knappe Seite vergrößert. Oft ist die Antwort nicht die, die das Growth-Team bereits gebaut hat.

Ein veröffentlichter Datenpunkt zu einer Schleife auf der Angebotsseite

Lenny Rachitskys Serie zum Anschieben von Marktplätzen ist die beste öffentliche Sammlung von Berichten über frühes Wachstum, und sie enthält Empfehlungsdaten. In Teil 3 (veröffentlicht am 25. November 2019) sagt jemand, der am frühen Wachstum von Uber mitgearbeitet hat, dass auf der Angebotsseite Empfehlungen etwa ein Drittel der ersten Fahrten ausmachten und die empfohlenen Fahrer außerdem die besten Fahrer waren. Betrachten Sie das als eine Erinnerung eines frühen Insiders, nicht als Benchmark für Ihren Markt. Es zeigt aber, warum Schleifen „Verkäufer lädt Verkäufer ein“ attraktiv sind: Die Menschen, die über einen Kollegen kommen, ähneln tendenziell dem Kollegen, der für sie gebürgt hat.

Beidseitige Anreize

Die meisten Empfehlungsprogramme auf Marktplätzen belohnen beide Personen: die, die einlädt, und die, die annimmt. Der Grund ist strukturell. Auf einem Marktplatz ist der Eingeladene oft die knappere, skeptischere Partei. Er hat keinen Grund, eine neue Plattform auszuprobieren, solange nichts sein Risiko senkt.

Airbnbs Engineering-Team veröffentlichte einen Erfahrungsbericht über den Umbau seines Empfehlungsprogramms. In diesem Beitrag vom 27. März 2014 schreibt Jason Bosinoff, das Programm habe Einladendem und Empfänger je 25 $ Reiseguthaben gegeben, wenn der eingeladene Nutzer seine erste Reise abschließt. Drei Details aus dem Beitrag sind für jeden relevant, der eine Belohnung gestaltet.

• Die Belohnung greift bei einer abgeschlossenen ersten Transaktion, nicht bei der Anmeldung. Die Plattform bezahlt für Ergebnisse.
• Die Formulierung zählte. Airbnb testete eine E-Mail, die das Verdienen von 25 \(für die Einladung eines Freundes betonte, gegen eine, die das Teilen von 25\) mit einem Freund betonte. Der Beitrag berichtet, dass die Botschaft des Teilens global besser abschnitt.
• Das Programm wurde als Funnel von Raten gemessen: monatlich aktive Nutzer, die Einladungen verschicken, Eingeladene pro Einladendem und Conversion zu neuem Nutzer, neuem Gast und neuem Gastgeber. Diese Liste zeigt, dass Airbnb Empfehlungen sowohl auf der Gastgeber- als auch auf der Gastseite verfolgte.

Der Beitrag berichtet außerdem, dass Empfehlungen die Buchungen in einigen Märkten um über 25 % steigerten. Wie bei jedem Bericht eines Unternehmens über sein eigenes Programm gilt: Lesen Sie das als Ergebnis eines Unternehmens im Jahr 2014, nicht als Versprechen.

Wie Belohnungen mit der Take Rate zusammenwirken

Hier der Teil, der für Marktplätze spezifisch ist und leicht falsch gemacht wird. Ein Marktplatz verdient nicht den ganzen Wert einer Transaktion. Er verdient einen Anteil, die Take Rate, sodass jede ausgegebene Gutschrift aus einer dünnen Scheibe bezahlt wird. Ein Abonnementprodukt kann einen Gratismonat gegen einen margenstarken wiederkehrenden Preis verschenken. Ein Marktplatz verschenkt Geld gegen einen Prozentsatz einer Bestellung.

Die folgende Rechnung ist nur anschaulich, mit erfundenen Zahlen, die den Mechanismus zeigen.

Unter diesen Annahmen macht die erste Bestellung Verlust, und die Empfehlung amortisiert sich nur, wenn der neue Nutzer erneut kauft. Mit einer Wiederkaufrate und dem durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer über die Lebensdauer lässt sich die Amortisation berechnen. Entscheidend ist, dass die richtige Höhe der Belohnung eine Funktion Ihrer Take Rate und Ihres erwarteten Wiederkaufverhaltens ist, nicht dessen, was eine Verbraucher-App von nebenan bietet. Drei Folgen ergeben sich.

