funnel-audit

/digital-marketing-pro:funnel-audit

スクリプトの場所。 ホストで ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} が設定されていない場合、スクリプトはこのプラグインの scripts/ フォルダー（skills/ の隣）にあります。Python 3.10 以降で実行してください。python を使用するか、python が見つからない場合は python3 を使用してください（macOS、多くの Linux システム）。

目的

顧客獲得からコンバージョンまでのファネル全体を分析し、見込み客がどこで離脱するのか、なぜ関心を失うのか、全体のコンバージョン率に最も大きな影響を与える変更は何かを特定します。

必要な入力

ユーザーは以下を提示する必要があります（提示されない場合は入力を求めます）。

• ファネルのステージ：分析対象のステージ（または標準設定の「認知 > 関心 > 検討 > 意向 > 購入 > 維持」を使用）
• ファネルデータ：各ステージの指標（トラフィック、リード、MQL、SQL、商談、顧客）または定性的な説明
• トラフィックソース：訪問者やリードの流入元
• コンバージョンポイント：各ステージでの主要なアクション（フォーム入力、デモの申し込み、トライアルの開始、購入）
• 既知の課題：パフォーマンスが低いとユーザーがすでに疑っているステージ
• テックスタック：使用中の CRM、分析ツール、マーケティングオートメーションツール

プロセス

1. ブランドコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json を読み込み、アクティブなスラッグを取得してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。ブランドボイス、対象市場のコンプライアンスルール（skills/context-engine/compliance-rules.md）、業界のコンテキストを適用します。さらに、ガイドラインも確認します。~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json がある場合は、制約事項と該当するカテゴリーファイルを読み込みます。~/.claude-marketing/brands/{slug}/templates/ にカスタムテンプレートがないか確認します。~/.claude-marketing/sops/ に代理店の SOP がないか確認します。ブランドが存在しない場合は、「まずブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で続行します。
2. 現在のファネルをマッピングし、各ステージ間のコンバージョン率を算出します
3. ステージ間のコンバージョン率を業界平均と比較します
4. 離脱が最も多いポイントを特定し、各ギャップによる収益への影響を算出します
5. ボトルネックごとに、メッセージ、ターゲティング、UX、タイミング、オファー、フォローアップの観点から潜在的な原因を分析します
6. リードの質を示すシグナルを評価します。適切な人々がファネルに入っているでしょうか？
7. 各ステージでナーチャリングの有効性を評価します
8. 改善シナリオをモデル化します。「ステージ X が Y％改善した場合、全体の収益は Z％増加します」
9. 収益への影響と実装工数に基づいて、推奨事項に優先順位を付けます
10. 修正案の規模を見積もり、検証します：最優先の推奨案について、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/sample-size-calculator.py" --baseline-rate {stage-rate} --mde {mde} --mde-type absolute --significance 0.95 --power 0.80 を使って検証実験の規模を見積もります（目標が相対的な向上率の場合は --mde-type relative を指定してください。ベースラインが 5％の場合、この 2 つの値には約 40 倍の差があります）。修正を実施した後は、実測率の差だけで勝者を決めず、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/significance-tester.py" --control-visitors {n} --control-conversions {n} --variant-visitors {n} --variant-conversions {n} --confidence 0.95 を使って改善が統計的に有意であることを確認します。

出力

以下を含む、体系化されたファネル監査レポート：

• ステージごとのコンバージョン率を示すファネル図
• ステージごとの業界ベンチマーク比較
• 収益への影響が大きい順に並べた上位 3 つのボトルネック
• 根拠となる証拠を添えた、ボトルネックごとの根本原因分析
• 収益への影響予測を含む改善シナリオ
• 即効性のある施策と戦略的プロジェクトを含む、優先順位付きアクションプラン
• 改善状況を追跡するための測定フレームワーク

使用するエージェント

• marketing-strategist — ファネル設計、リードの質の分析、戦略的な推奨事項
• analytics-analyst — コンバージョンデータの分析、ベンチマーク、影響のモデリング
• cro-specialist — コンバージョンのボトルネック診断、A/B テストの推奨、フォームとチェックアウトの最適化、統計的有意性の検定