exec-summary

/digital-marketing-pro:exec-summary

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/ 同级。请使用 Python 3.10 或更高版本运行：python；如果找不到 python，则使用 python3（macOS 和许多 Linux 系统）。

用途

生成简洁、适合高管阅读的营销绩效摘要。重点关注业务层面的指标——ROI、CAC、LTV、市场份额——而非运营细节。将战略成果与风险、竞争定位和高层建议整合为适用于高管决策的格式。支持单一品牌摘要，也支持汇总所有受管理品牌的整体组合情况，并能根据目标受众（CEO、CMO、董事会）调整内容深度和术语。

旨在成为高管了解营销业务影响、做出资源分配决策并评估战略方向所需的唯一材料，无需后续提问或补充报告。

所需输入

用户必须提供（或将收到提示提供）：

• 范围：选择汇总单一品牌（使用当前品牌）还是整个品牌组合（汇总 ~/.claude-marketing/brands/ 中的所有品牌）。组合模式至少需要配置两个品牌
• 时间段：报告窗口——本月、本季度、本年度、过去 30 天、过去 90 天或自定义日期范围。用于确定提取哪些数据以及采用哪些对比基准
• 重点领域（可选）：需要重点说明的主题，例如“付费媒体 ROI”“客户获取”“内容表现”“电子邮件收入”“品牌知名度”。如果未提供，摘要将按比例涵盖所有活跃渠道
• 受众：报告的读者——CEO（业务成果、市场地位、增长轨迹）、CMO（渠道表现、团队效率、战略举措）、CFO（ROI、CAC 回收期、预算使用情况）、营销副总裁（战术成果、销售渠道影响）或董事会（整体品牌组合状况、竞争地位、战略方向）
• 交付格式（可选）：摘要的交付方式——markdown（默认）、Slack 消息、电子邮件草稿、Google Sheets 或 Google Slides。可同时请求多种格式
• 竞争背景（可选）：是否纳入竞争定位分析——需要来自 /digital-marketing-pro:competitor-analysis 或已连接的竞争情报 MCP 服务的历史竞争对手数据
• 对比基准（可选）：对比对象——上一周期（MoM、QoQ）、去年同期（YoY）、计划/目标或行业基准。如果有可用数据，默认与上一周期及去年同期对比
• 以往的高管摘要（可选）：引用先前的高管摘要，以保持不同周期叙述的连贯性——跟踪先前风险是否得到缓解、先前建议是否已落实，以及发展趋势是否有所改善

流程

1. 加载品牌背景：读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 获取当前启用的品牌 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）以及行业背景。还要检查 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json 中是否存在指南；如果存在，则加载限制要求。检查 ~/.claude-marketing/sops/ 中是否有代理机构的 SOP。如果没有品牌，则询问：“先设置品牌？（/digital-marketing-pro:brand-setup）”——或者使用默认设置继续。
2. 收集绩效数据：单品牌模式——从所有已连接的 MCP 获取指标（Google Analytics、Google Ads、Meta Ads、HubSpot、Salesforce 等），从执行日志加载营销活动历史，并加载先前的绩效快照以进行趋势对比。组合模式——遍历 ~/.claude-marketing/brands/ 中的所有品牌，汇总各品牌指标，再汇总为组合总计；如果品牌在不同地区运营，则进行货币换算。
3. 计算高管 KPI：计算五项核心高管指标——营销总 ROI（营销带来的收入 / 营销总支出）、客户获取成本（总支出 / 新增客户数）、客户终身价值（每位客户的平均收入 x 平均留存期）、估算的市场份额趋势（如果有竞争数据），以及品牌健康度评分（由认知度、情感倾向、互动度和忠诚度指标综合得出）。使用脚本进行标准化计算（所有脚本都需要传入必需参数）：

   python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/clv-calculator.py" --model simple --avg-purchase-value {value} --purchase-frequency {per-year} --customer-lifespan {years} --margin 30
   python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/roi-calculator.py" --channels '[{"name":"google_ads","spend":10000,"revenue":42000}]' --attribution last_touch --period "{YYYY-MM}"
   

