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회원이 추천 링크를 공유
모든 회원에게 전용 추천 링크와 코드가 자동 발급됩니다. 위젯·마이페이지에서 카카오톡, SNS로 바로 공유합니다.
카페24 추천인 리워드 앱
추천 링크 하나로 가입과 구매를 추적하고, 적립금·쿠폰을 자동으로 지급합니다. 광고비 대신 고객의 추천에 보상하세요.
14일 무료체험 · 리워드 설정 완료 시 +7일 추가 (최대 21일)
Referral That Pays
신규 고객을 광고로 데려오는 비용은 계속 오르지만, 만족한 고객의 추천은 비용이 거의 들지 않습니다. 추천인리워드는 추천이 실제 가입과 구매로 이어졌을 때만 보상이 나가는 구조라, 쓴 만큼 매출로 돌아옵니다.
실제 도입 쇼핑몰(뷰티 브랜드 T사)은 도입 두 달 만에 추천 경유 주문이 최근 30일 기준 227만 원을 넘었습니다. 월 이용료의 28배입니다.
227만 원
도입몰 추천 경유 주문 (최근 30일, T사)
28배
월 이용료 대비 추천 매출 (T사 기준)
3단계
추천인의 추천인까지 다단계 리워드
21일
최대 무료체험 (14일 + 설정 완료 7일)
How It Works
추적, 판정, 지급이 전부 자동입니다. 수수료 정산도, 수동 엑셀 작업도 없습니다.
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모든 회원에게 전용 추천 링크와 코드가 자동 발급됩니다. 위젯·마이페이지에서 카카오톡, SNS로 바로 공유합니다.
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링크로 들어온 친구의 가입, 첫 주문, 반복 구매를 자동으로 추적해 추천인과 연결합니다. SNS 간편가입, 비회원 주문까지 지원합니다.
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설정한 조건(가입·첫주문·주문·배송완료)에 맞춰 적립금과 쿠폰이 자동 지급됩니다. 지급 내역은 관리자에서 실시간 확인됩니다.
Features
실제 쇼핑몰 운영자들의 요청으로 계속 업데이트되는 기능들입니다.
회원가입, 첫 주문, 일반 주문, 배송완료 시점별로 보상 조건과 지급 시점을 따로 설정합니다. 정액·정률·상품별 마일리지를 지원합니다.
추천인의 추천인까지, 추천 체인을 따라 최대 3단계 리워드를 지급합니다. 단계별 금액을 따로 설정할 수 있습니다.
VIP, 인플루언서 등 회원등급에 따라 적립률을 다르게 적용해 쇼핑몰 회원 정책에 맞는 추천 프로그램을 만듭니다.
추천 링크로 유입된 비회원의 주문도 놓치지 않습니다. 관리자 주문번호 등록과 자동 귀속(신청 시)을 모두 지원합니다.
카카오, 네이버, 구글, 애플 간편가입으로 들어온 회원도 추천 관계가 끊기지 않게 연결합니다.
이벤트 기간을 설정하면 회원별 추천 코드가 붙은 프로모션 링크가 위젯·마이페이지에 자동 노출되고, 기간이 끝나면 사라집니다.
추천 링크의 도착 페이지를 회원가입, 기획전, 이벤트 페이지 등 원하는 곳으로 지정할 수 있습니다.
관리자가 적립금을 직접 지급하거나 반품 시 차감(회수)할 수 있습니다. 사유는 쇼핑몰 적립금 내역에 그대로 표시됩니다.
ROI 요약, 월별 추이, 리워드 내역의 주문금액 표시, 엑셀 다운로드까지. 매출 대비 리워드 비중을 바로 집계할 수 있습니다.
Pricing
모든 플랜은 14일 무료체험 후 결제됩니다. 리워드 설정을 완료하면 체험이 7일 더 연장됩니다.
39,900원/월
쿠폰 리워드로 시작하는 추천 프로그램
79,900원/월
적립금·쿠폰을 모두 쓰는 표준 구성
149,900원/월
맞춤 구성이 필요한 쇼핑몰
FAQ
신규 설치 시 14일 무료체험을 제공합니다. 리워드 설정을 완료하면 1회에 한해 7일이 추가되어 최대 21일 동안 체험할 수 있습니다.
설치 후 추천 방식과 보상 대상, 지급 조건을 설정하면 바로 동작합니다. 회원용 추천 현황을 제공하려면 위젯을 설치하고 쇼핑몰 메뉴와 연결하면 됩니다.
가능합니다. 관리자에서 주문번호를 조회해 추천인 적립금을 등록할 수 있고, 추천 링크로 유입된 비회원 주문의 자동 귀속도 신청 시 몰별로 활성화할 수 있습니다.
가능합니다. 추천 체인을 따라 최대 3단계까지 리워드를 지급할 수 있어 다단계 추천 프로그램을 운영할 수 있습니다.
지급 시점 이전에 취소된 주문은 지급되지 않으며, 지급 후 자동 회수 기능은 없습니다. 반품 시 관리자가 적립금을 수동 차감할 수 있습니다.
가능합니다. 엔터프라이즈 플랜의 커스텀 셋업으로 구성하거나, 별도 커스텀 개발로 진행할 수 있습니다. 커스텀 개발은 카페24 추천인 기능 개발 페이지를 참고해 주세요.