referral-program

Visão geral da skill referral-program

O que a skill referral-program faz

A skill referral-program ajuda um agente de IA a desenhar, diagnosticar ou melhorar um programa de indicação de clientes, um programa de afiliados ou um modelo híbrido de parcerias. Ela foi criada para planejamento de crescimento prático, e não só para brainstorming: conduz a conversa para o tipo de programa, a estrutura de incentivos, o desenho do loop de indicação, as ferramentas e as decisões de lançamento.

Melhor encaixe para times de Product Marketing e growth

A skill referral-program é mais útil para equipes de Product Marketing, growth, lifecycle e times liderados por founders que precisam transformar clientes ou parceiros já existentes em um canal de aquisição recorrente. Ela é especialmente relevante quando você precisa responder perguntas como:

• Isso deve ser indicação, afiliado ou os dois?
• Qual recompensa faz sentido para nosso pricing e LTV?
• Por que a participação está baixa?
• De quais ferramentas e rastreamento precisamos antes do lançamento?

O verdadeiro trabalho a ser resolvido

A maioria dos usuários não precisa de uma definição de referral marketing. Precisa de um programa viável que combine com o produto, a economia do negócio e o comportamento do cliente. Essa skill é mais forte quando você quer transformar uma meta vaga como “gerar mais boca a boca” em uma estrutura concreta: gatilho, fluxo de compartilhamento, caminho de conversão, recompensa, métricas e checklist de rollout.

O que diferencia essa skill de um prompt genérico

A principal vantagem em relação a um prompt comum é o caminho de decisão embutido. A skill verifica explicitamente:

• adequação entre referral vs affiliate vs híbrido
• contexto B2B vs B2C
• restrições de LTV e CAC
• participação atual e incentivos já existentes
• potencial de compartilhamento do produto e aderência natural ao boca a boca
• realidade de ferramentas e orçamento

Ela também inclui referências de apoio sobre desenho de programas de afiliados e exemplos reais de programas, o que ajuda a saída a ir além de conselhos genéricos do tipo “ofereça um desconto”.

Quando essa skill é uma escolha forte

Use a skill referral-program quando:

• você estiver lançando um novo programa de indique-e-ganhe ou de afiliados
• precisar redesenhar incentivos
• as taxas de participação ou conversão estiverem fracas
• precisar de exemplos, benchmarks ou sugestões de ferramentas
• quiser um guia de referral-program mais estruturado para Product Marketing

Quando ela não é a ferramenta certa

Essa skill é menos indicada se o seu principal problema for viralidade ampla de lançamento, e não um sistema contínuo de referral. O próprio repositório direciona questões de viralidade específica de lançamento para launch-strategy. Ela também perde utilidade se você não puder compartilhar insumos básicos do negócio, como pricing, LTV, tipo de cliente e economia atual de aquisição.

Como usar a skill referral-program

Instale referral-program na sua configuração de skills

O repositório não mostra um comando de instalação dentro de SKILL.md, então use o padrão de instalação de skills a partir da raiz do repo:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill referral-program

Se o seu ambiente já suporta skills locais ou sincronizadas, adicione a skill a partir de skills/referral-program dentro do repositório coreyhaines31/marketingskills.

Leia estes arquivos primeiro antes do primeiro uso

Para uma leitura rápida e de alto sinal, comece por aqui:

1. skills/referral-program/SKILL.md
2. skills/referral-program/references/program-examples.md
3. skills/referral-program/references/affiliate-programs.md
4. skills/referral-program/evals/evals.json

Essa ordem importa. SKILL.md traz o fluxo de trabalho, as referências adicionam especificidade e evals/evals.json mostra o que se espera de uma boa saída.

Verifique o contexto de product marketing antes de escrever o prompt

A skill referral-program instrui explicitamente o agente a procurar primeiro por .agents/product-marketing-context.md ou .claude/product-marketing-context.md. Se você já mantém ali o posicionamento do produto, público, pricing ou contexto de GTM, a skill consegue fazer menos perguntas redundantes e gerar um plano mais bem fundamentado.

Se esse arquivo não existir, forneça esse mesmo contexto diretamente no prompt.

Forneça os insumos mínimos que destravam uma saída útil

No mínimo, informe:

• o tipo de programa que você acha que precisa: referral, affiliate ou não tem certeza
• se é B2B ou B2C
• produto e modelo de pricing
• LTV médio do cliente
• CAC atual em outros canais
• se já existe algum programa
• taxas atuais de participação ou conversão em referral
• incentivos já testados
• potencial de compartilhamento do produto
• ferramentas que você usa ou consegue pagar

Sem isso, o uso da referral-program tende a ficar genérico, porque a economia da recompensa e a mecânica do programa dependem fortemente desses dados.

Transforme um pedido vago em um bom prompt de referral-program

Prompt fraco:

Help me make a referral program.