4. 分析趋势和对比：将各项 KPI 与上一周期（根据时间范围选择 MoM 或 QoQ）、去年同期（YoY）以及设定的目标或计划进行比较。计算百分比变化，并标记显著变动——提升超过 10% 视为成果，下降超过 10% 视为风险。根据当前运行速度预测期末趋势：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/revenue-forecaster.py" --historical '[{"period":"2026-05","revenue":120000}]' --forecast-months 3 --growth-assumption 0.05（合成示例——仅为演示而编造；切勿重复使用这些数字）。
5. 回顾先前摘要的连续性：如果引用了先前的高管摘要，则将当前周期与先前的建议进行比较——哪些已执行，哪些已推迟，以及趋势如何变化。跟踪先前标记的风险是否已成真或得到缓解，以及先前的成果是否得以维持或出现倒退。
6. 确定 3 项主要成果：选出本周期影响最大的三项积极成果——ROI 提升最大、效率最高的渠道、表现最佳的营销活动、增长最快的细分市场，或最显著的竞争优势。每项成果都必须包含具体数据（数字、百分比、金额）、业务影响说明，以及扩大或保持这一势头的建议。
7. 确定 3 项主要风险：选出最关键的三项风险信号——渠道表现下滑、CAC 上升、预算超支、竞争威胁、合规风险或市场变化。每项风险都必须包含严重程度评估（关注、担忧、严重）、佐证数据、若不处理可能造成的业务影响，以及具体的缓解措施，并建议负责人和时间安排。
8. 生成战略建议：根据成果、风险和趋势数据，提出 3-5 项按优先级排序的战略建议。每项建议都要包含行动、预期影响（尽可能量化）、所需投入或工作量、时间安排，以及支持该建议的数据。根据目标受众调整措辞和表达方式——面向 CFO 使用财务语言，面向 CEO 使用增长语言，面向 CMO 使用运营语言。
9. 评估竞争定位：如果有竞争数据，则概述相对市场地位——相对于主要竞争对手的声量占比、搜索份额、广告展示份额、内容权威度和社交互动基准。指出竞争差距和机会。如果没有竞争数据，则说明这一缺口，并建议运行 /digital-marketing-pro:competitor-analysis。
10. 计算预算使用情况：分析总支出与计划的差异、各渠道的预算执行进度（超支/未达）、消耗速度趋势，以及预计期末支出。标记预算执行进度高于或低于计划 15% 以上的渠道。为表现不佳或超支的渠道提出预算重新分配建议：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget-optimizer.py" --channels '[{"name":"google_ads","spend":10000,"roas":4.2}]' --total-budget {amount}（--total-budget 为必需参数）。
11. 生成组合明细（组合模式）：对于多品牌组合，创建逐品牌摘要卡，显示各品牌的主要 KPI、最大成果、最大风险以及对组合总计的相对贡献。按 ROI 对品牌排名，并标记表现显著低于组合平均水平的品牌。评估组合层面的多元化健康状况——整体表现对单一品牌的依赖程度。
12. 按目标受众调整格式：根据指定受众调整摘要结构和语言——CEO 需要一页式业务叙述，突出最终影响和市场走势；CMO 需要渠道层面的表现和战略计划进展；CFO 需要财务效率指标、预算使用情况和回本周期；董事会需要组合健康状况、战略方向和市场背景。
13. 通过指定渠道交付：按要求设置最终摘要的格式——供直接使用的 Markdown、通过 Slack MCP 交付的 Slack 格式消息、电子邮件草稿、Google Sheets 结构化数据，或 Google Slides 幻灯片大纲。如果要求多种格式，则分别生成各个版本。所有输出都要包含数据最新时间戳和方法说明脚注。

