返回 Skill 列表
extension
分类: 数据与分析无需 API Key

Resource Position Analysis

分析前端资源位置(横幅、卡片、弹窗)的转化漏斗数据,从曝光、点击、业务转化维度进行分解。

person作者: wuyi-dinghubclawhub

资源位转化数据波动分析

对前端资源位(banner、卡片、弹窗等)的曝光→点击→业务转化漏斗进行波动归因分析,定位数据波动的主要驱动因素,输出结构化分析报告。

前置条件

  • Python 3.8+
  • 依赖会由脚本自动检测,缺失时提示安装命令

定位脚本路径

重要:分析脚本位于本 SKILL.md 同级目录的 scripts/analyze.py

运行前先确定本 SKILL.md 的绝对路径,然后拼出脚本路径:

# 假设 SKILL.md 位于 /path/to/skills/resource-position-analysis/SKILL.md
# 则脚本路径为:
SCRIPT="/path/to/skills/resource-position-analysis/scripts/analyze.py"
python3 "$SCRIPT" <excel_file> --mode <mode> [options]

常见安装位置:

  • ClawHub 安装: ./skills/resource-position-analysis/scripts/analyze.py
  • 个人技能: ~/.cursor/skills/resource-position-analysis/scripts/analyze.py

数据格式

用户需提供 Excel 文件,包含以下字段(支持中英文列名):

| 必需字段 | 中文别名 | 说明 | |---------|---------|------| | date | 日期 | 日期列 | | resource_position | 资源位/资源位名称/位置 | 资源位标识 | | exposure_uv | 曝光UV/曝光人数 | 曝光独立用户数 | | click_uv | 点击UV/点击人数 | 点击独立用户数 | | conversion_count | 转化量/业务转化量/转化数 | 业务转化绝对量 |

可选字段:exposure_pv, click_pv, channel, segment

分析流程

Step 1: 确认数据和对比周期

支持三种对比模式:

| 模式 | 参数 | 说明 | |------|------|------| | 日环比 | --mode dod --date YYYY-MM-DD | 指定日期 vs 前一天 | | 周同比 | --mode wow --date YYYY-MM-DD | 指定日期 vs 上周同天 | | 自定义 | --mode custom --base-start ... --base-end ... --compare-start ... --compare-end ... | 任意两段时间 |

Step 2: 运行分析

# 日环比
python3 "$SCRIPT" data.xlsx --mode dod --date 2026-03-25

# 周同比
python3 "$SCRIPT" data.xlsx --mode wow --date 2026-03-25

# 自定义区间
python3 "$SCRIPT" data.xlsx --mode custom \
  --base-start 2026-03-18 --base-end 2026-03-24 \
  --compare-start 2026-03-11 --compare-end 2026-03-17

# 指定资源位
python3 "$SCRIPT" data.xlsx --mode dod --date 2026-03-25 --position "头部banner,福利卡片"

# 输出到文件
python3 "$SCRIPT" data.xlsx --mode dod --date 2026-03-25 --output report.md

Step 3: 解读报告

脚本输出 Markdown 报告包含:

  1. 数据概览 — 本期/上期核心指标对比表
  2. 波动归因 — 各因素(曝光/CTR/CVR)贡献量和占比
  3. 多资源位对比 — 各资源位波动方向和主因横向对比
  4. 关键发现 — 自动识别的重要信号
  5. 后续建议 — 基于波动因素的针对性运营建议

核心方法论:连环替代法

漏斗公式:业务转化量 = 曝光UV × CTR × CVR

曝光贡献 = (Exp₁ - Exp₀) × CTR₀ × CVR₀
CTR贡献  = Exp₁ × (CTR₁ - CTR₀) × CVR₀
CVR贡献  = Exp₁ × CTR₁ × (CVR₁ - CVR₀)
贡献占比 = 贡献量 / 总变化量 × 100%

建议映射规则

| 主因 | 方向 | 建议 | |------|------|------| | 曝光UV | 下降 | 排查流量分配策略、资源位可见性、页面改版影响 | | 曝光UV | 上升 | 关注新增流量质量,观察CTR/CVR是否同步变化 | | CTR | 下降 | 检查素材创意、位置变化、用户疲劳度,建议AB测试 | | CTR | 上升 | 沉淀有效素材策略,评估可复用性 | | CVR | 下降 | 排查落地页体验、业务流程卡点、人群偏移 | | CVR | 上升 | 分析转化提升原因,评估可规模化性 |

注意事项

  • 总变化量接近0(|ΔConversion| < 1)时脚本提示"波动极小,无需归因"
  • 连环替代法固定使用「曝光→CTR→CVR」替代顺序
  • 数据缺失值会被自动跳过
  • 报告模板参见 report-template.md