Marketing Intelligence & Optimization

マーケティングインテリジェンスと最適化

広告費、売上、注文バスケット、A/B テストの件数、採用データを、金銭的な影響と信頼度を示す STOP／SCALE／SHIP／WAIT の優先順位付き判断に変換します。マーケティングミックスモデリング（チャネル ROI、飽和、予算再配分）、マーケットバスケットのバンドル、検出力と途中確認のチェックを含む A/B テストの有意性、新製品の立ち上がりに対する Bass 拡散モデル、チャネル別の CAC／LTV／回収期間に対応しています。各分析は、必要なデータが提供された場合にのみ実行されます。MMM の結果は方向性を示すものであり、因果関係を示すものではありません。

レジストリ名	ai.saifs/marketing-intelligence
エンドポイント	https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp
トランスポート	Streamable HTTP（リモート、インストール不要）
認証	OAuth 2.1 — PKCE（S256）と動的クライアント登録。初回使用時にクライアントからサインインページが開きます
公開元	SAIFS AI

インストール

VS Code / GitHub Copilot

ワークスペースの .vscode/mcp.json またはユーザーの mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "saifs-marketing-intelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

次に、MCP ビューからサーバーを起動し、プロンプトが表示されたらサインインします。

Claude（claude.ai、Desktop）

Settings → Connectors → Add custom connector を選択し、次を貼り付けます。

https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-marketing-intelligence https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

その他の MCP クライアント

Streamable HTTP トランスポートを使って、https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp に接続します。サーバーは WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… チャレンジを伴う 401 を返すため、OAuth 対応クライアントでは自動的にサインインできます。

ツール

ツール	内容
marketing_intelligence	データ配列ごとに最大 200 行のペイロード（広告費、売上、バスケット、A/B テスト、採用、顧客獲得、顧客収益）を分析し、優先順位付きの判断に加えて、チャネル ROI、予算の移動、バンドル、テストの判定、ユニットエコノミクスを返します。
marketing_intelligence_get_engine	大規模なエクスポート（Meta／Google の広告費、Shopify の注文など）向けに、同じ分析をローカルで実行する numpy のみを使った Python スクリプトを返します。マーケティングデータがサーバーに送信されることはありません。

プロンプトの例

• 「週ごとの Meta、Google、メールの広告費と売上はこちらです。どのチャネルを拡大し、どのチャネルを削減すべきですか？」
• 「ランディングページの A/B テストの勝利は本物ですか？それとも検出力が不足していますか？」
• 「注文バスケットに基づいて、どの商品をバンドルすべきですか？」

サポート

• ウェブサイト： https://saifs.ai
• 問題の報告： https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
• プライバシー： https://saifs.ai/privacy_policy