调研与策略 · referrals

客户推荐裂变 Skill

把零散的客户转介绍,整理成一套可以长期运营、单独核算的推荐计划。交付内容包括奖励规则、分享路径、触发时机、上线清单和提醒邮件。

准备做老客带新客时,可以用它先算清一笔账:推荐一位新客最多能花多少钱,这笔成本与现有渠道相比是否划算。随后再确定奖励给谁、客户在什么时机更愿意分享、分享以后如何追踪。最终得到一套可以交给运营、产品和财务共同执行的方案。

WHAT IT SOLVES

把零散的客户转介绍,整理成一套可以长期运营、单独核算的推荐计划。交付内容包括奖励规则、分享路径、触发时机、上线清单和提醒邮件

把零散的客户转介绍,整理成一套可以长期运营、单独核算的推荐计划。交付内容包括奖励规则、分享路径、触发时机、上线清单和提醒邮件。跑完你拿到的是客户推荐计划方案文档:含奖励结构(单边、双边或阶梯及金额上限)、分享方式优先级排序、各触发时机的提示文案,中间一共 8 步。

最适合的真实场景

  • 01

    SaaS 团队从零做客户推荐,不确定奖励只给推荐人还是新老双方都给

  • 02

    推荐计划上线三个月,分享人数和转化率都上不去的增长负责人

  • 03

    独立站新客注册不少,想用双边奖励提高首购转化

  • 04

    用户运营要向老板汇报推荐渠道的 CAC 和 ROI,才谈得下加预算

  • 05

    高客单价 B2B 产品想让现有客户介绍同业联系人,需要设计里程碑奖励

你要先准备的资料

  • 客户平均 LTV 和各渠道单个获客成本,按渠道分列并标统计周期,用于对照推荐渠道是否划算
  • 现有推荐率(推荐过的客户占比)和已试奖励形式清单,从零开始也要注明,避免重复无效方案
  • 奖励预算总额与单个用户上限,注明给现金、折扣还是权益,涉及现金奖励需财务确认发放规则
  • 在用或考虑的推荐工具及账号状态,如 Rewardful、Tolt、Stripe,需管理员授权才能配置归因
  • 产品易分享程度说明:有无网络效应、客户是否主动讨论,附一两条真实口碑或评价原文

跑完你会拿到什么

  • 客户推荐计划方案文档:含奖励结构(单边、双边或阶梯及金额上限)、分享方式优先级排序、各触发时机的提示文案
  • 三段式上线检查单:上线前(目标与指标、工具配置、追踪归因、防刷规则、条款)、上线当天(客户通知、站内提示、客服培训)、上线后 30 天(漏斗复盘、头部推荐人访谈)
  • 四封推荐邮件文案:上线通知含主题行、正文和专属链接占位,第 7 天提醒、第 30 天唤醒、第 60 天成功案例各一封
  • 指标清单与计算口径:活跃推荐人数、推荐转化率、推荐渠道 CAC 与 ROI 的定义、公式和与其他渠道的对照基准
  • 常见问题对照表:低认知、低分享、低转化、刷单、一次性推荐人五类现象各自对应的处理动作

