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Revenue Audit

「メール成長コンサルタントを箱に詰めたようなもの」です。接続済みの ESP をスキャンして、取りこぼしている収益を見つけ、推定金額の大きい順にすべての調査結果をランク付けするため、何を最初に修正すべきかが正確にわかります。

必要なもの： Cogny MCP ＋ 接続済みの ESP。登録する

このスキルは、四半期に 1 回、またはメールプログラムを引き継いで、まず何から着手すべきか把握したいときに実行します。

使用方法

/revenue-audit — 接続済み ESP の完全な監査

前提条件の確認

接続済みの ESP を検出します（mcp__cogny__<svc>__* と mcp__<svc>__* の両方の名前空間を確認）。ユーザーが複数の ESP を接続している場合は、それぞれに対して実行し、個別のレポートを作成します。

収益データの利用可否（執筆時点の cogny-mcp-proxy）：

ESP	フロー／自動化機能あり？	購入／収益データあり？
Klaviyo	✓（list_flows）	✓（metric="Placed Order" を指定した list_events の value フィールド経由）
Mailchimp	✓（tool_list_automations）	✗ — エンゲージメントのみ
Rule	✓（tool_list_journeys）	✗ — エンゲージメントのみ
Get a Newsletter	✗ — フローの概念なし	✗ — エンゲージメントのみ

Klaviyo 以外の ESP では、収益の推定値を（a）ユーザーが提供する（過去のメール収益を貼り付ける）、または（b）金額を示さず「エンゲージメント向上のみ」として提示する必要があります。

手順

1. 基準となるコンテキストを確立する

一度取得し、以降の分析で参照します：

• アクティブな購読者の合計数
• 平均開封率 ＋ CTR（過去 90 日間）
• Klaviyo のみ： metric="Placed Order" を指定した list_events で取得したメール収益の合計（過去 90 日間）。value フィールドを合計し、メールキャンペーンにアトリビューションされたイベントに絞り込みます。これは、すべての影響率の主張で分母として使います。
• Klaviyo のみ： 平均 AOV（期間内の収益合計 ÷ 注文数）
• リストの成長率（過去 90 日間）
• アクティブなフロー／自動化／ジャーニーとそのパフォーマンス（Klaviyo／Mailchimp／Rule のみ — Get a Newsletter には同等の機能はありません）
• 過去 90 日間のキャンペーン配信数

接続済み ESP が Mailchimp、Rule、または Get a Newsletter の場合： 過去 90 日間のおおよそのメール収益をユーザーに尋ねます（スキップも可能です）。スキップされた場合は、概算の分母として 購読者 1 人あたりの推定月間価値 ＝（業界ベンチマークとして、業種に応じて 0.10～2.00 ドル）を使い、収益の推定値すべてに「実際のデータではなく、業界ベンチマークに基づく」と明記します。

2. 9 項目を確認する

各項目について、調査結果のタイトル ＋ 推定増収額 ＋ 根拠 ＋ 推奨する修正方法を出力します。

確認 1 — 主要なフロー／自動化／ジャーニーの不足

ESP ごとに「フロー」に相当する機能を割り当てます：

ESP	オブジェクト	ツール
Klaviyo	Flow	list_flows + get_flow
Mailchimp	Automation / Customer Journey	tool_list_automations + tool_get_automation
Rule	Journey	tool_list_journeys
Get a Newsletter	同等の機能なし — この確認項目をスキップし、制約を記載

健全な E コマースプログラムにおいて、最も ROI の高いフローと一般的な収益貢献率（Klaviyo のベンチマーク）：

フロー	メール収益に占める一般的な割合	トリガー
ウェルカムシリーズ	3～7%	新規購読者
カート放棄	5～12%	カート作成後、購入手続き未完了
閲覧放棄	1～3%	商品を閲覧したが、カートに追加していない
購入後	2～5%	注文完了
再アプローチ	1～4%	60～120 日間エンゲージメントなし
補充	2～6%（消耗品のみ）	再注文予定日
誕生日／記念日	0.5～2%	日付トークンの一致
VIP／お礼	1～3%	上位 LTV のしきい値到達

欠落している、または無効になっているフローごとに、増収額を推定します：total_email_revenue × benchmark_% を、取りこぼしている年間収益として算出します（Klaviyo）。収益データがない Mailchimp／Rule／Get a Newsletter では、影響をエンゲージメントの向上として示し（例：「メール全体のエンゲージメント量が通常 X～Y% 増加します」）、ユーザーが収益の基準値を提示していない限り、金額の推定は省略します。