输出

包含以下内容的结构化执行摘要：

• 高管摘要标题：用一句话概述本期营销表现，例如：“营销带来 240 万美元的归因收入，ROI 达到 4.2 倍，环比增长 18%；付费媒体和电子邮件表现最佳”
• 5 项关键 KPI 及趋势指标：营销总 ROI、CAC、LTV（CLV）、市场份额估算值和品牌健康度评分——每项均显示当前值、趋势箭头（上升／下降／持平）、较上一期的百分比变化、同比百分比变化，以及相对目标的状态（按计划推进、超前、落后）
• 3 项主要成果：每项均包含具体数据、业务影响、促成因素，以及扩大或维持成果的建议。采用高管语言表述——先说明结果，再提供支持细节
• 3 项主要风险：每项均包含严重程度（关注／需留意／紧急）、支持数据、若不采取措施预计产生的业务影响，以及具体的缓解措施、建议负责人和时间线
• 战略建议（3–5 项）：按优先级排列的行动清单——要做什么、原因（有数据支持）、预期影响（量化）、所需投入和建议时间线。按预期 ROI 或战略重要性排序
• 上一期跟进情况：更新此前建议的状态（已采取、已延期或已取消）、此前风险的缓解进展，以及先前成果是否得以维持——让各报告期之间的叙述保持连贯
• 竞争定位概览：相较主要竞争对手的声量份额、搜索可见度、广告投放情况和内容权威度——包括趋势方向、竞争差距和战略影响
• 渠道表现摘要：每个活跃渠道用一行概述表现——支出、归因收入、ROI、较上一期的趋势以及相对计划的进度——按对整体表现的贡献排序
• 预算使用情况：实际总支出与计划对比、消耗速度走势、预计期末支出、各渠道进度标记，以及对进度过快或过慢渠道的预算重新分配建议
• 收入预测：根据当前走势预测期末收入，并提供置信区间，以及可能影响结果的关键假设
• 单页可视化摘要：采用适合打印或屏幕共享的结构化布局——顶部呈现 KPI，中部呈现成果和风险，底部呈现建议，并优化视觉层级，方便高管快速浏览
• 品牌组合细分（仅组合模式）：按品牌提供摘要卡，显示每个品牌的主要 KPI、最大成果、最大风险，以及对组合总量的相对贡献。包括品牌组合多元化评分和品牌级 ROI 排名
• 数据质量说明：透明说明哪些指标基于完整数据、哪些存在缺口或采用估算值、哪些平台存在数据延迟，以及摘要的整体置信度——确保高管了解哪些数据可靠，哪些应谨慎解读
• 下期展望：前瞻性内容，包括预计 KPI 走势、将影响下期数据的待上线营销活动或战略举措，以及即将到来的关键日期或待决事项
• 详细附录：为希望深入了解的相关方提供支持性数据表、渠道细分、营销活动级表现、方法说明、数据来源文档和数据最新时间戳
• 高管发言要点：列出 3–5 条高管可在领导层会议上口头使用的要点——预先撰写的简短表述，准确反映数据且不过度简化，适用于董事会演示或投资者更新
• 带负责人的行动项：从战略建议中提取的独立后续步骤清单，注明指定负责人、截止日期和成功标准，让摘要推动行动，而不只是传递信息
• 方法论脚注：简要说明关键指标的计算方式、采用的归因模型，以及针对季节性、数据缺口或平台报告差异所做的调整——确保这些数据在受到质疑时经得起推敲

使用的 Agent

• agency-operations — 投资组合汇总、高管格式排版、多品牌数据整合、货币标准化、交付渠道格式排版和摘要结构优化
• analytics-analyst — 指标计算、KPI 计算、趋势分析、对比基准、竞争基准分析、渠道表现分析、预算使用情况跟踪和收入预测
• marketing-strategist — 战略建议生成、竞争定位评估、风险识别与缓解规划、赢单叙事构建，以及针对不同受众调整叙事