Marketing Intelligence & Optimization

Name: Marketing Intelligence & Optimization
Author: saifs.ai

远程服务

saifs.ai商业与营销16 天前更新

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关于 Marketing Intelligence & Optimization

面向营销团队的 MCP 服务，可将广告支出、销售、订单篮子、A/B 测试和用户采用数据转为带有金额影响与置信度的决策。它涵盖渠道回报、预算调整、产品组合、实验检验及获客与客户价值分析。

主要功能

01评估渠道 ROI、饱和度和预算调整
02根据订单篮子分析产品组合
03检查 A/B 测试显著性与统计功效
04估算新品扩散和渠道单位经济效益
05输出带金额影响和置信度的决策

适用场景

01决定哪些营销渠道应停止或扩大投入
02检查落地页 A/B 测试结果是否可靠
03根据订单数据选择捆绑销售产品

MCP 相关

通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供营销分析工具，并使用 OAuth 2.1 登录。大型数据集可通过生成的 Python 脚本在本地分析。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http ai-saifs-marketing-intelligence https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"ai-saifs-marketing-intelligence":{"type":"http","url":"https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"ai-saifs-marketing-intelligence":{"type":"http","url":"https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"ai-saifs-marketing-intelligence":{"type":"http","url":"https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"ai-saifs-marketing-intelligence":{"serverUrl":"https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"}}}

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

营销情报与优化

将广告支出、销售额、订单篮子、A/B 测试次数和采用数据转化为按优先级排序的 STOP / SCALE / SHIP / WAIT 决策，并提供资金影响和置信度。涵盖营销组合建模（渠道 ROI、饱和度和预算重新分配）、购物篮组合、带有统计功效和窥探检查的 A/B 显著性分析、新产品爬坡的 Bass 扩散模型，以及按渠道计算的 CAC / LTV / 回本周期。仅当提供相应数据时才运行对应部分；MMM 结果仅供方向性参考，并非因果结论。


注册表名称	`ai.saifs/marketing-intelligence`
端点	`https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp`
传输方式	Streamable HTTP（远程，无需安装）
身份验证	OAuth 2.1 — PKCE（S256）和动态客户端注册；客户端首次使用时会打开登录页面
发布者	SAIFS AI

安装

VS Code / GitHub Copilot

添加到 .vscode/mcp.json（工作区）或用户的 mcp.json：

{
  "servers": {
    "saifs-marketing-intelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

然后从 MCP 视图启动服务，并在出现提示时登录。

Claude（claude.ai、Desktop）

设置 → 连接器 → 添加自定义连接器，然后粘贴：

https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-marketing-intelligence https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

任何其他 MCP 客户端

使用 Streamable HTTP 传输方式连接到 https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp。服务会返回包含 WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… 的 401 挑战，因此支持 OAuth 的客户端会自动登录。

工具

工具	功能
`marketing_intelligence`	分析每个数据数组最多包含 200 行的数据载荷——支出、销售额、购物篮、A/B 测试、采用情况、获客数据、客户收入——并返回按优先级排序的决策，以及渠道 ROI、预算调整、组合建议、测试结论和单位经济效益。
`marketing_intelligence_get_engine`	适用于较大的导出数据（Meta/Google 支出、Shopify 订单）：返回一个仅依赖 numpy 的 Python 脚本，可在本地运行相同分析，因此营销数据不会发送到服务端。