Prompt melhor:

Use the referral-program skill to design a customer referral program for our B2B SaaS. We charge $49/month, average 14-month retention, CAC is about $180 on paid channels, and we have 1,000 active customers. We do not have an existing referral program. Customers often invite teammates, but not external peers. Recommend whether referral, affiliate, or a hybrid model fits best, propose incentives, define the referral loop, suggest tools, and include a launch checklist.

Isso funciona melhor porque dá à skill informação suficiente para dimensionar incentivos e avaliar o melhor encaixe.

Peça à skill para separar a lógica de referral e affiliate

Uma força prática deste repositório é que ele não mistura indicações de clientes com parcerias de afiliados. Se o seu negócio puder sustentar os dois, diga isso explicitamente e peça recomendações separadas.

Exemplo:

We have happy customers and industry creators. Use the referral-program skill to compare a customer referral program versus an affiliate program, including incentive structure, tracking requirements, fraud risk, and which should be launched first.

Isso normalmente leva a uma decisão melhor do que pedir um único programa misturado.

Use o workflow embutido para desenhar o programa

Um bom workflow de referral-program com esta skill é:

1. estabelecer contexto e economia
2. classificar o tipo de programa
3. testar a aderência do produto ao comportamento de compartilhamento
4. desenhar o loop de indicação
5. escolher incentivos
6. selecionar ferramentas e rastreamento
7. definir o checklist de lançamento
8. estabelecer métricas de sucesso e cadência de revisão

Se você pular as etapas 1 a 3, o restante muitas vezes fica irrealista.

Use as referências para pressionar a qualidade da saída

Vale a pena usar os arquivos de apoio, e não só passar os olhos:

• references/program-examples.md ajuda a comparar tipos de incentivo, mecânicas virais e estilos de programa
• references/affiliate-programs.md ajuda com comissões, janelas de cookie, recrutamento de afiliados e prevenção a fraude

Isso é especialmente útil se a primeira versão parecer genérica demais ou enviesada demais para um único modelo.

O que uma boa saída de referral-program deve incluir

Com base nos evals, um bom resultado normalmente deve conter:

• uma distinção clara entre modelos de referral e affiliate
• um loop de indicação proposto: gatilho, compartilhamento, conversão, recompensa
• recomendações de incentivo dimensionadas ao seu modelo de negócio
• checklist de lançamento ou rollout
• sugestões de ferramentas
• recomendações de otimização, se você já tiver um programa

Se a saída não trouxer esses elementos, peça revisão ao agente em vez de aceitar um plano superficial.

Padrões práticos de prompt para casos de uso comuns

Para um programa novo:

Use the referral-program skill to design a first referral program for our product. Include eligibility, incentive structure, share flow, tracking, abuse prevention, and launch checklist.

Para baixa participação:

Use the referral-program skill to diagnose why only 5% of customers have ever referred someone. Prioritize participation bottlenecks, messaging issues, reward mismatch, trigger timing, and product-fit constraints.

Para estruturar afiliados:

Use the referral-program skill to propose an affiliate program for our subscription product, including commission model, cookie duration, recruitment channels, enablement assets, and fraud controls.

FAQ da skill referral-program

referral-program é voltada principalmente para programas de indicação ou programas de afiliados?

Para os dois. A skill cobre claramente programas de indicação de clientes, programas de afiliados, modelos no estilo ambassador e casos híbridos. Parte do valor está justamente em ajudar você a escolher o modelo certo, em vez de presumir que todo crescimento puxado por parceiros funciona da mesma forma.

A skill referral-program é boa para iniciantes?

Sim, desde que você consiga fornecer o básico do negócio. Você não precisa ser especialista em growth loops, mas precisa de contexto suficiente para o modelo raciocinar sobre incentivos e economia de canais. Iniciantes extraem mais valor quando pedem uma recomendação junto com a explicação dos trade-offs.

O que essa skill faz melhor do que um prompt normal de IA?

Um prompt normal pode gerar ideias genéricas de incentivo. A skill referral-program dá ao agente um checklist mais estruturado e uma base de referências, então é mais provável que ele faça as perguntas certas de setup, diferencie a mecânica de referral da de affiliate e inclua detalhes de lançamento, em vez de parar em slogans estratégicos.

referral-program é útil especificamente para Product Marketing?

Sim. referral-program for Product Marketing tem boa aderência porque Product Marketing costuma ser responsável por posicionamento, entendimento de audiência, messaging e gatilhos de lifecycle que afetam a adoção do programa de indicação. Essa skill é mais útil quando PMM precisa conectar proposta de valor do produto, motivação do cliente e economia de aquisição.

Ela ajuda com otimização, e não só com novos lançamentos?

Sim. Os evals mostram claramente um caso de uso de otimização ligado à baixa participação em referral. Isso faz dela algo maior do que um documento pontual de planejamento; ela também pode ajudar a diagnosticar baixa adoção, incentivo mal calibrado ou fricção no fluxo de indicação.