METHOD

确认客户推荐适配性 → 收集账目与现状 → 拆解推荐链路 等 8 个环节

一共 8 步。其中 4 项能力决定了换个 AI 会不会更麻烦。

  1. 确认客户推荐适配性检查客户是否已经主动分享产品、推荐动作能否自然发生、奖励成本是否低于现有渠道 CAC。需要招募外部博主和长期结算佣金时,转交联盟营销 Skill 处理。
  2. 收集账目与现状收客户平均 LTV、各渠道 CAC、现有推荐率和试过的奖励形式。没上线过就注明从零开始,LTV 用来定奖励上限,CAC 用来对照推荐渠道是否划算。
  3. 拆解推荐链路按触发时机、分享动作、被推荐人转化、发奖四段拆开。触发时机选首次体验到价值、达成里程碑、客服好评、续费升级这类推荐意愿最高的节点。
  4. 排序分享方式按转化效果排序:站内一键分享最高,其次是专属链接、邮件邀请、社交分享,推荐码适合线下场景。产出一张优先级表,标注每种方式的适用条件。
  5. 选定奖励结构在单边、双边、阶梯三种里选:高客单价产品用单边更简单,双边奖励转化更高,阶梯奖励把一次性推荐人变成长期推荐人。奖励金额对照 LTV 设上限。
  6. 定位转化卡点分享人数少就换触发时机、把分享简化到一次点击;被推荐人不转化就改落地页、加重新客奖励、露出推荐人背书。刷单风险加身份验证和领取次数上限。
  7. 定义指标并算账列健康度指标(30 天内活跃推荐人数、推荐转化率、已发奖励)和业务指标(推荐渠道新客占比、CAC 对照、被推荐客户 LTV、ROI),逐项写清计算口径。
  8. 收口清单与邮件上线前完成奖励设计、工具配置、追踪归因、防刷规则和条款;当天通知客户、加站内提示;后 30 天复盘漏斗、找头部推荐人。配上线邮件和第 7、30、60 天提醒文案。

这个 Skill 用到的能力: 长任务持续推进操作前确认页面预览运行脚本 。不同 AI 对这些能力的支持程度不一样,所以同一个 Skill 换个 AI,有几步做法会变。

WORKED EXAMPLE

示例:SaaS 团队怎样从零设计客户推荐计划

示例:SaaS 团队怎样从零设计客户推荐计划

假设一家 SaaS 团队已经积累了一批稳定续费的客户,偶尔也会收到客户主动介绍的新线索,但团队从未正式运营过推荐渠道。增长负责人准备先做一次小范围试行,需要确定奖励规则、分享入口、提醒方式,以及上线后应该记录哪些数据。

  1. 整理客户平均 LTV、现有渠道 CAC 和自然转介绍记录,先计算单个推荐奖励可以接受的上限
  2. 选择一批近期续费或刚完成关键任务的客户参与试行,并把分享入口放在这些客户容易看到的位置
  3. 为推荐链接配置来源追踪,同时写清奖励何时生效、每位客户最多可以领取几次
  4. 准备上线通知和后续提醒,所有邮件都说明推荐方法、奖励条件和专属链接
  5. 试行结束后分别查看看到入口、完成分享、带来注册和最终付费的人数,再决定先改入口、奖励还是落地页

预期结果:得到一份可以进入试行阶段的推荐计划:奖励规则有计算依据,客户知道从哪里分享,运营知道何时提醒,团队也能沿着完整链路判断问题出现在哪一步。具体奖励金额、结算方式和活动条款仍需财务与法务确认。

PITFALLS · VERIFICATION

奖励只给推荐人,新客没有任何好处,被推荐人注册意愿明显偏低

最常踩的坑

  • 奖励只给推荐人,新客没有任何好处,被推荐人注册意愿明显偏低
  • 分享入口藏在设置页深处,大部分客户根本不知道有推荐计划
  • 分享流程要点三四步才能发出链接,客户走到一半就放弃
  • 被推荐人点链接后落到通用首页,看不到推荐人身份和专属优惠
  • 现金奖励没设验证和上限,出现同一人批量注册刷奖励

怎么确认这次跑对了

  • 已经形成可检查的客户推荐计划方案文档:含奖励结构(单边、双边或阶梯及金额上限)、分享方式优先级排序、各触发时机的提示文案,关键判断能回到输入资料或过程证据。
  • 已经形成可检查的三段式上线检查单:上线前(目标与指标、工具配置、追踪归因、防刷规则、条款)、上线当天(客户通知、站内提示、客服培训)、上线后 30 天(漏斗复盘、头部推荐人访谈),关键判断能回到输入资料或过程证据。
  • 已经形成可检查的四封推荐邮件文案:上线通知含主题行、正文和专属链接占位,第 7 天提醒、第 30 天唤醒、第 60 天成功案例各一封,关键判断能回到输入资料或过程证据。
  • 已逐项检查「奖励只给推荐人,新客没有任何好处,被推荐人注册意愿明显偏低」等高频问题,并记录需要人工确认的下一步。
客户推荐裂变 Skill适合哪些岗位使用?

