journey-design

/digital-marketing-pro:journey-design

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：python，如果找不到 python，则使用 python3（macOS 和许多 Linux 系统）。

目的

将全面的跨渠道客户旅程设计为状态机。定义旅程状态（从认知到拥护）、由互动信号触发的状态转换、包含渠道专属内容的触点、用于个性化的分支逻辑，并在启动前模拟预期结果。将抽象的客户生命周期阶段转化为具体、可执行的旅程地图，为每一步指定内容、时间和渠道，然后在投入资源实施之前，通过蒙特卡洛模拟验证设计。

所需输入

用户必须提供（或系统会提示用户提供）：

• 旅程目标：此旅程要实现的主要目标——获客（将潜在客户转化为客户）、引导（帮助新客户实现首次价值）、留存（保持现有客户的参与度并促使其续约）、挽回（重新吸引已流失或不活跃的客户）、增购（促使客户升级至更高级别或购买其他产品）、拥护（将满意客户转化为推荐者和推广者），或自定义生命周期阶段
• 目标受众细分群体：进入此旅程的具体受众细分群体——按人口统计特征、行为、生命周期阶段或过往互动定义。支持多个细分群体，并可根据各群体的特定行为设置分支路径。例如，“通过博客内容注册的试用用户”、“即将续约且席位数达到 30 个以上的企业账户”，或“过去 90 天内流失的客户”
• 可用渠道：可用于触点的沟通渠道——电子邮件、SMS、社交媒体（自然和付费）、应用内消息、推送通知、直邮、销售外联、广告（再营销和潜在客户开发）、网络研讨会或社区。仅应纳入品牌具备实际运营能力的渠道
• 预期结果：可衡量的旅程成功标准——主要转化目标（例如，“60% 的试用用户在 7 天内完成激活”）、次要指标（互动率、转化时间、每个阶段的流失率）和保护性限制（每周触达次数上限、消息间最短间隔、退订率上限）
• 可用内容资产：可用于触点或经调整后用于触点的现有内容——博客文章、案例研究、产品演示、电子邮件模板、落地页、视频、网络研讨会或文档。还应注明需要新制作内容的缺口
• 旅程时长（可选）：从进入到完成的预期总时间线——例如，“14 天引导期”、“90 天留存周期”或“30 天挽回窗口”。如果省略，系统会根据目标设计合适的默认时间线
• 个性化信号（可选）：可用于分支判断的行为或人口统计信号——产品使用数据、电子邮件互动历史、网站行为、购买历史、支持工单状态或 NPS 评分。信号越多，分支逻辑就越精细

