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roi-calculator

roi-calculator

github.com/aaron-he-zhuマーケティング・グロース3.0k1.0k 回インストール今日更新
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roi-calculator について

roi-calculatorは、インフルエンサーマーケティングや有料広告のROIを計算するスキルです。複数の手法を比較してレポートを作るマーケティングチーム向けで、帰属方法やデータの出所、不確実性も明示します。

主な機能

  1. 01直接ROIとROASの計算
  2. 02メディア価値とコスト指標の推定
  3. 03宣言済みモデルによるアトリビューション
  4. 04LTVとクリエイター別リターンの評価
  5. 05結果と推奨事項の作成

活用シーン

  1. 01キャンペーン収益と支出の比較
  2. 02CPM、CPE、CPAなどの効率評価
  3. 03条件を満たす入力でのLTVリターン推定

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/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --skill roi-calculator

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

同梱ファイルreferences/roi-templates.md

詳細

ROI 計算ツール

このスキルは、目標や利用可能なデータに適したさまざまな手法を使って、インフルエンサーマーケティングキャンペーンの投資収益率を計算し、伝えるのに役立ちます。

分野横断(有料広告): これは有料広告向けの共通のリターン計算エンジンです。paid-measurement-loop、attribution-reconciler、budget-optimizer は、ROAS/CPA/回収率を再計算せず、ここに委譲します。有料広告の実行結果は memory/ad/roi-calculator/ に保存してください。

クイックスタート

最短の呼び出し:

Calculate ROI for our influencer campaign: $25K spend, $72K revenue, 2.1M reach

一般的なシナリオ — 報告前に手法を比較します:

What's the ROI of our campaign using direct revenue, EMV, and LTV-based methods?

スキルの契約

  • 読み取り:キャンペーン ID、クリエイターレベルの計算を行う場合は完全な不透明なクリエイター範囲、支出/コスト基準の内訳、重複排除済みの結果データ(リーチ、インプレッション、エンゲージメント、クリック、コンバージョン、アトリビューション済み売上、新規顧客)、事前に宣言されたアトリビューションモデル/期間/判断ルール、LTV が対象範囲に含まれる場合は AOV と経済的 LTV の入力値、performance-analyzer からの過去のパフォーマンス出力。許可済みの不透明な creator_ref 値を再利用してください。生のハンドル名/名前/URL/プロバイダー ID は一時的なものとして扱い、保存行の識別には使用しません。
  • 書き込み:デフォルトでは ROI の計算と要約をインラインで出力します。正確な WARM 保存の許可がある場合に限り、memory/influencer/roi-calculator/YYYY-MM-DD-<topic>.md(または指定された有料広告用パス)に保存します。保存する出力には campaign_id、完全な不透明な creator_ref 範囲、不透明な証拠/アーティファクト参照を使用し、生の個人識別情報のロケーターは決して含めません。
  • 昇格:別途の正確な許可がある場合に限り、アトリビューション期間、ソース、不確実性を添えて、長期保存する主要数値を memory/hot-cache.md に昇格します。計算や WARM 保存の依頼は、この操作を許可するものではありません。
  • 完了条件:
    1. 少なくとも 1 つの ROI 手法を計算し、入力値と計算式を示します。
    2. 各主要指標を、出典の日付が明記された宣言済みの比較対象と照らして示します。普遍的なベンチマークを作り出してはいけません。
    3. 計算に基づく最終評価と、1~3 件の推奨事項を記載します。アトリビューション済み売上と完全なキャンペーンコスト基準が検証済みの場合に限り、キャンペーンを利益が出たと判定します。それ以外の場合は、収益性が未検証であると明記します。
    4. すべての分母について、数値であり > 0 であることを検証します。分母がゼロ、負数、欠損、または互換性がない場合は、比率を算出せず undefined/NEEDS_INPUT とします。
  • 次に使う主要スキル:report-generator
引き継ぎの要約

skill-contract.md §Handoff Summary Format に記載された標準形式で出力します。

データソース

このスキルファミリーは Tier 1 です — ライブ連携なしで動作します。支出データと結果データをユーザーに尋ね、それらの入力値からすべてを計算してください。以下のコネクターが利用可能な場合は、数値を自動取得できます。

  • ~~social platform analytics — EMV および指標あたりのコスト計算に使う、プラットフォーム別のリーチ、インプレッション、エンゲージメント、動画再生数。
  • ~~ecommerce / analytics — ダイレクト ROI とアトリビューションに使う、売上、コンバージョン、リンククリック、AOV。
  • ~~CRM — LTV ベースの ROI に使う、新規顧客数、リピート購入率、顧客生涯価値。
  • ~~influencer database — インフルエンサー別 ROI に使う、インフルエンサーごとの報酬とティアデータ。

