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coo-analytics

coo-analytics

github.com/lotosbin数据与数据库1556 次安装40 周前更新
代码仓库

关于 coo-analytics

coo-analytics 是面向产品运营人员的数据采集与分析技能,覆盖应用、小程序和创作者平台,并提供报告模板与异常判断方法。

主要功能

  1. 01采集 App Store Connect 销售与用户指标
  2. 02采集小程序访问和用户数据
  3. 03采集小红书、抖音及公众号指标
  4. 04使用 Playwright MCP 浏览并截图
  5. 05提供日报、周报模板及异常检测

适用场景

  1. 01汇总多个平台的运营数据
  2. 02制作日常或周期性数据报告
  3. 03发现指标波动并排查业务原因

MCP 相关

通过 Playwright MCP 导航平台页面、读取可见文本并保存截图,用于数据采集。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/lotosbin/claude-skills --skill coo-analytics

安装后在 Claude Code 中输入/coo-analytics确认已加载。

详细介绍

来自项目 README

COO 产品运营数据分析技能

触发条件

当用户提到以下内容时自动触发:

  • "运营数据"
  • "数据分析"
  • "App Store 数据"
  • "小程序数据"
  • "创作者数据"
  • "数据采集"
  • "数据报告"

核心能力

数据源支持
平台数据类型采集方式
App Store Connect下载量、收入、评分、评论Playwright MCP
微信小程序后台访问量、用户数、留存Playwright MCP
小红书创作者中心粉丝、笔记、互动数据Playwright MCP
抖音创作者中心播放量、粉丝、互动Playwright MCP
微信公众号后台阅读量、粉丝、互动Playwright MCP
Playwright MCP 集成
# 页面导航
mcp__playwright__playwright_navigate --url "URL"

# 页面截图
mcp__playwright__playwright_screenshot \
  --name "screenshot_name" \
  --savePng true \
  --fullPage true

# 获取页面文本
mcp__playwright__playwright_get_visible_text

# 获取页面HTML
mcp__playwright__playwright_get_visible_html

# 获取特定元素
mcp__playwright__playwright_get_visible_html --selector ".data-card"

# 等待页面加载
mcp__playwright__playwright_navigate \
  --url "URL" \
  --waitUntil "networkidle"

# 执行滚动
mcp__playwright__playwright_evaluate \
  --script "window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)"
App Store Connect 数据采集
目标URL: https://appstoreconnect.apple.com/

采集数据:
├── 销售数据
│   ├── 单位销量
│   ├── 销售额
│   └── 订阅收入
├── 用户数据
│   ├── 新增用户
│   ├── 活跃用户
│   └── 留存率
├── 评价数据
│   ├── 评分分布
│   ├── 评论数量
│   └── 评论内容
└── 版本数据
    ├── 下载趋势
    └── 崩溃报告

采集流程:

# 1. 导航到 App Store Connect
mcp__playwright__playwright_navigate \
  --url "https://appstoreconnect.apple.com/" \
  --waitUntil "networkidle"

# 2. 登录状态检查
mcp__playwright__playwright_get_visible_text

# 3. 导航到销售报告
mcp__playwright__playwright_click \
  --selector "a[href*='sales']"

# 4. 截图保存数据
mcp__playwright__playwright_screenshot \
  --name "appstore_sales_$(date +%Y%m%d)" \
  --savePng true

# 5. 获取数据表格
mcp__playwright__playwright_get_visible_html \
  --selector ".sales-table"
小程序后台数据采集
目标URL: https://mp.weixin.qq.com/

采集数据:
├── 访问数据
│   ├── 页面浏览量
│   ├── 访问人数
│   └── 访问次数
├── 用户数据
│   ├── 新增用户
│   ├── 活跃用户
│   └── 用户画像
├── 来源分析
│   ├── 搜索来源
│   ├── 分享来源
│   └── 广告来源
└── 留存数据
    ├── 次日留存
    ├── 7日留存
    └── 30日留存
小红书创作者中心数据采集
目标URL: https://creator.xiaohongshu.com/

