loop-detect

/digital-marketing-pro:loop-detect

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/ フォルダー内の skills/ と同じ階層にあります。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（macOS、多くの Linux システム）は python3 を使用します。

目的

ビジネスのグロースループを検出、モデル化し、最適化します。既存の複利効果を生み出すループを特定します。たとえば、バイラル（ユーザーがユーザーを招待する）、コンテンツ（コンテンツがユーザーを引き付け、そのユーザーがコンテンツを作成する）、データ（ユーザーが増えることで製品が改善され、さらにユーザーを引き付ける）、有料（収益を広告に投じ、さらなる収益を生み出す）、エコシステム（連携機能がユーザーを引き付け、そのユーザーが連携機能を構築する）、コミュニティ（メンバーが新たなメンバーを引き付け、価値をもたらす）などです。増幅係数とサイクル時間を用いて各ループの効果をモデル化し、複利効果を妨げるボトルネックを見つけ、ビジネスモデルと現在の強みに基づいて新たなループを提案します。

必要な入力

ユーザーは以下を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• ビジネス指標：主要な成長およびエンゲージメントのデータです。ユーザー獲得数（登録、アクティベーション、流入元）、コンテンツ制作量（ブログ記事、UGC、ソーシャルメディアでの言及）、収益データ（MRR、ARPU、LTV）、紹介データ（送信された招待、紹介経由のコンバージョン、バイラル係数）、エンゲージメント指標（DAU/MAU、セッション頻度、機能の利用状況）、リテンション率（週次、月次、年次）などが含まれます。傾向の検出には、少なくとも 3 か月分の履歴データが推奨されます。
• ビジネスモデル：会社の主なビジネスモデルです。SaaS（サブスクリプション型ソフトウェア）、eCommerce（製品販売）、マーケットプレイス（買い手と売り手をつなぐ）、メディア（コンテンツと広告）、B2B サービス（コンサルティング、代理店）、開発者向けツール（API／プラットフォーム）、コミュニティ／ソーシャル（ネットワーク効果）、またはハイブリッドが該当します。これにより、どのループの類型が最も関連性が高いか、どのような増幅係数が見込まれるかが決まります。
• 把握している成長要因：成長を促進する要因としてユーザーがすでに把握している内容です。「顧客の大半はオーガニック検索から獲得している」「紹介プログラムが登録の 30% を生み出している」「API マーケットプレイスが成長している」「コンテンツマーケティングが主なチャネルである」などが該当します。どのループを先にモデル化するかを優先し、検出アルゴリズムを調整するのに役立ちます。
• 成長目標（任意）：ユーザーが達成したい目標成長率または具体的な指標です。「12 か月で MRR を 2 倍にする」「DAU を 10K にする」「CAC を 40% 削減する」などが該当します。指定されている場合、ループの提案と投資に関する推奨事項は、これらの目標に合わせて最適化されます。
• 制約（任意）：実現可能なループに影響する予算の上限、チーム規模、技術的制約、またはチャネルの制限です。「エンジニアリングチームは 5 人」「マーケティング予算は月額 $20K」「業界規制により有料ソーシャル広告を利用できない」などが該当します。