增长负责人、用户运营、SaaS 团队、独立站卖家、产品运营。典型场景包括SaaS 团队从零做客户推荐,不确定奖励只给推荐人还是新老双方都给;推荐计划上线三个月,分享人数和转化率都上不去的增长负责人;独立站新客注册不少,想用双边奖励提高首购转化。

开始前需要准备什么资料?

至少需要客户平均 LTV 和各渠道单个获客成本,按渠道分列并标统计周期,用于对照推荐渠道是否划算、现有推荐率(推荐过的客户占比)和已试奖励形式清单,从零开始也要注明,避免重复无效方案、奖励预算总额与单个用户上限,注明给现金、折扣还是权益,涉及现金奖励需财务确认发放规则。资料越具体,结果越能直接用于决策。

最后能得到什么可检查的结果?

客户推荐计划方案文档:含奖励结构(单边、双边或阶梯及金额上限)、分享方式优先级排序、各触发时机的提示文案、三段式上线检查单:上线前(目标与指标、工具配置、追踪归因、防刷规则、条款)、上线当天(客户通知、站内提示、客服培训)、上线后 30 天(漏斗复盘、头部推荐人访谈)、四封推荐邮件文案:上线通知含主题行、正文和专属链接占位,第 7 天提醒、第 30 天唤醒、第 60 天成功案例各一封。每项都可以逐条核对来源和数字。

哪些情况下结果会不可靠?

奖励只给推荐人,新客没有任何好处,被推荐人注册意愿明显偏低;分享入口藏在设置页深处,大部分客户根本不知道有推荐计划。出现这些情况时需要人工复核。

支持哪些 AI Agent?

已适配 WorkBuddy、OpenClaw、Hermes Agent、Codex、Claude Code、TRAE、ZCode 共 7 种,每种都有独立的安装说明和能力对照。

ORIGINAL SOURCE

5 个原始文件,59 个文档章节,固定在 7868cb92

上游原文完整保留在加搜服务器上,可逐节查看,也可以直接下载。 当前镜像共 5 个文件、22.2 KB。

原始 Skill 文档 上游原文完整保留,中文概述已转换为营销任务、输入资料和交付结果。

Referral & Affiliate Programs

You are an expert in viral growth and referral marketing. Your goal is to help design and optimize programs that turn customers into growth engines.

Before Starting

Check for product marketing context first: If .agents/product-marketing.md exists (or .claude/product-marketing.md, or the legacy product-marketing-context.md filename, in older setups), read it before asking questions. Use that context and only ask for information not already covered or specific to this task.

Gather this context (ask if not provided):

1. Program Type
  • Customer referral program, affiliate program, or both?
  • B2B or B2C?
  • What's the average customer LTV?
  • What's your current CAC from other channels?
2. Current State
  • Existing referral/affiliate program?
  • Current referral rate (% who refer)?
  • What incentives have you tried?
3. Product Fit
  • Is your product shareable?
  • Does it have network effects?
  • Do customers naturally talk about it?
4. Resources
  • Tools/platforms you use or consider?
  • Budget for referral incentives?

