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viral-marketing-playbook

viral-marketing-playbook

github.com/gingiris-1031营销与增长87159 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 viral-marketing-playbook

面向产品与增长团队的病毒式营销手册，说明推荐、邀请和内容传播循环的机制，并介绍病毒系数计算、激励设计和分享触发点。通过 Dropbox、Notion 和 Loom 案例辅助规划增长机制。

主要功能

  1. 01推荐、邀请与内容传播循环解析
  2. 02病毒系数 K 的计算与增长建模
  3. 03推荐人与受邀者的激励设计
  4. 04用户旅程中的分享触发点
  5. 05Dropbox、Notion 和 Loom 案例

适用场景

  1. 01设计产品推荐或邀请机制
  2. 02计算病毒系数并模拟增长情景
  3. 03选择推荐人与新用户的激励
  4. 04识别用户旅程中的自然分享时机

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/gingiris-1031/gingiris-skills --skill viral-marketing-playbook

安装后在 Claude Code 中输入/viral-marketing-playbook确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

_meta.json
.clawhub/
origin.json
references/en/
README.md
references/ja/
README.md
references/ko/
README.md

详细介绍

⚠️ 区分 B2B 与 2C

本 skill 默认面向开发者、开源项目和 B2B SaaS。若产品是 2C 消费品 / 教育 / 应用 / 游戏：核心指标应改为 D1/D7/D30 留存、激活率、病毒系数 K（而非 MRR/CAC/LTV）；冷启动渠道应改为垂直社区 / 短视频 / 垂直领域 KOL（而非 PH/HN/LinkedIn）。完整的 2C 适配指南和各国渠道公开数据，见 → gingiris-seo-geo/references/2c-adaptation.md。

📦 安装

clawhub install viral-marketing-playbook

安装后你将获得：

  • 病毒式增长循环剖析——推荐、邀请和内容循环背后的机制
  • K 因子计算——计算病毒系数并构建增长情景模型
  • 真实案例研究——Dropbox、Notion 和 Loom 的病毒式增长引擎

病毒式增长循环设计——推荐、邀请与分享机制

🌍 语言 / Language: 中文 | English | 日本語 | 한국어

产品并非偶然爆红。本指南将教你如何设计病毒式传播机制。

  • 病毒式增长循环剖析：推荐、邀请和内容循环背后的机制
  • K 因子计算：计算病毒系数并构建增长情景模型
  • 激励设计：向推荐者和被推荐用户提供什么（以及哪些做法行不通）
  • 分享触发点：用户旅程中适合自然分享的时刻
  • 案例研究：Dropbox、Notion 和 Loom 如何构建病毒式增长引擎

相关 Gingiris 技能

🔗 关于作者

Iris Wei——曾为 150 多家 AI 初创公司提供增长咨询。曾任 AFFiNE 首席运营官（69K GitHub stars）。

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社群和付费资料包均为可选；安装或使用此开源 skill 均不需要加入或购买。

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