1. Deckeln Sie die Belohnung am Deckungsbeitrag, nicht am Umsatz. Wenn eine Bestellung kaum Zahlungsgebühren und Support deckt, ist die verbleibende Marge zur Finanzierung einer Gutschrift kleiner, als die Take Rate vermuten lässt.
2. Zahlen Sie bei der ersten abgeschlossenen Transaktion oder einer späteren. Bei der Anmeldung zu zahlen, finanziert Menschen, die nie kaufen. Ist der Markt angebotsbeschränkt, zahlen Sie womöglich für die zweite Transaktion der knappen Seite mehr als für ihre erste.
3. Wissen Sie, ob die Gutschrift aus Ihrer Marge oder dem Preis der anderen Seite stammt. Eine von der Plattform finanzierte Gutschrift senkt Ihre Marge. Eine über einen Verkäuferrabatt finanzierte Gutschrift senkt den Verdienst des Verkäufers, was genau die Seite verärgern kann, die Sie halten müssen. Das hängt eng mit dem Verkäufer-Onboarding zusammen, denn ein Anbieter, der sich in der ersten Woche zu kurz gekommen fühlt, ist ein Risiko für Abwanderung (Churn).

Die Kundengewinnungskosten sind der richtige Maßstab für all das: Vergleichen Sie die voll belasteten Empfehlungskosten pro aktiviertem Nutzer mit den Kosten anderer Kanäle, anhand der Definition unter Kundengewinnungskosten.

Der virale Koeffizient, mit einem durchgerechneten Beispiel

Der virale Koeffizient, meist K oder K-Faktor genannt, misst, wie viele neue Nutzer jeder bestehende Nutzer bringt. Er ist das Produkt zweier Größen:

K = verschickte Einladungen pro Nutzer x Conversion-Rate einer Einladung

Liegt K unter 1, erzeugt jede Kohorte von Nutzern eine kleinere nächste Kohorte, und das Empfehlungswachstum verebbt, sofern Sie die Schleife nicht aus anderen Kanälen weiter speisen. Liegt K über 1, erzeugt jede Kohorte eine größere, und das Wachstum potenziert sich. Ein dauerhaftes K über 1 ist schwer zu erreichen, deshalb verdienen sich die meisten Programme ihren Platz dadurch, dass sie die durchschnittlichen Akquisekosten senken, statt von allein zu laufen. Die vollständige Diskussion zu Benchmarks und Zykluszeit steht unter viralen Netzwerkeffekten.

Anschauliches Beispiel, keine echten Daten. Angenommen, die aktiven Käufer eines Marktplatzes verschicken im Schnitt je 3 Einladungen, und 10 % der Eingeladenen schließen einen ersten Kauf ab. Dann ist K = 3 x 0,10 = 0,3. Eine Startkohorte von 1.000 Käufern erzeugt rund 300 empfohlene Käufer, die ihrerseits etwa 90 erzeugen, dann 27, dann 8. Die Schleife liefert insgesamt etwa 425 zusätzliche Käufer zu den ursprünglichen 1.000, nahe am Grenzwert der geometrischen Reihe von 1.000 x 0,3 / (1 - 0,3), also etwa 429. Das ist Empfehlung als Rabatt auf die Akquise, nicht als Wachstumsmotor.

Warum ein Marktplatz mehr als ein K braucht

Die Formel für ein einseitiges Produkt verbirgt, worauf es einem Marktplatz tatsächlich ankommt. Mit zwei Seiten haben Sie vier Koeffizienten, einen für jede Richtung in der Tabelle oben. Angenommen, anschaulich, jeder Verkäufer bringt im Schnitt 5 Käufer und jeder Käufer 0,1 Verkäufer. Eine Schleife Verkäufer-zu-Käufer-zu-Verkäufer ergibt dann 5 x 0,1 = 0,5 neue Verkäufer pro Verkäufer und vollem Durchlauf. Die seitenübergreifende Schleife ist das Produkt zweier Zahlen auf verschiedenen Seiten, und jede Seite kann das schwache Glied sein.

Zwei praktische Regeln folgen:

• Messen Sie jede Richtung getrennt. Ein gesundes zusammengefasstes K kann eine tote seitenübergreifende Schleife verbergen.
• Messen Sie in aktivierten Nutzern, nicht in Anmeldungen. Zählen Sie Eingeladene, die eine erste Transaktion abschließen, sonst schmeichelt ein auf Anmeldungen berechnetes K dem Programm. Airbnbs eigene Kennzahlenliste, die mit der Conversion zu neuem Gast und neuem Gastgeber endet, folgt dieser Logik.