Quando eu não deveria usar referral-program?

Não confie nesta skill se:

• seu produto tem pouco comportamento natural de compartilhamento e você não tem motivo para acreditar que incentivos compensariam isso
• você precisa de detalhes de implementação altamente técnicos para uma plataforma específica de referral
• seu problema é viralidade mais ampla de lançamento, e não um sistema contínuo de referral-program
• você não consegue compartilhar nem mesmo uma estimativa da economia, do pricing ou do contexto de cliente

A skill inclui benchmarks ou exemplos?

Ela inclui exemplos curados e referências de desenho, e não uma grande base de benchmarks. Os exemplos são úteis para reconhecer padrões de tipos de incentivo, estrutura de programa e mecânicas virais, mas você ainda deve adaptá-los ao seu pricing e à sua audiência.

Como melhorar a skill referral-program

Comece pela economia, não pelas ideias de recompensa

O erro mais comum no uso de referral-program é ir direto para os incentivos. Saídas melhores começam com LTV, CAC, retenção, margem e tipo de cliente. É isso que permite à skill sugerir se um mês grátis, crédito em conta, pagamento fixo ou comissão recorrente faz sentido do ponto de vista financeiro.

Seja explícito sobre o comportamento natural de compartilhamento

A skill pergunta se o produto é compartilhável, se tem efeitos de rede ou se é naturalmente comentado. Responda com honestidade. Se os clientes raramente falam sobre o produto, o resultado certo pode ser um teste modesto de referral ou um programa de afiliados, e não um grande rollout de incentivos.

Descreva o momento do cliente em que o pedido de indicação pode acontecer

Programas de indicação vivem ou morrem no timing. Inclua o momento-gatilho:

• após a ativação
• após um marco de sucesso
• após NPS ou feedback positivo
• após convite para equipe ou evento de colaboração
• após uma recompra

Isso ajuda a skill a desenhar um loop de indicação crível, em vez de um plano genérico de “adicionar um botão de compartilhar”.

Dê restrições reais de ferramentas e operação

Se você precisa de uma ferramenta leve, diga isso. Se o financeiro só consegue suportar pagamentos mensais, diga isso também. Se o jurídico precisa aprovar recompensas, mencione. Quanto melhores forem suas restrições, mais útil o guia de referral-program se torna.

Peça a saída em um formato pronto para decisão

Você normalmente terá resultados melhores pedindo seções como:

• modelo recomendado
• opções de incentivo com prós e contras
• loop de indicação
• tooling
• checklist de lançamento
• métricas de sucesso
• riscos e controles antifraude

Esse formato torna a saída mais fácil de revisar internamente e mais simples de comparar com alternativas.

Use os exemplos para forçar mais especificidade

Se a primeira resposta estiver abstrata, peça ao agente para revisar usando um ou dois exemplos do repositório como referência:

Rework this referral-program recommendation using Dropbox-style double-sided value and Morning Brew-style gamified milestones, but adapted to our SaaS economics.

Isso costuma gerar um desenho de incentivos e fluxo mais preciso do que simplesmente pedir outra tentativa genérica.

Fique atento a estes modos de falha comuns

Saídas fracas de referral-program costumam:

• confundir indicação de cliente com recrutamento de afiliados
• recomendar recompensas sem checar unit economics
• ignorar a fricção de participação
• assumir que todo produto é naturalmente compartilhável
• pular a experiência do usuário indicado após o clique
• omitir controles contra fraude ou abuso

Se você notar qualquer um desses pontos, peça uma revisão focada exatamente nessa lacuna.

Melhore primeiras versões fracas com follow-ups mais afiados

Bons prompts de follow-up incluem:

• “Revise this for B2B with longer sales cycles.”
• “Make the incentive safer for a low-margin subscription.”
• “Show 3 reward options ranked by ROI risk.”
• “Add fraud prevention and tracking requirements.”
• “Diagnose why participation is low before suggesting bigger rewards.”

Eles melhoram a qualidade da saída porque forçam raciocínio sobre trade-offs, e não apenas mais ideias.

Valide em relação às expectativas dos evals

Uma forma prática de melhorar os resultados de referral-program é comparar a saída com evals/evals.json. Se a resposta não verifica o contexto de product marketing, não separa a lógica de referral da de affiliate, não define o loop, não dimensiona os incentivos e não inclui orientação de lançamento, provavelmente está abaixo do padrão de qualidade pretendido pelo repositório.

Trate referral-program como um conselheiro estruturado, não como piloto automático

Essa skill entrega mais valor quando você a usa para acelerar a tomada de decisão, e não para terceirizar julgamento. Os melhores resultados vêm de fornecer contexto sólido de negócio, revisar criticamente a mecânica proposta e iterar depois que a primeira versão do programa revelar os trade-offs reais.