チェック 2 — 休眠中の高価値購読者（Klaviyo のみ）

現在のアクティブリストを次の条件でセグメント化します。

• 購入経験あり × 過去 60 日以内にエンゲージメントあり

metric="Placed Order" を指定して list_events で購入履歴を取得します。profile_id ごとにグループ化し、プロフィールごとの value の合計の最大値を LTV とします。list_profiles の最終エンゲージメント日と照合します。

少なくとも 1 回購入したものの、60 日以上開封・クリックしていない購読者数を数えます。次の式で見積もります。 count × avg_AOV × 3% reactivation rate × 2 orders/year = annualized recoverable revenue

Mailchimp / Rule / Get a Newsletter の場合： 購入データは公開されていません。このチェックは「エンゲージメントの高かった休眠購読者」に変更します。過去の開封数とクリック数が多いものの、60 日以上エンゲージメントがない購読者を取得し、金額は示さずにエンゲージメント向上の機会として提示します。

チェック 3 — セグメント化が不十分な一斉配信

過去 90 日間のキャンペーン配信を調べます。各キャンペーンについて、次のどちらに配信されたかを確認します。

• 「すべての購読者」／リスト全体（望ましくないデフォルト）
• 有意義なセグメント（エンゲージメントあり、購入済み、カテゴリの好み、地域）

セグメント化が妥当と考えられるにもかかわらず、リストの 80% を超える範囲に配信されたキャンペーンにフラグを付けます。効果を次の式で見積もります。(segment_ctr - broadcast_ctr) / broadcast_ctr × revenue_of_that_campaign × number_of_similar_sends_per_year

チェック 4 — プロモーションカレンダーの空白期間

実際の配信履歴から、90 日間の配信カレンダーを作成します。次の点を確認します。

• 一斉配信がない週（配信の空白期間）
• 実績のある購買ピーク時期における空白期間（BFCM、母の日、新学期 — 業種による）
• 配信過多の週（同じセグメントに 7 日間で 4 回を超える一斉配信 — 疲労のリスク）

ピーク時期の空白期間については、次の式で見積もります。avg revenue per send × N missing sends

チェック 5 — フローの劣化

有効なフローごとに、次の点を確認します。

• 最終更新日 — 6 か月を超えている場合にフラグを付けます
• 開封率／CTR の推移 — フローの直近 30 日間の率が過去の率を 20% 超下回っている場合にフラグを付けます

推奨事項：件名を更新し、製品への言及を最新のものにし、オファーを再評価します。

チェック 6 — 配信停止対象の漏れ

次の条件に該当する購読者数を数えます。

• 180 日以上開封していない
• 180 日以上クリックしていない
• 365 日以上購入していない（EC の場合）

こうした購読者への配信は到達率を損ないます。到達率への影響を定量化します。「この X 人の購読者を除外すると、通常、残りのリスト全体の開封率が 1〜3pp 上がります。これが今後のすべての配信に積み重なり、売上が約 Y% 増加します。」

チェック 7 — 購入後のアップセル／クロスセルの不足（Klaviyo のみ）

購入データに依存するため、Klaviyo でのみ実行します。metric="Placed Order" を指定した list_events を使って、再購入の間隔を算出します。

購入データがあるブランドの場合：

• 購入後フローは存在しますか？（チェック 1 を確認）
• カテゴリに適したアップセルやアクセサリーのおすすめが含まれていますか？
• 30 日間の再購入率はどのくらいですか？15% 未満の場合、購入後施策が不十分です。

次の式で見積もります。customers_per_month × current_repurchase_rate_gap × avg_AOV

Mailchimp / Rule / Get a Newsletter の場合： このチェックをスキップし、「スキップ — この ESP の MCP では購入データが公開されていません。Klaviyo で再実行するか、購入データを手動で貼り付けてください」と 1 行で記載します。

チェック 8 — リスト獲得状況の推定

リストの成長率をベンチマークと比較します。

• 安定したトラフィックがある EC サイト：月間 2〜5% のリスト成長が健全です
• 月間成長率が 1% 未満 = リスト獲得不足

成長が弱い場合は、次のように指摘します。「サイトのトラフィック（分析 MCP と組み合わせた場合）とリストの成長率から、獲得率は X% と推定されます。業界ベンチマークは 2〜5% です。」離脱意図ポップアップ、購入後の登録フォーム、コンテンツオファーへのアクセス制限を推奨します。