Achten Sie auch auf die Zykluszeit. Eine Schleife mit K von 0,4, die wöchentlich dreht, gewinnt in einem Quartal mehr Nutzer als eine, die alle zwei Monate dreht. Marktplätze mit langen Kaufzyklen, etwa Handwerksleistungen oder B2B-Einkauf, haben von Natur aus langsamere Schleifen.

Betrug und Missbrauch von Anreizen

Jede an eine Transaktion geknüpfte Belohnung zieht Menschen an, die die Belohnung ohne das Verhalten wollen. Marktplätze haben eine zusätzliche Angriffsfläche, weil die Belohnung für eine Transaktion gezahlt wird, die der Missbrauchende oft fälschen kann. Die gängigen Muster sind:

• Selbstempfehlung. Eine Person legt ein zweites Konto an, um beide Seiten einer beidseitigen Gutschrift einzustreichen.
• Kollusion. Zwei echte Menschen tauschen Empfehlungen und gefälschte oder vorab abgesprochene Transaktionen, um die Belohnungen zu kassieren. In einem Fahr- oder Liefermarkt können ein Fahrer und ein „Fahrgast“ eine Fahrt verabreden, die nur existiert, um einen Bonus auszulösen.
• Gefälschtes Angebot. Ein Empfehlender meldet Konten an, die Aufträge annehmen, ohne sie erledigen zu wollen, um eine Auszahlung pro Auftrag auszulösen.
• Empfehlungs-Farming. Codes auf Gutscheinseiten posten, um Nutzer anzuziehen, die nur je den Rabatt nutzen.

Die veröffentlichten Regeln von Uber zum Empfehlungsprogramm sind ein nützliches Beispiel dafür, wie eine Plattform das festhält. Die Regeln besagen, dass Empfehlende sich nicht selbst als Fahrgast oder Uber-Eats-Nutzer anfordern, keine Fahrten mit Fahrgästen vorab absprechen, niemand anderen für sich fahren oder liefern lassen, keine doppelten oder mehreren Konten anlegen und keine Fahrten oder Lieferungen ohne die Absicht, sie abzuschließen, annehmen dürfen. Sie sagen außerdem, dass der Eingeladene, sofern ein Angebot nichts anderes festlegt, sich innerhalb von 90 Tagen nach Versand der Einladung anmelden oder das Angebot aktivieren muss und dass Uber sich das Recht vorbehält, ein Programm aus Gründen wie Betrugsverdacht zu beenden oder auszusetzen, mit Folgen, die den Verfall von Belohnungen und die Deaktivierung von Konten einschließen können. Die Regeln stellen auch klar, dass Belohnungen davon abhängen, dass der Eingeladene die genannten Anforderungen erfüllt, und dass eingeladene Fahrgäste einen Rabatt für die erste Nutzung erhalten können, während neue Fahrer und Kuriere Angebote bekommen können, die an die Zahl ihrer abgeschlossenen Fahrten oder Lieferungen gebunden sind. (Diese Regeln unterscheiden sich je nach Land; die zitierte Seite ist eine regionale Version.)

Liest man diese Regeln als Checkliste, ergibt sich ein Kontrolldesign:

1. Zahlen Sie bei einer abgeschlossenen, verifizierten Transaktion. Eine Anmeldung allein ist leicht zu fälschen. Eine bezahlte und abgeschlossene Bestellung, bei der Zahlung und Erfüllung bestätigt sind, ist schwerer zu fälschen.
2. Setzen Sie eine Mindestschwelle. Verlangen Sie einen Mindestbestellwert oder eine Zahl abgeschlossener Aufträge, bevor die Belohnung freigeschaltet wird, damit eine einzelne konstruierte Transaktion nicht genügt.
3. Verknüpfen Sie Konten über Identitätssignale. Gleichen Sie Gerät, Zahlungsmittel, Telefonnummer und Adresse zwischen Empfehlendem und Eingeladenem ab und halten Sie Auszahlungen zurück, wenn sie sich überschneiden.
4. Halten Sie Belohnungen für ein Zeitfenster zurück. Eine Verzögerung vor der Auszahlung lässt Rückbuchungen (Chargebacks), Stornierungen und Streitfälle zuerst sichtbar werden.
5. Deckeln und befristen Sie. Begrenzen Sie die Belohnungen pro Empfehlendem und setzen Sie ein Enddatum für Einladungen, wie es die Regeln von Uber tun.
6. Behalten Sie sich die Rückforderung vor. Die Bedingungen müssen sagen, dass Belohnungen bei Missbrauch zurückgenommen werden können, und der Support braucht einen Prozess, der das einheitlich anwendet.
7. Achten Sie auf Cluster. Viele Eingeladene eines Empfehlenden, die alle zu einer Zeit oder an einem Ort Transaktionen abschließen und dann verstummen, sind die Form von Farming.

