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scale-referral-program

Utiliser quand l'utilisateur veut concevoir un programme de parrainage viral avec incentives optimisés (parcours scale StartupsForge).

소스 정보

저장소
PrendsTaPart/Plugin-Claude-MCP-BraindCode-
최근 소스 활동
2026년 7월 15일 17:29
감지된 SKILL.md 언어
프랑스어
스타
8
포크
0

설치 방법

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name
scale-referral-program
description
Utiliser quand l'utilisateur veut concevoir un programme de parrainage viral avec incentives optimisés (parcours scale StartupsForge).
tags
["acquisition"]
niveau
intermediaire
# Referral Program **Catégorie** : Scale **Durée** : 60 min ## Pourquoi Les clients référés ont 37% de rétention en plus et 16% de LTV en plus. Un programme de parrainage bien conçu peut devenir ton premier canal d'acquisition. ## Objectif Concevoir un programme de parrainage viral avec incentives optimisés. ## Livrable attendu Structure du programme referral + incentives + mécaniques virales ## Étape 0 — Contexte (obligatoire) Charger `./rapido-kb/` — surtout `./rapido-kb/startup/` (vision, persona, offre, hypothèses construits par `dossier-startup-360` et `interview-business-plan`). La KB PRIME : ne jamais redemander une information déjà validée, la reformuler pour confirmation. Les chiffres réels viennent des MCP — jamais de mémoire ; tout chiffre sans source datée porte la mention « hypothèse fondateur, confiance faible ». ## Étapes 1. **Définir les incentives** — Double-sided (parrain + filleul), monétaire vs valeur 2. **Calculer l'économie** — CAC referral vs CAC paid, viabilité du modèle > Prompt: Quel serait l'incentive optimal pour un programme de parrainage dans [SECTEUR] avec un CAC de [X]€ ? 3. **Concevoir les mécaniques** — Moment de demande, friction minimale, tracking 4. **Créer les assets** — Liens trackés, templates partage, landing dédiée 5. **Définir les métriques** — Participation rate, viral coefficient, k-factor ## Pro tips - Le meilleur moment pour demander = après un succès client (aha moment) - Double-sided rewards performent 2x mieux que single-sided - Rends le partage aussi simple que possible (1 clic) ## Erreurs fréquentes - Incentives trop faibles ou trop complexes - Demander trop tôt avant que le client soit satisfait - Pas de tracking pour mesurer le ROI ## Données & serveurs MCP - **RapidoCRM** (`rapidocrm`) — données réelles, lecture d'abord ## Livrable — toujours dans la KB du client Écrire le livrable daté dans `./rapido-kb/startup/forge/scale/scale-referral-program.md` (le dossier du client, dans SON répertoire de travail — jamais dans le plugin). Si des chiffres clés en sortent, proposer de mettre à jour `./rapido-kb/startup/business-plan/hypotheses.md` (source + date). ## Voir aussi (skills plus riches du marketplace) - `rapidocms:contagious` — STEPPS - `rapidocrm:animation-client` — points de fidélité réels ## Passer à l'opérationnel Cet exercice conçoit la méthode ; pour l'**appliquer aux données réelles** (fiches CRM, pipeline, factures…), passer à **`rapidocrm:programme-ambassadeurs`** — il **lit ce livrable forge** (`./rapido-kb/startup/forge/`) comme base, puis agit sur les données MCP. Voir `reference/pont-forge-operations.md`.
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