連携がなくても、投資と結果の表を手動で入力すれば、このスキルですべての計算を実行できます。各カテゴリで使える無料/キー不要の方法については、CONNECTORS.md を参照してください。

手順

ユーザーから ROI の計算を依頼されたら、以下の手順で進めます。各手順の入力テンプレートは references/roi-templates.md にあります。手順番号を対応するブロックにリンクしてください。

  1. ROI の入力情報を収集する — キャンペーンの詳細、投資額(総支出)の表、結果データの表を集めます。(テンプレート)

  2. 直接ROIを計算する — 単純ROI = (売上 − 投資) / 投資 × 100、ROAS = 売上 / 投資。差分は、売上アトリビューションと完全なコスト基準が検証されていない限り、利益ではなく宣言された計算式における純リターンと呼びます。正/ゼロ/負の算術的リターンと、それとは別の収益性検証ステータスを明記します。(テンプレート)

  3. アーンドメディアバリュー(EMV)を計算する — 提供された、または引用された、出典日付のある比較可能なコンパラタのみを使用し、インプレッションベース(インプレッション × 比較可能なCPM / 1000)またはエンゲージメントベース(エンゲージメント × 比較可能なCPE)で算出します。該当する手法は個別に報告し、あらかじめ宣言された選択/重み付けルールを使用します。重複する手法をデフォルトで平均または合算してはいけません。有効なコンパラタが存在しない場合は、EMVに対してNEEDS_INPUTを返します。(テンプレート)

  4. コスト効率指標を計算する — CPM、CPR、CPE、CPV、CPC、CPA、およびCAC。宣言された、出典日付のあるターゲットで、市場、期間、アトリビューション基準が互換性のあるものとのみ比較します。それ以外の場合は、指標を記述的に報告し、比較は保留中とマークします。(テンプレート)

  5. アトリビューションモデリングを適用する — 完全なコンバージョンユニバース、注文/イベントの重複排除キー、ジャーニータッチポイント、対象チャネル、および配分ルールが提供された後にのみ、あらかじめ宣言された1つのモデルを使用します。オプションの代替モデルは、同じ重複排除されたコンバージョンセットに対する、明らかに非加算的な感度シナリオです。結果を見た後に最も有利なモデルを選択してはいけません。入力の欠落やモデル選択権限がない場合は、アトリビュートされた売上ではなくNEEDS_INPUTを返します。(テンプレート)

  6. 顧客生涯価値への影響を計算する — New Customersが支配的なアトリビューションユニバースに対して重複排除されており、提供されたLTVがコホート、ホライズン、リテンション/チャーン、返金、マージン、割引/タイミング、初回注文の包含、出典/日付、および正の互換性のある投資分母を備えた完全な貢献利益基準である場合にのみ、結果をLTVベースのROIとラベル付けします。その場合は((New Customers × 貢献利益LTV) − 投資) / 投資 × 100を使用します。売上LTVの入力は、その基準/ホライズン/ステータスを伴う推定売上基準シナリオのみを生成します。それは経済的ROIや利益ではなく、直接アトリビュートされた売上や別のLTVホライズンに加算されることは決してありません。必須フィールドが欠落している場合はNEEDS_INPUTを返します。(テンプレート)

  7. クリエイター別ROIを計算する — 解決済みの不透明参照、互換性のある期間/コスト基準、および重複排除されたアトリビュート売上を備えた、完全にロックされたクリエイタースコープに対してのみ行います。クリエイター別およびティア集計のROASはsum(アトリビュート売上) / sum(支出)であり、単純平均ではありません。あらかじめ宣言されたルールの下でのみランク付けします。(テンプレート)

  8. ROIレポートサマリーを生成する — 投資、リターン、方法論別のROI、ベンチマークに対する主要指標、結論、および1〜3件の推奨事項。(テンプレート)

  9. ゲート用の候補リターン(R)エビデンスを適格化する

    ステップ1〜8の財務出力は、STAR用の候補リターン(R)エビデンスです。すなわち、宣言されたターゲット(R1)および代替チャネルベースライン(R3)に対して読まれるROI/ROAS、正規化された期間でベンチマークされたCPE/CPM/CPA(R2)、事前登録されたターゲットに対するKPI達成度(R4)、明記された手法と厳密性でアトリビュートされたコンバージョン(R5)、および測定可能な場合にベースラインから分離されたインクリメンタルインパクト(R6)です。フィールドがMeasuredとなるのは、その正確な出典、エンティティ、観測期間、およびアトリビューション基準が検証されている場合のみです。ユーザー提供または推定された入力に対する算術演算はCalculatedであり、Measuredではありません。リターンエビデンスはassessment_time: actualの場合にのみ適用されます。予測の読み取りにはR1〜R6はありません。 この Return エビデンスを creator-content-auditor ゲートに渡してください。ゲートは R を完全な実際の STAR 実行に組み込み、プロファイル加重の SQS を計算します。このスキルはスコアラーを実行したり、コンポジットを出力したりしません。検証されていないコンバージョンは results-unverified を出力します。R1/R2/R5 を低信頼度として報告し、帰属可能なリターンの主張は行いません。これらの財務数値は R エビデンスとして消費されるものであり、それ自体が SQS ではありません。

