winback-engine

Winback Engine

将沉睡的订阅者重新转化为客户。此技能会扫描你连接的 ESP，找出不活跃的订阅者，根据历史价值对他们进行细分，为每个层级起草个性化的挽回系列，并标记出你应在损害邮件送达率之前抑制的对象。

需要： Cogny MCP + 已连接的 ESP。注册

输出是一套完整、可立即运行的挽回营销活动，而不是一份报告。

用法

/winback-engine — 标准模式（60 天不活跃阈值） /winback-engine aggressive — 30 天阈值（更早采取行动，名单更大） /winback-engine conservative — 90 天阈值（仅针对长期沉睡用户）

前置条件检查

检测已连接的 ESP（与 subject-line-lab 使用相同模式）。如果没有，则提示用户前往 cogny.com 连接。

步骤

1. 定义不活跃阈值

模式	沉睡	深度沉睡	候选抑制对象
激进	30 天以上未打开	90 天以上未打开	180 天以上未打开/点击，且未购买
标准	60 天以上	180 天以上	365 天以上无互动
保守	90 天以上	270 天以上	540 天以上

2. 拉取订阅者数据

从已连接的 ESP 拉取每位活跃订阅者的以下信息：

• 订阅日期
• 最后打开日期 + 最后点击日期（取较晚者作为 last_engaged）
• 历史打开/点击总次数
• 注册来源/名单
• 标签/细分
• 邮件域名（gmail、yahoo、hotmail、企业域名）

购买/LTV 数据——仅限 Klaviyo。 cogny-mcp-proxy 目前通过 list_events（按 "Placed Order" 指标筛选，并汇总每个档案的 value 字段）提供 Klaviyo 的购买数据。此代理中的 Mailchimp、Rule 和 Get a Newsletter 仅提供互动数据——不会提供：

• 总消费额/LTV
• 订单数
• AOV
• 最近订单日期

各 ESP 的工具适配器：

ESP	订阅者列表	购买历史	抑制写入
Klaviyo	list_profiles（详情使用 get_profile）	使用 metric="Placed Order" 的 list_events — 使用每个档案的 value 字段计算 LTV	unsubscribe_profiles
Mailchimp	tool_list_members（筛选 status=subscribed）	不可用	tool_update_member（status=unsubscribed）
Rule	tool_list_subscribers	不可用	tool_update_subscriber / tool_list_suppressions
Get a Newsletter	tool_list_contacts	不可用	tool_delete_contact 或 tool_update_contact

3. 按层级细分

如果使用 Klaviyo（有购买数据）：按互动近期程度 × 历史价值交叉细分：

层级	标准	语气	优惠
A — 高价值沉睡用户	沉睡 + LTV ≥ 最高四分位，或曾经购买	个性化、诚恳致歉、高端	优惠力度大（8 折、免运费、专属访问权限）。这是真金白银。
B — 中等价值沉睡用户	沉睡 + 有过一些互动，或购买过 1 次	亲切、突出价值	优惠力度适中（9 折至 85 折、捆绑优惠、内容）
C — 低互动沉睡用户	沉睡 + 从未购买 + 互动历史较少	直接、坦诚	最后机会优惠，或仅提供内容
D — 考虑抑制的用户	长期沉睡 + 未购买 + 近期没有互动	仅发送最后一封邮件	“除非……否则我们将移除你”

如果使用 Mailchimp / Rule / Get a Newsletter（仅有互动数据）：改为按互动深度分层。这些 ESP 无法从代理获取购买数据，因此基于 LTV 的分层将改为：

层级	标准	语气	优惠
A — 高度互动的沉睡用户	目前沉睡，但历史打开率和点击率较高（点击数位于最高四分位）	个性化，“我们很想念你”	优惠力度大，或提供专属内容
B — 偶尔互动的沉睡用户	沉睡，历史互动程度适中	亲切、突出价值	适度优惠
C — 低互动沉睡用户	沉睡，累计打开或点击次数很少	直接、坦诚	仅提供内容，或请求重新订阅
D — 考虑抑制的用户	长期沉睡，累计互动极少	仅发送最后一封邮件	告别

对于仅有互动数据的 ESP，应省略输出中的收入估算，或在相关发现中将 estimated_impact_usd: null，并注明用户可结合自己的 LTV 数据估算机会规模。

起草邮件前，先输出各层级的用户数量：

Winback candidates: <total>
├─ Tier A (high-value dormant):   <count> subscribers (est. revenue: $<X>)
├─ Tier B (medium):               <count>
├─ Tier C (low engagement):       <count>
└─ Tier D (suppression):          <count>  ← do not keep sending to these

