广告投产与客户价值测算

背景与痛点

在跨渠道广告投放中，营销人员常面临“最后点击归因”导致预算分配失真的问题，或是难以量化各渠道的真实投产比（ROI）与客户生命周期价值（LTV）。当 CPA 超过 LTV 时，看似增长的获客数据可能隐藏亏损风险。本技能旨在解决多渠道广告支出的归因计算、获客成本核算与客户长期价值预测问题。

核心能力与执行流程

技能通过结构化脚本与 Agent 协作完成测算：

• 数据输入：接收各渠道（如 paid search、email）的消耗、转化与收入数据，支持可选的 LTV、行业基准与非广告成本（如工具费、团队工时）。
• 归因建模：执行 roi-calculator.py 计算渠道级 ROI、ROAS、CPA 与 CPL。支持 last-touch、first-touch、linear、time-decay 与 position-based 五种归因模型，并可并行对比以观察分摊差异。
• 价值与回本测算：若提供 LTV，将计算短期与长期 ROI、客户获取回本周期（Payback Period），识别 CPA 超过 LTV 的不可持续渠道。
• 场景推演与报告：生成 2-3 个预算重新分配场景，预测 ROI 与转化量变化；结合行业基准判断表现水位，并输出包含趋势对比与执行建议的结构化报告。

适用边界与注意点

• 数据依赖性强：若历史 campaign 数据未通过 campaign-tracker.py 记录，将无法生成跨周期（Period-over-Period）的趋势对比分析。
• 需品牌上下文配合：为保证报告语气与合规性，需在 ~/.claude-marketing/brands/ 配置有效的 profile.json 与模板，否则将使用默认设置。
• 非财务审计工具：本技能输出的是基于输入参数的估算与推演，结果受归因假设与数据准确性限制，不可直接替代正式的财务审计。