Hier gibt es einen Zielkonflikt. Jede Kontrolle erzeugt Reibung für ehrliche Nutzer und verzögert die Belohnung, die das Programm gut anfühlen lässt. Stimmen Sie die Kontrollen auf die Höhe der Belohnung und den Schaden ab, den eine Fälschung anrichten kann, statt überall maximale Reibung anzuwenden. Eine Gutschrift von 5 $ in einem risikoarmen Markt rechtfertigt vielleicht keine Identitätsprüfungen; ein Barbonus auf einer hochwertigen Angebotsseite wahrscheinlich schon.

Wo Empfehlungsschleifen im Wachstumssystem stehen

Empfehlung ist selten das Erste, was man baut. Eine Empfehlungsschleife vervielfacht, was das Produkt bereits leistet. Ist die erste Transaktion eines neuen Käufers enttäuschend, bezahlt eine Belohnung nur Menschen dafür, Freunde in eine schlechte Erfahrung zu schicken. Deshalb kommen Empfehlungen meist, nachdem die Grundlagen des Henne-Ei-Problems in mindestens einem Segment gelöst sind: Es muss genug Angebot geben, damit ein Eingeladener etwas findet, und genug Nachfrage, damit ein eingeladener Verkäufer bezahlt wird.

Eine kurze Abfolge, die in den meisten Märkten trägt:

1. Bringen Sie eine Seite zu einer verlässlichen Erfahrung bei der ersten Transaktion.
2. Wählen Sie die Richtung, die die knappe Seite vergrößert und in Ihrem Markt möglich ist.
3. Legen Sie die Belohnung aus Ihrem Deckungsbeitrag fest und zahlen Sie sie bei einer abgeschlossenen Transaktion.
4. Instrumentieren Sie jede Richtung getrennt und zählen Sie aktivierte Nutzer.
5. Ergänzen Sie Betrugskontrollen im Verhältnis zur Belohnung, bevor Sie sie skalieren.

Wichtige Fakten: Empfehlungsschleifen auf Marktplätzen

• Ein Marktplatz hat vier mögliche Empfehlungsrichtungen (Käufer zu Käufer, Verkäufer zu Verkäufer, Verkäufer zu Käufer, Käufer zu Verkäufer). Die seitenübergreifenden Richtungen sind die charakteristischen Marktplatz-Schleifen.
• Balfour, Winters, Kwok und Chen argumentieren, dass Funnels in eine Richtung ohne Reinvestition funktionieren und dass Schleifen geschlossene Systeme sind, in denen die Ausgabe als Eingabe reinvestiert wird (Reforge, 31. Juli 2018).
• Airbnbs Empfehlungsprogramm gab Einladendem und Empfänger je 25 $ Reiseguthaben, sobald der eingeladene Nutzer eine erste Reise abschloss (Airbnb Engineering, 27. März 2014).
• Im selben Beitrag berichtet Airbnb, dass Empfehlungen die Buchungen in einigen Märkten um über 25 % steigerten und dass eine E-Mail, die das Teilen von 25 \(mit einem Freund betonte, eine schlug, die das Verdienen von 25\) betonte.
• Ein früher Uber-Insider sagt, Empfehlungen machten etwa ein Drittel der ersten Fahrerfahrten aus, und die empfohlenen Fahrer waren die besten (Lenny's Newsletter, 25. November 2019).
• Ubers veröffentlichte Regeln untersagen Selbstempfehlung, doppelte Konten und vorab abgesprochene Fahrten, geben Eingeladenen 90 Tage ab der Einladung für Anmeldung oder Aktivierung und erlauben, Belohnungen bei Betrugsverdacht zurückzunehmen.
• K-Faktor = Einladungen pro Nutzer x Einladungs-Conversion-Rate. K unter 1 senkt die Akquisekosten; K über 1 potenziert sich.

Weiterführende Lektüre

• Das Henne-Ei-Problem bei Marktplätzen
• Angebot zuerst oder Nachfrage zuerst
• Angebot für einen Marktplatz gewinnen
• Verkäufer-Onboarding auf Marktplätzen
• Angebotsqualität auf Marktplätzen
• Virale Netzwerkeffekte
• In-Product-Wachstumsschleifen
• Empfehlungsprogramme
• Käufer für einen Marktplatz gewinnen
• Was ist der Single-Player-Modus?