Referral vs. Affiliate

Customer Referral Programs

Best for:

  • Existing customers recommending to their network
  • Products with natural word-of-mouth
  • Lower-ticket or self-serve products

Characteristics:

  • Referrer is an existing customer
  • One-time or limited rewards
  • Higher trust, lower volume
Affiliate Programs

Best for:

  • Reaching audiences you don't have access to
  • Content creators, influencers, bloggers
  • Higher-ticket products that justify commissions

Characteristics:

  • Affiliates may not be customers
  • Ongoing commission relationship
  • Higher volume, variable trust

Referral Program Design

The Referral Loop
Trigger Moment → Share Action → Convert Referred → Reward → (Loop)
Step 1: Identify Trigger Moments

High-intent moments:

  • Right after first "aha" moment
  • After achieving a milestone
  • After exceptional support
  • After renewing or upgrading
Step 2: Design Share Mechanism

Ranked by effectiveness:

  1. In-product sharing (highest conversion)
  2. Personalized link
  3. Email invitation
  4. Social sharing
  5. Referral code (works offline)
Step 3: Choose Incentive Structure

Single-sided rewards (referrer only): Simpler, works for high-value products

Double-sided rewards (both parties): Higher conversion, win-win framing

Tiered rewards: Gamifies referral process, increases engagement

For examples and incentive sizing: See references/program-examples.md


Program Optimization

Improving Referral Rate

If few customers are referring:

  • Ask at better moments
  • Simplify sharing process
  • Test different incentive types
  • Make referral prominent in product

If referrals aren't converting:

  • Improve landing experience for referred users
  • Strengthen incentive for new users
  • Ensure referrer's endorsement is visible
A/B Tests to Run

Incentive tests: Amount, type, single vs. double-sided, timing

Messaging tests: Program description, CTA copy, landing page copy

Placement tests: Where and when the referral prompt appears

Common Problems & Fixes
Problem Fix
Low awareness Add prominent in-app prompts
Low share rate Simplify to one click
Low conversion Optimize referred user experience
Fraud/abuse Add verification, limits
One-time referrers Add tiered/gamified rewards

Measuring Success

Key Metrics

Program health:

  • Active referrers (referred someone in last 30 days)
  • Referral conversion rate
  • Rewards earned/paid

Business impact:

  • % of new customers from referrals
  • CAC via referral vs. other channels
  • LTV of referred customers
  • Referral program ROI
Typical Findings
  • Referred customers have 16-25% higher LTV
  • Referred customers have 18-37% lower churn
  • Referred customers refer others at 2-3x rate

Launch Checklist

Before Launch
  • Define program goals and success metrics
  • Design incentive structure
  • Build or configure referral tool
  • Create referral landing page
  • Set up tracking and attribution
  • Define fraud prevention rules
  • Create terms and conditions
  • Test complete referral flow
Launch
  • Announce to existing customers
  • Add in-app referral prompts
  • Update website with program details
  • Brief support team
Post-Launch (First 30 Days)
  • Review conversion funnel
  • Identify top referrers
  • Gather feedback
  • Fix friction points
  • Send reminder emails to non-referrers

Email Sequences

Referral Program Launch
Subject: You can now earn [reward] for sharing [Product]

We just launched our referral program!

Share [Product] with friends and earn [reward] for each signup.
They get [their reward] too.

[Unique referral link]

1. Share your link
2. Friend signs up
3. You both get [reward]
Referral Nurture Sequence
  • Day 7: Remind about referral program
  • Day 30: "Know anyone who'd benefit?"
  • Day 60: Success story + referral prompt
  • After milestone: "You achieved [X]—know others who'd want this?"

Affiliate Programs

For detailed affiliate program design, commission structures, recruitment, and tools: See references/affiliate-programs.md


Task-Specific Questions

  1. What type of program (referral, affiliate, or both)?
  2. What's your customer LTV and current CAC?
  3. Existing program or starting from scratch?
  4. What tools/platforms are you considering?
  5. What's your budget for rewards/commissions?
  6. Is your product naturally shareable?

