【英文长推】Arbitrum DAO 激励机制复盘报告：有哪些经验教训？

Chainfeeds 导读：

Arbitrum DAO 已通过多个激励计划向 100 多个协议分发了超过 1.53 亿枚 $ARB，旨在推动用户增长、资金流动性和生态系统发展。但哪些计划真正产生了效果？又有哪些收效甚微？

文章来源：

https://x.com/castle_labs/status/1930254327966208399

文章作者：

Castle Capital

观点：

Castle Capital：Arbitrum 的激励计划尽管花费巨大，却始终难以带来长期效果。TVL 和交易量等指标在奖励发放期间往往短暂激增，但激励一旦结束，用户迅速流失。这种悬崖效应引发了社区对激励计划可持续性与投资回报率的广泛质疑。同时，多个激励项目在目标设定、结构设计与数据衡量上缺乏统一标准，使得跨周期对比和经验积累变得困难。STIP、STIP Bridge、LTIPP 等计划在目标和规模上各异，但多数缺乏可调整机制或与生态长期目标保持一致的衡量标准。为应对上述问题，引入了一套统一的评估框架，将每个激励计划拆解为四个部分：目标与预期产出、项目设计、实际产出、变化与经验总结。通过这一框架，可以对内外部不同项目基于统一维度进行横向比较。研究中提炼出若干关键洞见：其一，大多数用户以收益为导向，仅在有奖励时参与，真正留存取决于产品本身的吸引力和生态基本面；其二，激励适用于已有产品市场匹配的协议扩展，而非为没有需求的项目造势；其三，监控与反馈机制至关重要，zkSync Ignite 项目借助实时仪表盘和治理机制显著提升效率；其四，避免硬性截止日期，逐步递减的激励释放能更真实反映产品粘性。 此外，报告还指出，明确目标有助于执行与追踪；缺乏清晰方向的激励容易分散资源、缺乏成效。而很多失败的项目也暴露了用户端基础设施建设的缺口，即使资金充足，如果缺乏面向用户的可视化引导工具、教程或信息透明度，也难以转化为实质参与。此外，市场周期对激励效果影响巨大：在熊市中，目标应聚焦于用户教育与生态准备，而非数据冲高。最后，通过留存分析比单一数据更能反映真实效益 ——TVL 增长不等于长期成功，需结合用户分层、留存周期与用户行为追踪进行深入分析。 基于上述问题与经验总结，提出了未来激励计划应围绕五大核心支柱展开设计。第一，衡量标准与 KPI 设计：需制定与 DAO 长期目标对齐的多层级指标（如每 $ARB 带来的 TVL），建立统一仪表盘与数据反馈机制，实现实时调整与复盘。第二，项目结构与设计：聚焦于已有产品市场契合度（PMF）的协议，而非仅追求虚高数据，设计中应内置灵活调整与递减释放机制，避免将复杂设计完全外包给缺乏经验的项目方。第三，治理与适应机制：设立专职运营团队管理激励过程，并在周期中设定检查点与止损机制，确保所有激励与 DAO 的整体优先级挂钩，且有明确的终止条件。第四，用户分层与留存策略：承认用户初期以套利为主，设计可转化的留存路径，例如打卡机制、忠诚度分级计划等，提前规划激励结束后的留存手段。第五，市场营销与生态协同：项目启动必须搭配清晰的传播策略、品牌视觉、常见问题解答与可视化仪表盘，以增强用户参与度与体验。同时，DAO 内各部门应统一口径，并在多个激励轮次之间积累经验、标准化复盘流程。这些建议不仅是对以往激励误区的回应，更为下一阶段 Arbitrum DAO 的资本部署和生态建设提供了切实可行的路径图。【原文为英文】