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closed-loop-analytics-upgrade

closed-loop-analytics-upgrade

github.com/ericosiuマーケティング・グロース3.7k92 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

closed-loop-analytics-upgrade について

マーケティング向けの分析スキルです。プラットフォームのデータで変更前後を比較し、その結果に基づいてプロンプトやプレイブック、ワークフローを更新します。基準との比較と昇格ルールにより、主観だけで変更を採用することを防ぎます。

主な機能

  1. 01基準値と候補の成果比較
  2. 02チャネル別分析データの追跡
  3. 03根拠と制約要因の記録
  4. 04変更の採用・再テスト・ロールバック
  5. 05外部への書き込みには承認が必要

活用シーン

  1. 01ソーシャル投稿形式の変更評価
  2. 02トラフィック指標による SEO 改善の評価
  3. 03営業パイプラインに基づくアウトバウンド施策の検証

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills --skill closed-loop-analytics-upgrade

インストール後、Claude Code で/closed-loop-analytics-upgradeを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

クローズドループ分析のアップグレード

原則

変更がうまくいったかを確認し、その証拠に基づいてプレイブックを更新するまでは、ワークフローはクローズドループとはいえません。

マーケティングスキルの場合、これは変更期間の後に分析データを取得することを意味します。人の意見も参考になりますが、最終的にはプラットフォームの実データを優先します。

基本パターン

  1. 入力：利用ログ、推奨事項、実施済みの変更、プラットフォーム分析データ、担当者からのフィードバック、コスト／実行時間データ。
  2. AI のアクション：ベースラインと候補を比較し、再現性のあるシグナルを見つけ、スキル／プレイブックの修正案を提案します。
  3. 出力：プロンプト、スキル、コネクター、ブリーフのテンプレート、評価基準、または次のアクションのルールに対する修正案。
  4. 評価：成功率、速度、コスト、品質、人による修正率、実際のパフォーマンスの差。
  5. 自己改善：ベースラインを上回る場合にのみ採用します。それ以外の場合は、テストを続ける、ロールバックする、または未検証として記録します。

サーフェス別の分析

X/Twitter

追跡項目：

  • インプレッション数
  • エンゲージメント率
  • 返信数
  • リポスト数
  • ブックマーク数
  • プロフィールのクリック数
  • フォロワー数の増減
  • 投稿の長さ
  • フックのスタイル
  • 根拠となる数値
  • CTA の種類
  • トピックの分類

用途：

  • タイトル／フックの定型
  • 長文コンテンツの構成
  • CTA のパターン
  • 投稿のタイミング
  • トピックのスコアリング
YouTube

追跡項目：

  • インプレッション数
  • CTR
  • 平均視聴時間
  • 視聴者維持率の推移
  • 総再生時間
  • 獲得したチャンネル登録者数
  • コメント数
  • トラフィックソース
  • タイトル／サムネイル／フックのメタデータ
  • 動画の長さとトピックの分類

用途：

  • タイトルの定型
  • サムネイルのルール
  • 最初の15秒のフック
  • 視聴者維持のための展開
  • チャプターの構成
  • Shorts 向けの短縮編集
  • 再利用のガイダンス
SEO/AEO/GEO

追跡項目：

  • GSC のクリック数、インプレッション数、CTR、平均掲載順位、クエリ／ページの構成
  • GA4 のセッション数、エンゲージメントのあったセッション数、コンバージョン数、アシストリード数
  • Ahrefs のランキング、バックリンク、トラフィック推定値、キーワードの変動
  • ClickFlow の機会
  • 利用可能な場合は、AI 検索／アンサーエンジンでの可視性
  • CMS／ページの変更ログ

用途：

  • コンテンツ更新のパターン
  • AEO/GEO の機会のスコアリング
  • クエリ／ページの優先順位付け
  • 内部リンクとスキーマの推奨事項
  • ロールバックの判断
収益／アウトバウンド

追跡項目：

  • HubSpot の担当者、リード、案件、パイプラインの変動
  • Gong の通話での表現、異議、購買シグナル、結果
  • Instantly/Smartlead の肯定的な返信、設定された商談、配信停止、スパムのリスク
  • Metricool/LinkedIn の投稿パフォーマンス
  • GA4/HubSpot のアトリビューション

用途：

  • アウトバウンドシーケンスの修正
  • オファーの訴求角度のスコアリング
  • 営業のフォローアップで使う表現
  • コンテンツからパイプラインへの投資判断

必須の振り返り項目

採用する変更ごとに、次の項目が必要です。

  • 行った変更
  • 担当者
  • ベースライン期間
  • 候補期間
  • データを取得したソースシステム
  • 主要指標
  • 副次指標
  • 指標の勝者
  • 注意点／交絡要因
  • 判断：採用／テスト継続／ロールバック／未検証
  • 次の修正
  • 次回の振り返り日

採用ルール

次の場合に採用します。

  • 候補が主要指標でベースラインを上回る、または
  • 候補から再現性のあるオーディエンス／顧客のシグナルが得られ、かつ
  • マイナス面の指標が大幅に悪化していない

次の場合は採用しません。

  • データ量が少なすぎる
  • アトリビューションの精度が低すぎる
  • 結果が季節性または無関係なキャンペーンで説明できる
  • コネクターが失敗した
  • 作成者だけが気に入った

最後の条件は厳しいですが、考え方としてはとても重要です。

安全上の境界

分析データの読み取り専用の取得は問題ありません。外部への書き込みには、引き続き承認が必要です。

  • X/LinkedIn/YouTube への投稿
  • CMS コンテンツの公開または編集
  • 広告アカウント、入札額、予算、ターゲティング、クリエイティブの変更
  • CRM／アウトバウンドツールの変更
  • メールまたは DM の送信
  • 認証情報または本番システムの変更

出力テンプレート

# Readback: <skill/change>

## Verdict
Promote / keep testing / rollback / unproven

## Change tested
<what changed>

## Data pulled
| Source | Window | Status |
|---|---|---|

## Baseline vs candidate
| Metric | Baseline | Candidate | Delta | Interpretation |
|---|---:|---:|---:|---|

## Caveats
<confounders and missing data>

## Patch
<what changes in the skill/playbook>

## Next readback
<date + metric>

コメント

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