プロセス

1. ブランドの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確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。ビジネスモデル、業界ベンチマーク、既知のチャネル、オーディエンスの特性を適用し、ループ検出のしきい値とベンチマークの増幅係数を調整します。~/.claude-marketing/sops/ に代理店の SOP があるか確認します。ブランドが存在しない場合は、「先にブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で進めます。
2. 既存の成長ループを検出する：提供された指標を python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/growth-loop-modeler.py" --action detect-loops --brand {slug} で分析し、現在稼働中の複利成長ループを特定します。バイラルループ（紹介率が 0 を超え、招待からコンバージョンまで一貫した流れがある）、コンテンツループ（オーガニックトラフィックの増加がコンテンツ制作と相関している）、データループ（プロダクトの改善指標がユーザー増加と相関している）、有料ループ（ROAS がプラスの再投資パターン）、エコシステムループ（インテグレーションやマーケットプレイスの成長がユーザー獲得を促進している）、コミュニティループ（メンバーの増加がコミュニティへの貢献と相関している）を調べます。検出された各ループには、データの強さに基づいて信頼度スコアが割り当てられます。
3. 検出した各ループをモデル化する：特定したすべてのループについて、主要なパラメーターを算出します。増幅係数（各サイクルのアウトプットがインプットに対してどれだけ増えるか。たとえば、各ユーザーが 0.3 人のユーザーを招待し、その招待ユーザーがコンバージョンする場合、バイラル係数は 0.3 倍です）、サイクル時間（インプットから増幅されたアウトプットまで、ループが 1 回完了するのにかかる時間。バイラルループでは数日、コンテンツループでは数週間、エコシステムループでは数か月）、減衰率（維持や投資がなければループの効果がどれだけ速く低下するか）、持続可能性の評価（ループが無期限に複利成長できるか、自然な上限で頭打ちになるか、継続的な投資なしでは衰退するか）を求めます。
4. ボトルネックを特定する：各ループについて、増幅係数を最も制約しているステップを見つけます。バイラルループでは、招待の送信率、招待の承諾率、紹介ユーザーのアクティベーションなどがボトルネックとなる場合があります。コンテンツループでは、コンテンツ制作能力、SEO ランキングの上昇速度、コンテンツから登録へのコンバージョンなどがボトルネックとなる場合があります。各ボトルネックを解消した場合の影響、つまりそのステップを 2 倍に改善した場合に増幅係数がどれだけ増加するかを定量化します。
5. 新しいループを提案する：ビジネスモデル、現在の強み、検出されたループの不足点に基づき、ビジネスで稼働できる新しい成長ループを提案します。提案ごとに、ループの仕組み（手順ごとのフロー）、業界ベンチマークに基づく推定増幅係数、稼働に必要な投資（予算、エンジニアリング、コンテンツ、パートナーシップ）、最初のサイクルが完了するまでの予想時間、満たすべき前提条件を定義します。既存の強みを活用し、稼働中のループを補完する提案を優先します。
6. 12 か月の予測でループを比較する：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/growth-loop-modeler.py" --action compare-loops --brand {slug} で、検出したすべてのループと提案したすべてのループの将来予測を実行します。現在の（または推定した）増幅係数とサイクル時間を使って、複利成長の 12 か月分をモデル化します。ループごとの累積アウトプット、総成長への相対的な寄与度、ループ間の相互作用（たとえば、コンテンツループが紹介可能なユーザーベースを増やしてバイラルループを促進する仕組み）を示します。
7. 投資の推奨事項を作成する：必要な投資、稼働に向けた取り組み、複利成長の可能性を考慮して、既存および提案済みのすべてのループを、予測される 12 か月間の ROI に基づいて順位付けします。複利成長を最大化するための投資先を推奨します。最適化する既存ループ（対処すべきボトルネックも明示）、稼働させる新しいループ、優先度を下げるループを示します。提示されている場合は、ユーザーの成長目標と制約も考慮します。

出力

• 検出されたグロースループと健全性の評価：各アクティブなループについて、種類（バイラル、コンテンツ、データ、有料、エコシステム、コミュニティ）、検出の確信度、現在の健全性（好調、安定、低下、停滞）、およびこのビジネスでループがどのように機能するかを平易な言葉で説明します
• 12 か月予測を含むループモデル：検出された各ループの完全なモデル（増幅係数、サイクル時間、減衰率、持続可能性評価）と、累積成果および前月比の成長への寄与を信頼区間とともに示す 12 か月先の予測
• ループごとのボトルネック分析：各ループの制約となるステップと、定量化した影響（ボトルネックにおける現在の指標、ボトルネックに対処した場合の推定改善幅（2 倍のシナリオ）、制約を緩和するための具体的な施策）
• 新しいループの提案：実現可能性と予測される影響で順位付けしたグロースループの提案。各ループの完全な仕組み、推定パラメーター、必要な投資、有効化までの期間、前提条件、および有効化に成功した場合の 12 か月予測を含みます
• 投資優先順位：既存と提案のすべてのループを、12 か月間の予測 ROI で順位付けします。必要な投資額、期待されるリターン、確信度、戦略的根拠を示し、最上位の推奨事項には具体的な次のステップを明記します
• ループ比較表：すべてのループを、種類、増幅係数、サイクル時間、12 か月予測、必要な投資額、ボトルネック、優先度スコアで横並びに比較し、迅速な意思決定を支援します
• 実装ロードマップ：優先度の高い推奨事項に沿って段階的に進める実行計画。マイルストーンと確認ポイントを設け、1～2 週目（ボトルネックの迅速な解消）、1 か月目（ループの最適化）、2～3 か月目（新しいループの有効化）、4～12 か月目（拡大と複利効果）に実施する内容を示します

使用するエージェント

• marketing-strategist — ビジネスモデルとの整合性を考慮した戦略的なグロースループ評価、競合分析と業界のパターンに基づく新しいループの提案、ビジネス目標とリソース制約を考慮した投資の優先順位付け、実装ロードマップの策定、ループ間の相互作用を分析して相互強化や共食いの関係を特定します
• marketing-scientist — 増幅係数の計算、サイクル時間の推定、減衰率の分析を含む定量的なループモデリング、信頼区間を含む 12 か月先のモンテカルロ予測、影響を定量化したボトルネックの特定、投資推奨のための ROI 計算、多要素の順位付けによるループ比較スコアリングを行います