Tool Integrations

For implementation, see the tools registry. Key tools for referral programs:

Tool Best For Guide
Rewardful Stripe-native affiliate programs rewardful.md
Tolt SaaS affiliate programs tolt.md
Mention Me Enterprise referral programs mention-me.md
Dub.co Link tracking and attribution dub-co.md
Stripe Payment processing (for commission tracking) stripe.md
Introw Channel partner programs with tiers, deal registration, QBRs introw.md
PartnerStack Enterprise partner and affiliate programs partnerstack.md

Related Skills

  • launch: For launching referral program effectively
  • emails: For referral nurture campaigns
  • marketing-psychology: For understanding referral motivation
  • analytics: For tracking referral attribution

来源与版本声明

本页面由加搜科技整理业务说明并托管安装文件。原始 Skill 来源渠道:GitHub; 原始项目名称:referrals; 固定版本:7868cb9251fa; 许可证:MIT。技能包内保留完整出处和许可证说明。

各 Agent 能力说明参考对应官方文档。页面不提供外部跳转。

INSTALL

客户推荐裂变 Skill v1.0.0,ZIP 带 SHA256 校验

默认做法是把提示词复制给 AI Agent,让它自己下载并安装。提示词里已经写清要用完整 ZIP、装完报告目录、并先跑一个小任务验证。

METHOD 01 · 交给 AI 自己装

复制提示词

适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。

请帮我把「客户推荐裂变 Skill」安装到我正在使用的 AI Agent。
1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-referrals/1.0.0/skill-referrals.zip
   注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。
2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按你所用 Agent 的 Skill 目录规则安装。
3. 安装完成后告诉我实际安装目录。
4. 用一个只读小任务验证 Skill 已被识别。
5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。
参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-referrals/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-referrals.md

FURTHER READING

客户推荐裂变 Skill 相关的实操文章

别人做同类任务时踩过的坑和总结,动手前后都值得翻一下。

转化率掉了别盯按钮颜色,来的人可能已经换了一批

流量结构一变,后台最显眼的数字就是转化率往下掉。很多人的反应是改按钮颜色、改表单字段、再开一轮首屏测试。这些能测,但排在后面。转化率是「来的人里有多少做了你要的动作」,来的人换了,动作完成率一定会动。

  • 转化率
  • AARRR
  • 落地页

一人市场部如何用AI工作:最小可行工作流与三个人工关卡

一人市场部的问题不是“事情多到做不完”,而是“没有第二个人帮你把关”。所以用 AI 的正确姿势,不是追求全自动,而是把重复执行交给 AI,把方向、事实核验和发布决策留给自己。下面这套最小可行工作流,覆

  • Vibe Marketing
  • 营销自动化
  • 增长策略

推荐计划发了奖励仍没人转化,先把“分享”和“接受”分开看

推荐计划上线一个月,运营后台常会出现两种相反的尴尬:页面有人点,专属链接也发出去了,新客却没有完成注册或购买;另一种更早,老客户连分享按钮都懒得碰。团队往往把两种情况归到同一个原因——奖励不够大,于是

  • Vibe Marketing
  • 增长策略
  • 营销分析
  • 营销归因

自动发文出错了怎么回滚:按发布阶段拆分的恢复清单

自动发文失败后的回滚顺序是"先停、再读、后动":先停止后续任务,再读日志与后台回读确认现场,最后按失败发生的发布阶段执行对应恢复动作。盲目重发是扩大错误的最快方式。本文按阶段给出一张回滚动作表。 自动

  • 营销自动化
  • 增长策略
  • 营销分析

按这个 Skill 的产出能不能直接被下一个 Skill 用上来推荐,不是固定名单。多数情况下按顺序跑完一组,比单独用一个效果更好。

数据与自动化#04

新用户激活与留存 Skill

新用户激活与留存优化把注册后流失的行为数据,梳理成带漏斗节点和文案的首次体验方案,缩短用户达到价值的时间。

来源项目热度 同步中

VibeMKT COMMUNITY

加入 VibeMKT 社群

微信扫码,交流营销 Skill 的选择、安装、试用与业务化改造。

加入 VibeMKT 社群的微信二维码

二维码会持续显示,关闭弹窗后返回当前页面。