roi-calculator

/digital-marketing-pro:roi-calculator

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/ と同じ場所にあります。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 を使用してください。

目的

マルチタッチアトリビューションモデルに対応したキャンペーン ROI 計算ツールです。予算の根拠提示、最適化の提案、経営層向けレポート作成に役立つ、チャネル横断的な包括的 ROI 分析を行います。

必要な入力

ユーザーは次の情報を提供する必要があります（または、入力を求められます）。

• チャネル別のキャンペーン費用：チャネルごとに投資した金額（有料検索、有料ソーシャル、メール、SEO、コンテンツ、イベントなど）
• チャネル別のコンバージョン数と売上：各チャネルに帰属するコンバージョン数と総売上
• 対象期間：分析対象の日付範囲（週、月、四半期、年）
• 希望するアトリビューションモデル：ラストタッチ、ファーストタッチ、線形、時間減衰、ポジションベース（またはすべてのモデルを比較）
• 顧客 LTV：任意 — 長期 ROI の予測に用いる顧客の平均生涯価値
• 業界分野：ベンチマーク比較の背景情報
• コンバージョンの定義：コンバージョンとして数えるもの（購入、リード、登録、デモのリクエスト、トライアル開始など）
• 広告費以外のコスト項目：任意 — 代理店手数料、ツール費用、クリエイティブ制作費、人件費

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、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。ボイス、コンプライアンス、業界のコンテキストを適用します。guidelines/_manifest.jsonで、制約事項、メッセージング、チャネルごとのスタイル、ボイスとトーンのルール、テンプレートを確認します。このコマンドに一致するテンプレートが~/.claude-marketing/brands/{slug}/templates/にある場合は、その形式を適用します。ブランドが設定されていない場合は、/digital-marketing-pro:brand-setupを実行するよう促すか、デフォルト設定で進めます。
2. キャンペーンの履歴を確認する：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/campaign-tracker.py" --brand {slug} --action list-campaignsを実行し、トレンド比較と期間ごとの分析に使用する過去のキャンペーンデータを取得します。
3. ROI計算ツールを実行する：支出、収益、コンバージョンのデータを指定してpython "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/roi-calculator.py"を実行し、チャネル単位および全体の指標を算出します。
4. チャネル単位のROIとROASを計算する：各チャネルについて、ROI（（収益 - 費用）/ 費用）、ROAS（収益 / 費用）、CPA（費用 / コンバージョン数）、CPL（費用 / リード数）、貢献利益率を計算します。
5. アトリビューションモデルを適用する：選択したアトリビューションモデルを使ってチャネル間の貢献度を再配分します。比較を希望する場合は、5つすべてのモデル（ラストタッチ、ファーストタッチ、線形、時間減衰、ポジションベース）を実行し、各モデルによってチャネル間の貢献度がどう変化するかを示します。
6. 全体のROIを計算する：すべてのチャネルを集計し、キャンペーン全体のROI、全体のROAS、総合CPAを算出します。LTVが提供されている場合は、それを考慮して短期と長期のROI、および投資回収期間を予測します。
7. 業界ベンチマークと比較する：skills/context-engine/industry-profiles.mdを参照し、ブランドの業種における平均と比べて、各チャネルのパフォーマンスが平均を上回るか、同程度か、下回るかを評価します。
8. 効率化の機会を特定する：限界収益が低下しているチャネル、支出を増やすことで不均衡に大きな効果が期待できるチャネル、CPAがLTVを上回り持続不可能な支出となっているチャネルを特定します。
9. 投資回収期間を計算する：LTVデータが提供されている場合は、チャネルごとに顧客獲得コストを回収するまでの月数を計算し、最も早く回収できるチャネルと、長期的な価値を見込む必要があるチャネルを特定します。
10. 予算再配分のシナリオをモデル化する：低パフォーマンスのチャネルから高パフォーマンスのチャネルへ予算を移す、2～3件の再配分シナリオを作成し、ROI総額、コンバージョン総数、全体のCPAへの影響を予測します。
11. 結果をキャンペーントラッカーに記録する：ROI分析をcampaign-tracker.pyに記録し、今後の分析で期間ごとのトレンドを比較し、推奨した再配分によってパフォーマンスが向上したか検証できるようにします。
12. エグゼクティブレポートをまとめる：ステークホルダーへの提示に適した形式に分析をまとめます。要点を明確にし、可視化に使えるデータ表を用意し、実行可能な次のステップを示します。

出力

以下を含む、構造化されたROI分析レポート：

• チャネル別のパフォーマンス表（支出、収益、コンバージョン数、ROI、ROAS、CPA、CPL）
• キャンペーン全体のROIと全体のROAS、および支出総額と収益総額の概要
• モデルごとの貢献度の配分変化を示すアトリビューションモデルの比較
• LTVを加味したROI予測と投資回収期間の分析（顧客のLTVが提供されている場合）
• チャネルごとにパフォーマンスを平均以上・平均並み・平均以下で評価した業界ベンチマークとの比較
• 収益逓減と拡大の機会を特定する効率分析
• 2～3件のシナリオと予測結果を含む予算再配分の推奨事項
• 具体的な改善策を含む、低パフォーマンスのチャネルの診断
• 期間ごとのトレンド比較（キャンペーントラッカーに過去データがある場合）
• 重要なインサイト上位3件と推奨する次のステップをまとめたエグゼクティブサマリー
• Google Sheetsまたはスライドデッキへのエクスポートに使える、可視化対応のデータ表

使用するエージェント

• analytics-analyst -- ROI の計算、アトリビューションモデリング、ベンチマーク比較、効率分析、回収期間の計算、データに基づく提案
• marketing-strategist -- 予算最適化戦略、チャネルミックスの提案、再配分シナリオの設計、ステークホルダー向けコミュニケーションのための経営層向けインサイトの構成