流程

1. 加载品牌背景：读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 获取当前激活的 slug，然后加载 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json。设计旅程时，应用品牌声音、语气、合规规则（skills/context-engine/compliance-rules.md）、行业背景和受众画像。如果存在 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json，则加载其中的指南，并应用渠道限制、频次上限和内容标准。检查 ~/.claude-marketing/sops/ 中是否有机构标准操作流程。如果没有品牌，请询问：“先设置品牌（/digital-marketing-pro:brand-setup）吗？”——或者使用默认设置继续。
2. 设计旅程状态机：根据目标定义旅程状态。每个状态代表客户经历的一个独立阶段——例如，对于新用户引导：欢迎（第 0–1 天）、激活（第 1–3 天）、初次获得价值（第 3–7 天）、养成习惯（第 7–14 天）、拥护者（第 14 天起）。对于获客：认知、兴趣、考虑、意向、评估、购买。每个状态都有进入条件、退出条件，以及在触发升级或替代路径前的最长停留时间。
3. 定义状态转换：对于每个状态间的转换，指定触发事件（客户采取或未采取什么行动会导致状态变化）、转换概率（根据行业基准和品牌数据估算的可能性）、时间窗口（客户通常在当前状态停留多久后转换），以及备用处理方式（如果客户未在预期窗口内转换，则采取什么措施——升级、重试或转入替代路径）。
4. 规划触点：为每次状态转换设计具体触点——通过哪个渠道传递消息、内容概要（消息传达什么内容并推动客户采取什么行动）、相对于触发事件的发送时间（立即、延迟 1 小时、次日早晨等），以及成功标准（什么情况算客户与该触点产生互动）。每个触点都应引用可用的内容素材，或标记需要新建内容的缺口。
5. 设计分支逻辑：根据可用信号创建个性化分支。基于互动的分支根据客户是否与上一个触点产生互动（打开邮件、点击链接、访问页面）进行拆分。行为分支根据产品使用情况、购买行为或网站活动进行拆分。基于时间的分支用于处理停滞的客户——高意向信号对应更短的等待时间，低互动则进入更长的培育路径。每个分支都有自己的触点序列和退出条件。
6. 模拟旅程结果：首先使用 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/journey-engine.py" --brand {slug} --action create-journey --name {name} --states '[...]' --transitions '[...]' 保存设计好的状态机，然后执行 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/journey-engine.py" --brand {slug} --action simulate --journey-id {id}。运行蒙特卡洛模拟（1,000 次或更多迭代），预测各阶段的转化率，找出客户停滞或流失的瓶颈状态，估算转化总耗时的分布，计算各渠道的预期触点量，并预测资源需求。将模拟结果与用户期望的结果进行比较，并标记差距。
7. 创建内容概要：为旅程中的每个触点生成内容概要——主题行或标题方向、该阶段的核心信息和价值主张、行动号召、语气和紧迫程度、个性化变量，以及特定渠道的格式要求。有可用的现有内容素材时应予以引用，并标记需要新建内容的缺口及其优先级。
8. 生成实施清单：将旅程拆解为特定平台的实施任务——需要构建的邮件自动化序列、需要配置的 SMS 触发器、需要创建的广告受众细分、需要设置的应用内消息规则、需要定义的销售交接标准，以及需要埋点的跟踪事件。按平台组织任务，并注明依赖关系，以便在可能的情况下并行实施。

输出

• 客户旅程状态机图：直观展示所有状态、转移和分支，呈现从进入到完成的完整客户路径，并清晰标注转移概率、时间安排和决策点
• 触点日历：按时间顺序绘制客户旅程中的每个触点，包括渠道、相对于旅程起始时间和触发事件的时间安排、内容概要及成功标准。按旅程天数和渠道组织，便于从两个维度规划
• 模拟结果：Monte Carlo 模拟输出，展示各阶段的预测转化率及置信区间、通过流失分析识别瓶颈状态、转化时间分布（中位数、第 25 百分位数、第 75 百分位数）、各渠道每月的预期触点量，以及与预期结果的对比和差距分析
• 每个触点的内容简报：为每个触点提供完整的内容简报，包括消息方向、CTA、语气、个性化变量、渠道格式以及素材状态（关联现有素材，或标记需新建素材及其优先级）
• 各平台的实施清单：按平台整理任务列表，包括电子邮件自动化设置、SMS 配置、广告受众创建、应用内消息规则、销售交接触发条件和分析跟踪。每项任务均包含依赖项、预计工作量和实施顺序
• 分支逻辑文档：完整的分支规则，包括触发条件、细分群体路由和回退行为，格式便于营销运营团队或自动化平台实施
• 包含成功指标的监控计划：各旅程阶段需要跟踪的 KPI、表现不佳时的警报阈值、旅程中的 A/B 测试机会，以及建议的优化频率（每周审查、每月重新设计）

使用的 Agent

• journey-orchestrator — 旅程架构和状态机设计，包括与目标相匹配的状态定义、转移建模（含概率估算和时间窗口）、基于参与度、行为和时间信号的分支逻辑设计、Monte Carlo 模拟执行和结果分析、触点规划（渠道、时间和内容映射）、按平台生成实施清单，以及设计包含阶段级 KPI 和警报阈值的监控计划
• content-creator — 生成触点内容简报，包括适合各阶段的消息、跨旅程阶段的语气调整（早期状态采用欢迎语气、停滞状态强调紧迫感、成功状态表达祝贺）、个性化变量映射，以及识别内容缺口并确定创建优先级
• email-specialist — 在整体旅程中整合电子邮件序列，优化电子邮件触点（主题行、发送时间、频率管理），考虑大量自动化序列的送达率，并根据打开、点击和回复等参与信号设计电子邮件分支逻辑