    マルチクリエイターキャンペーンの場合、ゲートは各クリエイターパートナーシップを個別にスコアリングします。パートナーシップごとの SQS 値の予算加重平均はキャンペーンを要約するかもしれませんが、パートナーシップごとの診断を決して置き換えるものではありません。このスキルはパートナーシップごとの Return エビデンスを提供するものであり、コンポジットを集計またはロールアップしません。

  10. 許可を得た場合にのみ永続化する — 承認を得た後にのみ memory/influencer/roi-calculator/(または有料パス)に保存してください。ホットキャッシュへの昇格には別途承認をリクエストしてください。

このスキル内のすべての数式について、分母が数値であり、かつ厳密にゼロより大きいことを検証してください。投資、インプレッション、リーチ、エンゲージメント、ビュー、クリック、獲得、顧客、またはその他の必須の分母がゼロ、負、欠落、または分子のウィンドウと互換性がない場合は、その比率を undefined として報告し、その指標について NEEDS_INPUT を返してください。ゼロで暗黙に除算したり、強制変換したり、名目値を代入したりしないでください。

例

ユーザー: 「わが社のインフルエンサーキャンペーンの ROI を計算してください: 支出 $25K、収益 $72K、リーチ 2.1M」

出力:

# ROI Calculation Summary

## Investment & Returns

| Item | Value |
|------|-------|
| Total Investment | $25,000 |
| Revenue used in calculation | $72,000 (User-provided; source/window unverified) |
| Total Reach | 2,100,000 |

## ROI Results

### Direct ROI — calculated on User-provided revenue basis
- **Net return under the declared formula**: $47,000
- **ROI**: 188%
- **ROAS**: 2.88:1

The supplied revenue implies $2.88 per $1 spent. `results-unverified`: no attribution source, method, or window was supplied, so this is not an attributable, causal, or incremental-return claim.

### Earned Media Value
- **EMV**: `NEEDS_INPUT` — no source-dated comparable CPM/CPE or declared valuation rule was supplied
- **EMV Multiple**: `NEEDS_INPUT`

### Cost Efficiency
- **CPM**: $11.90
- **CPA**: Unknown (conversion count was not supplied)

## Assessment: Positive arithmetic return on the supplied basis; profitability and causality unverified

Supplied revenue exceeds supplied investment under the declared formula, but no complete cost basis, attribution source/window, source-dated peer target, or incrementality evidence was provided. Do not infer profit, benchmark outperformance, or causal lift, and do not authorize a scale decision from this read alone; obtain verified conversions, attribution evidence, complete costs, and the campaign owner's precommitted decision rule first.

ソース日付付きのベンチマークエビデンステンプレートは references/roi-templates.md#benchmark-evidence-template にあります。

参考資料

  • references/roi-templates.md — すべての Instructions ステップ、実例、およびベンチマークエビデンス入力のための記入用テンプレート。
  • measurement-protocol.md — 読み戻しウィンドウにわたってコントロールに対する ROI と Return(R)の差分を読み取ります。帰属を過大に主張しないでください。
  • skill-contract.md — 共有コントラクトと Handoff Summary フォーマット。
  • state-model.md — メモリ階層と保存パスの規則。
  • CONNECTORS.md — コネクターカテゴリごとの無料/キー不要のデータレシピ。
  • STAR スコアリング: star-benchmark.md — このスキルのエビデンスが供給する Return(R)ディメンションと、ゲートが計算するプロファイル加重 SQS。
  • performance-analyzer — このスキルが消費する結果データを提供します。
  • report-generator — これらの数値を完全なレポートにまとめます。
  • budget-optimizer — ROI 出力を使用して支出を再配分します。
  • campaign-planner — これらの結果を照合する対象となる ROI 目標を設定します。

次に最適なスキル

プライマリ: report-generator — ROI 数値をステークホルダー向けのレポートに変換します。

代替(同じ Report ファミリー):

  • performance-analyzer — ROI の計算でギャップが明らかになった場合、より詳細なパフォーマンス内訳を得るために戻ってください。
  • budget-optimizer — インフルエンサー別およびティア別の ROI を次の予算配分に投入します。

終了に関する注意: このセッションで呼び出したスキルの訪問済みセットを保持してください。プライマリの次のスキルがすでに実行されている場合は、それを再呼び出しするのではなく、停止してチェーン完了を報告してください。1 つのチェーンで最大 3 ホップで停止してください。

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