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budget-optimizer

budget-optimizer

github.com/indranilbanerjee营销与增长919125 次安装2 天前更新
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关于 budget-optimizer

为营销团队提供基于渠道表现数据和行业基准的预算优化技能。它评估效率与边际回报，建模收益递减，并生成受约束条件影响的预算分配方案和分阶段调整计划。

主要功能

  1. 01计算渠道效率指标
  2. 02按边际效率排列渠道
  3. 03建模收益递减与饱和度
  4. 04生成约束条件内的预算分配
  5. 05比较当前与优化方案
  6. 06制定分阶段调整时间表

适用场景

  1. 01根据渠道表现重新分配预算
  2. 02评估增加某渠道支出的预期回报
  3. 03为预算调整制定逐周实施计划

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/indranilbanerjee/digital-marketing-pro --skill budget-optimizer

安装后在 Claude Code 中输入/budget-optimizer确认已加载。

详细介绍

/digital-marketing-pro:budget-optimizer

脚本位置。 如果宿主未设置 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}，脚本位于此插件的 scripts/ 文件夹中，与 skills/ 并列。请使用 Python 3.10 或更高版本运行：python；如果找不到 python，则使用 python3（适用于 macOS 和许多 Linux 系统）。

用途

利用绩效数据和行业基准，按渠道进行数据驱动的营销预算优化。分析当前支出效率，对各渠道的边际收益递减情况建模，并生成优化后的预算分配方案，其中包括预期 ROI 提升和分阶段重新分配时间表。

所需输入

用户必须提供（或系统会提示用户提供）：

  • 按渠道划分的当前预算：当前支出的分配情况（例如，付费搜索、付费社交、SEO、电子邮件、内容、展示广告、联盟营销、活动等）
  • 按渠道划分的绩效数据：各渠道的关键指标——测量周期内的支出、收入或转化次数、CPA、ROAS 和转化量
  • 可用总预算：优化周期内的整体营销预算（月度、季度或年度）
  • 业务目标：首要目标——最大化收入、降低 CPA、达到特定的潜在客户或收入目标，或平衡增长与效率
  • 约束条件：最低支出要求、管理层要求的渠道、季节性因素、合同承诺或平台最低支出要求
  • 测量周期：绩效数据所涵盖的时间范围（最近 30、60、90 天或自定义范围）
  • 归因模型：当前采用的转化归因方式（末次点击、首次点击、线性、数据驱动或未知）
  • 季节性因素：即将到来的季节性高峰、促销期或会影响渠道绩效的行业活动
  • 历史背景：绩效数据是否反映典型时期，或是否受到一次性事件影响（产品发布、病毒式传播或服务中断）

流程

  1. 加载品牌背景：读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 获取当前启用的 slug，然后加载 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json。应用品牌语气、目标市场的合规规则（skills/context-engine/compliance-rules.md）和行业背景。同时检查指南：查看 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json 是否存在——如果存在，加载限制条件和相关类别文件。检查自定义模板：~/.claude-marketing/brands/{slug}/templates/。检查代理机构 SOP：~/.claude-marketing/sops/。如果没有品牌，询问：“先设置品牌（/digital-marketing-pro:brand-setup）？”——也可以使用默认设置继续。
  2. 运行 budget-optimizer.py 脚本：执行 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget-optimizer.py" --channels '[{"name":"google_ads","spend":10000,"roas":4.2}]' --total-budget {amount}（必须提供 --total-budget；通过 --channels JSON 或 --file 传入渠道数据），以计算基准效率指标并生成优化方案。
  3. 计算各渠道的效率指标：计算各渠道的 ROAS、CPA、每条潜在客户线索成本、每美元收入、贡献利润率和边际获客成本。
  4. 按边际效率对渠道排序：根据每增加一美元支出的增量回报对渠道排序，同时考虑当前饱和度和历史表现趋势。
  5. 应用收益递减模型：模拟各渠道效率随支出增加而下降的情况——找出各渠道的拐点和饱和上限。
  6. 生成优化后的预算分配：在遵守所有限制和最低可行支出门槛的前提下，重新分配预算，以最大化既定目标。
  7. 比较当前方案与优化方案：构建并排对比，展示支出调整、预测指标变化以及所有 KPI 的净改善。
  8. 预测 ROI 改善情况：估算重新分配预算带来的总收入、转化量、ROAS 和 CPA 改善，并提供置信区间。
  9. 考虑最低可行支出门槛：确保没有渠道的支出低于产生有效数据、维持竞价竞争力或履行合同义务所需的最低水平。
  10. 纳入测试预算：预留总预算的 10-15% 用于实验——测试新渠道、创意、受众拓展或新兴平台。
  11. 标注归因方面的注意事项：指出归因模型的局限性可能导致效率计算出现偏差之处，并建议进行调整。
  12. 制定预算重新分配时间表：在 4-8 周内分阶段调整预算，避免影响效果——逐步增加和减少支出，并设置每周检查点和回滚触发条件。

输出

一份结构化的预算优化计划，包含：

  • 当前与优化后的预算分配表：并列展示各渠道预算，列出金额、占总预算的比例以及相较当前的变化
  • 预期 ROI 改善：预估营收、转化量、ROAS 和 CPA 的提升，并附上置信区间
  • 渠道效率排名：按边际回报对渠道排序，并展示边际收益递减曲线和饱和度指标
  • 预算重新分配建议：明确各项增加、减少或维持预算的具体金额，并说明理由
  • 情景对比：针对优化后的预算分配，提供最佳、预期和保守三种预测
  • 实施时间表：分阶段重新分配预算的安排，包含每周检查点、效果触发条件和回滚标准
  • 风险评估：分析每项调整的潜在不利影响、最低可行投放金额警告、归因盲区及缓解策略
  • 测试预算计划：推荐实验，列出预算分配、假设、成功标准和衡量方法
  • 归因说明：说明当前归因模型可能如何高估或低估特定渠道的贡献
  • 执行摘要：用于向利益相关方汇报的 1 页关键发现与建议措施概述

使用的 Agent

  • analytics-analyst — 分析绩效数据、计算效率、建立边际收益递减模型、预测 ROI、评估归因
  • media-buyer — 制定渠道级预算策略、提供投放门槛专业建议、安排预算重新分配顺序、提供平台基准数据、分析竞价动态

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