A/B 层级的收入估算：数量 × 历史平均订单金额 × 预期重新激活率（A 层级采用 3-5%，B 层级采用 1-2%）。

4. 为每个层级起草包含 3 封邮件的挽回系列

为每个层级（A、B、C）生成 3 封邮件，发送间隔如下：

• 邮件 1 — 第 0 天，温和重新联系（“我们注意到……”）
• 邮件 2 — 第 4 天，价值 + 优惠
• 邮件 3 — 第 8 天，最后机会 / 做出决定

各层级的语气：

A 层级（高价值）：

• E1：个人化问候；如果能获取姓名，则提及上次购买的商品。暂不提供优惠。
• E2：展示他们错过了什么——所在品类的新产品，或客户故事
• E3：力度最大的优惠，明确要求做出决定（“如果我们已不再适合你，我们会尊重你的选择”）

B 层级（中等）：

• E1：“我们很想念你” + 社会认同
• E2：以内容为主（汇总他们错过的精彩内容）+ 适度优惠
• E3：优惠 + 截止日期

C 层级（低互动）：

• E1：直接询问——“这些内容对你仍有用吗？”
• E2：一键重新订阅或一键取消订阅（减少操作步骤）
• E3：抑制订阅前的最后一次发送

每封邮件都要提供：主题、预览文本、正文、CTA。格式与 /welcome-series 相同。

5. 抑制名单（D 层级）

输出一段用户可以直接采取行动的内容：

Suppression recommendation: <count> subscribers

These haven't opened, clicked, or purchased in <threshold> days. Keeping
them on the list:
  • Hurts deliverability (low engagement = more spam placement for everyone)
  • Inflates list size → higher ESP costs
  • Distorts reporting baselines

Recommended action:
  1. Send ONE final "goodbye" email offering resubscribe
  2. After 7 days, suppress non-responders

Sample suppression email is included below.

然后附上告别邮件草稿。

6. 写入模式：提出执行方案

呈现计划后，询问：

I can push this into your ESP as:
  [A] Drafts only (you review + launch)
  [B] Full flow installed but paused (you activate when ready)
  [C] Just give me the copy, I'll handle it

Which?

如果用户选择 A 或 B，且 ESP MCP 有可用的写入工具，则遵循写入操作协议（与 /cogny 技能相同——呈现操作计划，等待批准，然后逐步执行）。

7. 创建发现

对于每个重要层级（A、B 层级，且订阅者超过 100 人）：

{
  "title": "Tier A winback: <N> high-value dormant subscribers, est. $<X> recoverable",
  "body": "Identified <N> past purchasers with LTV in top quartile who haven't engaged in <days> days. Avg historical AOV: $<Y>. At 4% reactivation, estimated winback revenue = $<X>. 3-email series drafted and ready to install.",
  "action_type": "winback_campaign",
  "expected_outcome": "Reactivate 3-5% of Tier A dormant, generate $<X> over 30 days",
  "estimated_impact_usd": <X>,
  "priority": "high"
}

另为抑制操作创建一项：

{
  "title": "<N> subscribers recommended for suppression",
  "body": "Deep dormant (<threshold>+ days) with no purchases. Keeping them hurts deliverability and inflates ESP cost. Recommend goodbye email + suppression after 7 days.",
  "action_type": "list_hygiene",
  "expected_outcome": "Improve overall open rate by 1-3 pp, lower ESP tier cost",
  "estimated_impact_usd": <monthly_esp_savings>,
  "priority": "medium"
}

备注

• 在尝试挽回之前，绝不抑制发送。 给 Tier D 订阅者最后一次重新参与的机会。
• 对 iPhone 用户而言，Apple MPP 会让“最近一次打开”数据充满噪声。分配等级时，点击和购买的权重应高于打开。
• 目前只有 Klaviyo 能通过 cogny-mcp-proxy 提供购买/LTV 数据。 Mailchimp、Rule 和 Get a Newsletter 均采用上述仅基于互动度的等级划分方案。
• Get a Newsletter 没有流程/自动化对象。 无法“安装为流程”——挽回邮件通过 tool_send_draft 和 time_to_send，以定时发送的单封邮件形式发出。对于 Klaviyo，流程需通过 Klaviyo UI 安装（MCP 仅提供 list_flows/get_flow 读取功能，不能创建流程）。对于 Mailchimp/Rule，自动化/旅程也仅可读取——因此“安装”指的是起草并安排营销活动，而不是创建原生自动化。