performance-check

/digital-marketing-pro:performance-check

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 skills/ と同じ階層にある scripts/ フォルダーにあります。Python 3.10 以降で実行してください。python を使用し、見つからない場合（macOS、多くの Linux システム）は python3 を使用してください。

目的

接続されているすべての分析 MCP からリアルタイムの指標を取得し、包括的なパフォーマンススナップショットを作成します。現在のパフォーマンスを、ブランドプロフィールで定義された KPI 目標、前期間のベンチマーク、業界平均と比較します。すばやい健全性チェックを目的としており、毎日、毎週、または必要に応じて実行することで、プラットフォームを切り替えずにマーケティングのパフォーマンスを把握できます。

対象範囲（/digital-marketing-pro:performance-report との違い）： このスキルは、リアルタイム取得とスナップショットの永続化を担います。各プラットフォームから現在の指標を取得し、傾向を追跡するためのスナップショットを保存します。エグゼクティブサマリー、チャネルごとの解説、優先順位付きの推奨事項、ブランドに合わせた書式など、関係者向けの形式を整えた文章形式の成果物が必要な場合は、このスキルが永続化したスナップショットを再取得せずに活用する /digital-marketing-pro:performance-report を実行してください。今すぐ数値を確認するには performance-check を、状況を伝えるには performance-report を使用してください。

必要な入力

ユーザーは次の情報を指定する必要があります（指定がない場合は入力を求められます）。

• 期間：今日、今週、今月、今四半期、またはカスタムの日付範囲（例：「過去 14 日間」、「1 月 1 日～1 月 31 日」）
• 対象チャネル（任意）：優先する特定のチャネルまたはプラットフォーム（例：「有料検索のみ」、「メールとソーシャル」）。 省略した場合は、接続されているすべてのプラットフォームが対象になります
• 比較期間（任意）：比較対象の期間（前期間、前年の同期間、またはカスタム範囲）。 デフォルトでは、同等の直前の期間になります
• KPI 目標（任意）：このチェックで使用する目標を上書きします。 省略した場合は、profile.json の目標と KPI 設定から取得します
• 粒度（任意）：日次、週次、または集計表示。デフォルトでは、選択した期間の集計表示になります

