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MKTClaw 市场部 AI 工作流

MKTClaw 市场部 AI 工作流

AI Agent 更新于 2026.08.30

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技能介绍

要解决什么问题

企业市场部的活往往横跨调研、策略、Brief、渠道和复盘，但多数对话式 AI 只能给「一段方案」，很难保证步骤可衔接、决策可追溯、下一轮能接着用。MKTClaw 把这件事建模成一条有向工作流：由 Director 识别意图与复杂度，再按 DAG 调用下游 Agent，而不是一次性堆文案。

工作方式与关键步骤

技能内置 7 个角色 Agent，对应 workflows/mkt.yaml 里定义的闭环：

  • Insight：联网检索行业/竞品/用户，洞察带数据来源与可信度等级（A–E），并可引用历史 Knowledge 作基线
  • Strategy：从模型库（STP、4P、4C、AARRR、AIDA、JTBD 等）中匹配 2–3 个候选，按五维评分（各 1–20，总分 100）择优，产出 USP 与 Campaign Big Idea
  • Creative / Media / Data：Brief 与三向创意、渠道与预算分配、漏斗与 KPI 预测、指标与优化建议
  • Knowledge：复盘、素材标签化与知识归档，并通过 evolution_feedback 反哺下一轮 Insight

Agent 之间用 JSON Schema（如 shared/schemas/insight.schema.json）做契约；对用户则在各 Checkpoint 先给 Markdown 摘要再推进 JSON。上下文按 R.E.S.T 分级（Required / Optional / Discardable），并限制单 Agent 输出与累计 token，避免长链路撑爆上下文。

执行模式包括 full（完整闭环）、preview（Insight→Strategy→Creative）、custom（按最小依赖补链，Knowledge 仍为终点）、single（单 Agent，如只做 Insight）。支持断点续跑、并行分组（多产品线）与品牌档案跨轮 session_export 恢复。

适用边界与注意点

  • 联网洞察与漏斗/ROI 多为推演或模拟，需自行标注的【假设】应结合真实投放与埋点校验
  • Strategy 等决策型输出含 decision_log；质量不达标时会重试、降级或（非关键路径）跳过
  • 用户给出预算时，Media 的 budget_allocation 需与用户确认值对齐；未给预算则输出建议区间并标记 budget_source: "estimated"

使用场景

  • 新茶饮推 0 糖单品并锁定 25–35 岁白领时，按 Checkpoint 跑通 Insight 到 Knowledge 的完整 DAG 闭环。
  • SaaS 增长 Campaign 已确认 30 万预算，需要从竞品洞察写到渠道分配、漏斗预测与复盘报告的一链交付。
  • 输入含「快速看看」时走 preview，只拿行业机会、策略模型选择与三向创意方向，跳过 Media/Data。
  • Insight 与 Strategy 已在上一轮确认，说「从 Creative 继续」断点续跑后续 Media、Data 与 Knowledge 沉淀。

适合人员

  • 负责新品上市、要在同一会话里对齐 USP、Big Idea 与 Brief 结构的品牌经理。
  • 手握固定预算、需要 Media 输出 channel_mix 且 budget_allocation 合计 100% 的 performance 营销。
  • 同时推多条产品线、依赖 Director 做 parallel_groups 拆分与 merge_point 汇总的市场负责人。
  • 竞品投放变化快、只需单开 Insight Agent 做联网拆解与 A–E 可信度标注的策略分析岗。