funnel-audit

/digital-marketing-pro:funnel-audit

脚本位置。 如果你的宿主未设置 ${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：使用 python；如果找不到 python，则使用 python3（macOS 和许多 Linux 系统）。

用途

分析完整的客户获取与转化漏斗，找出潜在客户在哪些环节流失、流失原因，以及哪些改动最能提升整体转化率。

所需输入

用户必须提供（或将收到提示填写）：

• 漏斗阶段：要分析的阶段（或使用标准阶段：认知 > 兴趣 > 考虑 > 意向 > 购买 > 留存）
• 漏斗数据：各阶段的指标（流量、潜在客户、MQL、SQL、商机、客户），或定性描述
• 流量来源：访客/潜在客户的来源
• 转化节点：各阶段的关键操作（填写表单、申请演示、开始试用、购买）
• 已知痛点：用户已怀疑表现不佳的阶段
• 技术栈：正在使用的 CRM、分析和营销自动化工具

流程

1. 加载品牌背景信息：读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 获取当前品牌 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）和行业背景。同时检查是否有指南：查看 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json；如果存在，则加载限制条款和相关类别文件。检查 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/templates/ 中是否有自定义模板。检查 ~/.claude-marketing/sops/ 中是否有代理机构 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. 绘制当前漏斗，并计算各阶段之间的转化率
3. 将各阶段间的转化率与行业平均水平进行比较
4. 找出流失率最高的环节，并计算各处差距带来的收入影响
5. 分析各瓶颈的潜在原因：信息传达、定位、用户体验、时机、优惠、跟进
6. 评估潜在客户质量信号——进入漏斗的是合适的人群吗？
7. 评估各阶段的培育效果
8. 建模改进情景：“如果 X 阶段提升 Y%，整体收入将增加 Z%”
9. 按收入影响和实施成本对建议排序
10. 估算并验证改动：针对首要建议，使用 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/sample-size-calculator.py" --baseline-rate {stage-rate} --mde {mde} --mde-type absolute --significance 0.95 --power 0.80 估算验证实验所需样本量（如果目标是相对提升，则传入 --mde-type relative——在基准率为 5% 时，两种方式的结果相差约 40 倍）。改动实施后，使用 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/significance-tester.py" --control-visitors {n} --control-conversions {n} --variant-visitors {n} --variant-conversions {n} --confidence 0.95 确认提升具有统计显著性，不要仅凭原始转化率差异就宣布胜出。

输出

结构化的漏斗审计报告，包含：

• 漏斗可视化图表，展示各阶段的转化率
• 各阶段的行业基准对比
• 按收入影响排序的前 3 大瓶颈
• 各瓶颈的根因分析及支持证据
• 改进情景及预估收入影响
• 优先级行动计划，涵盖快速见效措施和战略项目
• 用于跟踪改进效果的衡量框架

使用的 Agent

• marketing-strategist — 漏斗架构、潜在客户质量分析、战略建议
• analytics-analyst — 转化数据分析、基准对比、影响建模
• cro-specialist — 转化瓶颈诊断、A/B 测试建议、表单和结账优化、统计显著性测试