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 を読み込んでアクティブなスラッグを確認し、次に ~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。ブランドのトーン、対象市場のコンプライアンスルール（skills/context-engine/compliance-rules.md）、業界コンテキストを適用します。また、~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json にガイドラインがあるか確認し、存在する場合は制約を読み込みます。~/.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、「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. 接続済みのアナリティクス MCP を検出する：.mcp.json とアクティブな MCP 接続を確認し、利用可能なプラットフォーム（google-analytics、google-ads、meta-marketing、linkedin-marketing、tiktok-ads、mailchimp、stripe、mixpanel、amplitude、shopify など）を特定します。 接続されていない想定プラットフォームがあれば記録し、カバー範囲の不足をユーザーに知らせます。
3. 接続済みの各プラットフォームから指標を取得する：指定期間について、主要な指標をリクエストします。
   • トラフィック：セッション数、ユーザー数、ページビュー数、新規とリピーターの内訳（GA4 のデフォルトチャネル「AI Assistant」（ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexity などからの参照）を個別に表示し、AI 由来のトラフィックが「Referral」や「Direct」に埋もれないようにします）
   • 広告：インプレッション数、クリック数、費用、CPC、CPM
   • コンバージョン：リード数、購入数、登録数、目標達成数
   • 収益：総収益、平均注文額、取引数
   • エンゲージメント：開封率、クリック率、直帰率、サイト滞在時間
   • プラットフォーム固有：メールの配信到達率、ソーシャルリーチ、動画再生数、アプリインストール数
4. 指標を集約して統合ダッシュボードを作成する：プラットフォーム間の指標を、名称を統一した単一のクロスチャネルビューに正規化します。複数通貨の場合は通貨換算を行い、プラットフォーム間で重複するコンバージョン数を重複排除します。
5. 目標に対する KPI を算出する：実績を profile.json の目標と比較し、緑（目標達成または超過）、黄（目標との差が 10% 以内）、赤（目標を 10% 超下回る）で示します。各 KPI について、絶対値と割合の差を含めます。
6. 前期間と比較する：すべての指標について期間ごとの変化を算出し、トレンドの方向（上昇／下降／横ばい）と変化率を付記します。前年比データが利用可能な場合は、補足の比較基準として含めます。
7. 業界ベンチマークと比較する：ブランドの業界に該当する skills/context-engine/industry-profiles.md を参照し、カテゴリ平均と比較してパフォーマンスを位置付けます。業界標準を大幅に上回る、または下回る指標にはフラグを付けます。
8. 注目すべき調査結果を特定する：上位 3 件の成果（最も良好な指標、または最も大きな改善）、上位 3 件の懸念事項（パフォーマンス低下、または下降傾向にある指標）、および詳しい調査が必要な重要な変化を示します。コンバージョン率の変化を「統計的に有意」と表記する前に、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/significance-tester.py" --control-visitors {n} --control-conversions {n} --variant-visitors {n} --variant-conversions {n} --confidence 0.95 で確認します。単純な割合の差だけを根拠に、有意な変化と判断してはいけません。
9. 推奨アクションを作成する：データに基づき、具体的で実行可能な次のステップを 3～5 件提示します。例：「パフォーマンスの低い広告セット X を停止する」「ROAS の高いチャネル Y の予算を増やす」「Z のトラフィック減少を調査する」「成果の高いクリエイティブのバリエーションを拡大する」「詳しい診断のために /digital-marketing-pro:anomaly-scan を実行する」。
10. パフォーマンススナップショットを保存する：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/performance-monitor.py" --brand {slug} --action save-snapshot --data '{...current metrics...}' を実行し、スナップショットを保存します。今後の実行で履歴比較やトレンド追跡に利用できます。
11. 重要なインサイトを記録する：顕著な逸脱がある指標については、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/campaign-tracker.py" --brand {slug} --action save-insight --data '{"type":"anomaly","insight":"...","context":"..."}' で保存し、以降のレポートやキャンペーン計画に調査結果が反映されるようにします。

出力

以下を含む、構造化されたパフォーマンススナップショットです。

• エグゼクティブサマリー：マーケティング全体の健全性を概説する2～3文と、最も重要な発見事項を1つ強調したもの
• チャネル別指標テーブル：プラットフォームごとのトラフィック、インプレッション、クリック数、コンバージョン数、売上、費用、CPA、ROAS、エンゲージメント率 — 任意の列で並べ替え可能
• KPI スコアボード：追跡対象の各 KPI について、実績値、目標値、目標達成率、差分（実数および％）、トレンド矢印（前期間比）、RAG ステータス（赤／黄／緑）を表示
• チャネル横断サマリー：総費用、総コンバージョン数、ブレンド CPA、ブレンド ROAS、総売上、マーケティング効率比率、全体的な健全性評価
• 期間比較：比較対象期間と比べた主要指標すべての変化率を、方向を示すインジケーターとスパークライン形式のトレンドデータとともに表示
• 業界ベンチマークの状況：主要指標を industry-profiles.md の業界平均と比較し、データがある場合はパーセンタイル順位も表示
• 注目すべき発見事項：上位3件の成果、上位3件の懸念事項、さらに詳しく調査すべき異常値。それぞれに根拠となるデータと重大度インジケーターを付記
• 推奨アクション：優先順位、期待される効果、対象のプラットフォームまたはキャンペーンを示した、具体的な次のステップ3～5件
• データの不足：接続されていないため想定どおりのデータが得られなかったプラットフォーム、取得できなかった指標、データが不完全な期間を示し、状況把握に不足している情報を明らかにします

使用したエージェント

• analytics-analyst — 指標の解釈、KPI 分析、チャネル横断の標準化、トレンドの特定、業界ベンチマーク、インサイトの生成、アクションの推奨
• performance-monitor-agent — 接続済み MCP からのデータ集計、ベースラインとの比較、スナップショットの保存、過去のトレンド分析、データ不足の検出