チェック 9 — 割引への過度な依存

一斉配信の件名と本文に、% オフ／$ オフ／「セール」／「割引」／プロモーションコードが含まれているかを調べます。一斉配信の 60% 超が割引を前面に出している場合：

• 利益率の低下と、顧客にセールを待つよう学習させるリスクを指摘します
• コンテンツ主導の配信、新製品の発売、限定感、先行アクセスを推奨します

次の式で利益率の回復を見積もります。current_margin × (promo_share_reduction × conversion_retention)

3. すべての指摘事項を推定 $ インパクトでランク付けする

🔴 高（年間メール売上の 5% 超、または年間 $10k 超）、🟡 中（年間 $1k～$10k）、🟢 最適化（年間 $1k 未満、または定量化が困難）に分類します。

4. 出力

Revenue Audit: <brand> via <ESP>
Period analyzed: <date range>
Total email revenue (90d): $<X>     Implied annualized: $<Y>

Estimated annual revenue left on the table: $<Z>   (<Z/Y>% of current)

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🔴 HIGH IMPACT — start here
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1. Missing abandoned cart flow
   Est. lift: $<X>/yr   (7% of email revenue benchmark)
   Evidence: No flow with trigger "cart created, not converted" in <ESP>.
             Current cart sessions on connected store = <N>/month at
             <conv rate>%. Industry abandoned-cart flow recovery ≈ 10–15%.
   Fix: Build 3-email cart flow (1h / 24h / 48h). I can draft this now — run
        /welcome-series and tell it "abandoned cart" or ask me to generate.

2. <N> dormant high-value subscribers (LTV > $<X>)
   Est. lift: $<X>/yr
   Evidence: <N> past purchasers with avg LTV $<Y>, no engagement in 60+ days.
             At 3% reactivation × 2 orders/year × $<AOV> AOV.
   Fix: Run /winback-engine for a tiered winback series.

3. ...

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🟡 MEDIUM IMPACT
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4. ...

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🟢 OPTIMIZATION
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7. ...

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Suggested 90-day plan
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Month 1: <high-impact items 1-2>. Est revenue unlock: $<X>.
Month 2: <high-impact item 3 + medium 1>. Est: $<Y>.
Month 3: <remaining>. Est: $<Z>.

Total 90-day estimated unlock: $<X+Y+Z>.

5. 項目ごとに指摘事項を作成する

出力に含まれるすべての指摘事項について、Cogny に create_finding も作成します。これにより、ダッシュボードにユーザーが直前に確認したものと同じランキングが表示されます。

{
  "title": "Missing abandoned cart flow (est. +$<X>/yr)",
  "body": "<evidence + fix>",
  "action_type": "flow_build",
  "expected_outcome": "Recover 10-15% of abandoned carts",
  "estimated_impact_usd": <annualized impact>,
  "priority": "high"
}

6. 監査の概要を保存する

次回の監査で進捗を確認できるよう、コンテキストツリーの insights/email/revenue-audit/<date> に保存します。

• 「前回の監査：2026-01-15 — 年間 $120k の収益機会を特定。うち 2 項目は実装済み。」

7. 次のステップを提案する

Next steps I can help with right now:

  /welcome-series          — draft any missing flow
  /winback-engine          — execute #2 (dormant high-value)
  /subject-line-lab        — lift open rates on existing broadcasts
  /email-report weekly     — start tracking progress against this audit

Or: ask me to draft a specific flow by name.

補足

• ベンチマークは概算です。 実際の改善幅は、リストの品質、ブランド、業種、オファーによって異なります。推定値は必ず「妥当な業界範囲」として提示し、「保証された値」として示さないでください。
• 二重計上を避けてください。「カート放棄後のフォローがない」と「購入後のフォローに不足がある」の両方に該当する場合、ベンチマークの前提が重複していないか確認してください。
• ESP 固有のチェック対応状況（cogny-mcp-proxy）：
  • Klaviyo：9 項目すべてを金額の推定値付きで実行します。
  • Mailchimp：チェック 1、3、4、5、6、8、9 は通常どおり実行します。チェック 2 と 7 は「エンゲージメントのみ」の形式に切り替わります。
  • Rule：Mailchimp と同様です。
  • Get a Newsletter：チェック 1 はスキップします（フローの概念がありません）。チェック 2 と 7 もスキップします（購入データがありません）。残りのチェック（3、4、5、6、8、9）は、エンゲージメントデータのみを使用して実行します。