采集数据:
├── 粉丝数据
│   ├── 粉丝总数
│   ├── 新增粉丝
│   └── 粉丝画像
├── 内容数据
│   ├── 发布笔记数
│   ├── 笔记曝光
│   └── 互动数据
├── 互动数据
│   ├── 点赞数
│   ├── 收藏数
│   └── 评论数
└── 收益数据 (如有)
    ├── 品牌合作
    └── 直播收益
抖音创作者中心数据采集
目标URL: https://creator.douyin.com/

采集数据:
├── 视频数据
│   ├── 发布视频数
│   ├── 总播放量
│   └── 平均播放
├── 粉丝数据
│   ├── 粉丝总数
│   ├── 新增粉丝
│   └── 粉丝画像
├── 互动数据
│   ├── 点赞数
│   ├── 评论数
│   └── 分享数
└── 收益数据 (如有)
    ├── 直播收益
    └── 商品带货

数据采集流程

自动化采集脚本
#!/bin/bash
# daily_data_collect.sh

DATE=$(date +%Y%m%d)

# App Store 数据
collect_appstore() {
  echo "采集 App Store 数据..."
  mcp__playwright__playwright_navigate \
    --url "https://appstoreconnect.apple.com/"
  mcp__playwright__playwright_screenshot \
    --name "appstore_${DATE}" \
    --savePng true
}

# 小程序数据
collect_miniapp() {
  echo "采集小程序数据..."
  mcp__playwright__playwright_navigate \
    --url "https://mp.weixin.qq.com/"
  mcp__playwright__playwright_screenshot \
    --name "miniapp_${DATE}" \
    --savePng true
}

# 小红书数据
collect_xiaohongshu() {
  echo "采集小红书数据..."
  mcp__playwright__playwright_navigate \
    --url "https://creator.xiaohongshu.com/"
  mcp__playwright__playwright_screenshot \
    --name "xiaohongshu_${DATE}" \
    --savePng true
}

# 执行采集
collect_appstore
collect_miniapp
collect_xiaohongshu

数据报告模板

日报模板
# [日期] 运营数据日报

## App Store
| 指标 | 今日 | 昨日 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 下载量 | XXX | XXX | +X% |
| 收入 | ¥XXX | ¥XXX | +X% |
| 评分 | X.X | X.X | - |
| 活跃用户 | XXX | XXX | +X% |

## 小程序
| 指标 | 今日 | 昨日 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 访问量 | XXX | XXX | +X% |
| 新增用户 | XX | XX | +X% |
| 页面浏览 | XXX | XXX | +X% |

## 小红书
| 指标 | 今日 | 昨日 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 粉丝 | XXX | XXX | +X |
| 点赞 | XXX | XXX | +X |
| 收藏 | XX | XX | +X |

## 问题与机会
- 问题: ...
- 机会: ...

## 明日计划
- [ ] 计划1
- [ ] 计划2
周报模板
# [周期] 运营数据周报

## 本周总结
- 完成事项
- 关键成果

## 数据概览
| 平台 | 周下载/访问 | 周收入 | 周互动 |
|------|------------|--------|--------|
| App Store | XXXX | ¥XXXX | XXX |
| 小程序 | XXXX | - | XXX |
| 小红书 | - | - | XXXX |

## 数据趋势
- 图表: 下载/访问趋势
- 图表: 收入趋势
- 图表: 互动趋势

## 对比分析
- 与上周对比
- 与目标对比

## 下周计划
- [ ] 计划1
- [ ] 计划2

数据分析方法

关键指标定义
指标计算方式监控频率
日活 (DAU)每日活跃用户数每日
月活 (MAU)每月活跃用户数每月
留存率(第N日回访用户/当日新增)每日
转化率完成目标用户/总访问每周
ARPU收入/活跃用户每月
异常检测
数据异常判断:
├── 指标变化超过 ±20%
├── 连续3天同向变化
└── 单日极值 (历史最高/最低)

异常处理流程:
1. 发现异常数据
2. 排查原因 (活动/Bug/外部因素)
3. 记录异常
4. 调整分析口径 (如需要)
5. 恢复正常监控

最佳实践

数据采集
  • 固定采集时间,确保数据可比
  • 保存原始截图,作为凭证
  • 建立数据字典,统一口径
数据分析
  • 多维度交叉分析
  • 关注趋势变化
  • 关联业务事件
  • 及时发现问题
数据报告
  • 突出关键指标
  • 量化而非定性
  • 对比基准数据
  • 提出行动建议

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