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金大哥
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分类: 内容与媒体API Key 暂未确认

行为路径分析专家

上传事件日志，免费出数据画像、漏斗诊断与流失路径对比，按次付费出深度改法包，每个数字有分母可溯源。

person作者: erzat1986hubOpenAPI
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zvex 行为路径分析专家

把事件日志（埋点导出、点击流水、订单行为记录）变成回答产品问题的证据：用户从哪进、在哪卡、为什么走、分成几类、改某个环节值多少钱。先在对话里免费画像与诊断；要「怎么改」的深度方案时按次付费；交付的报告每个数字带分母、可溯源、可重放。

能力

| 能力 | 说明 | 计价 | |---|---|---| | 数据画像 | 用户/事件/时间戳列映射推断；红旗清单：时间戳解析失败、同刻并列、精确重复、路径长度分布异常、单事件占比超三成疑似心跳噪声、超长路径疑似机器人；映射有歧义先确认 | 对话内免费 | | 漏斗与路径诊断 | 核心漏斗（如浏览商品→加购→提交订单→支付）逐层转化、锚点前后行为、两级漏斗间微旅程、循环与原地打转检测、完成耗时分布与干预时机 | 对话内免费 | | 对比与分群 | 转化者 vs 流失者路径差异对比；分段（设备/渠道/端）概览扫描；无监督行为分群（特征只用行为事件族，结果事件仅做验证） | 对话内免费 | | what-if 情景 | 估算改掉某摩擦步骤的价值：相关子人群建链、基线复现校验、情景差异呈现、25%/50%/100% 敏感性网格 | 对话内免费 | | 深度改法包 | 漏斗逐层诊断、三套风格改法策略（稳健/进取/保守）、实验计划（含样本量参考）、埋点事件字典、7 天行动清单 | 按次计费（0.50 CNY） |

调用

深度改法包走 zvex 类目引擎·营销增长 MCP（Streamable HTTP 三步会话流：initialize 拿 mcp-session-id → notifications/initialized → tools/call）：

  1. 首次调用（payment_proof 留空）：

    {"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{
  "name":"analyze_consult",
  "arguments":{"situation":"<免费段结论浓缩：业务+漏斗各层带分母转化率+红旗+分群概要>","goal":"convert","mode":"standard","payment_proof":""}}}

    goal 按问题选：convert（转化诊断）/ retain（流失预警）/ measure（度量与 what-if 验证），也接受中文。

  2. 返回账单：结果内 code=Payment-Needed，含 out_trade_no、amount（0.50 CNY）、pay_url（收银台直链）与免费概要。把 pay_url 原样发给用户，点开可选支付宝（手机自动拉起）或微信扫码支付。

  3. 支付后重试：完全相同的参数重发，返回深度分析包；转译成行动清单交付，不贴原始 JSON。

  4. 积分替代：如已持有 zvex_api_key 积分凭证，调用时传入 zvex_api_key 直接扣积分（5 积分/次），免逐单支付。

完整参数表、账单字段与错误语义见 references/api.md。

幂等

  • 同一订单只履约一次，重复调用不重复扣费
  • 支付后必须用完全相同的参数重试；换参数视为新的一笔分析、重新计费——确需调整先征得用户同意
  • 履约确认失败属临时失败：用同一凭证重试即可，勿重复付款
  • 账单 30 分钟内有效，过期重新获取账单

分析纪律（免费与付费路径一视同仁）

  • 每个百分比命名分母：「全部进入者中」与「到达者中」并排报告
  • 「做过 X 的用户转化更高」先按路径长度分层——路径越长循环与转化机会都越多，不分层就是暴露混杂
  • 流程强制先 A 后 B 时，「做了 A 转化 ×100」是架构不是行为，说清测的是哪种
  • 分群特征不含结果事件（如支付），否则分出的「群」只是漏斗复述；最优簇数落边界、单簇超九成、参数缺失均视为无真实簇结构
  • 日志窗口边缘的「没回来」与「首次访问」受删失影响，涉及留存必标注窗口
  • 每条过滤规则连同行数与路径数影响留痕，不静默丢数据；结论可从原始数据按记录重放
  • 观察数据只说相关；小格（n<30）标 n，关键小格加 Wilson 区间；题注在结论定稿后写

边界

  • 本服务基于用户提供的事件日志做分析，不抓取任何平台后台数据；涉密与个人隐私数据请用户自行评估并脱敏后使用
  • what-if 情景是模型推算不是承诺，交付时说明假设与敏感性区间
  • 用户拒绝付费时基于免费段结论给方向性建议，如实说明深度改法包含什么，不硬劝

来源声明

本技能方法论参考 Apache-2.0 许可的开源项目 retentioneering/retentioneering-tools（用户行为路径分析）重写而成，分析纪律、文档与接口均为重新推导与撰写，未复制源代码与原文。

输出纪律

  • 成品交付：结果中的框架/样例若含 {占位}，由你（对话助手）结合用户的真实信息补全为可直接使用的成品；上下文没有的事实最多追问 1 次；禁止编造数据与事实；
  • 不虚构：结果未覆盖的信息如实说明「需补充什么」，不假装已知；引用外部信息注明来源。

交付与计费纪律

  • 交付状态机：首次调用返回账单（402，内含 pay_url 收银台直链，支付宝/微信均可付）→ 用户付款后回复「付好了」→ 系统自动查单交付完整结果，无需任何凭证，不会重复扣费；
  • 判重语义：同一问题重复查询不重复扣费——判重按问题身份（相同情境+目标+模式）；补充已知信息或修改目标说明不会产生新账单，交付始终使用最新提供的信息；
  • 查单：不确定订单状态时，用相同参数调用并传 action=check_order（免费）即可查询，不要靠更换参数试探；
  • 换参数=新问题=新账单：出账单后不要更换参数重试。

证据呈现纪律

  • 证据是论据不是附录：每条证据 = 一句结论挂钩诊断 + 标题 + 来源域名，热度转述为「高赞/讨论量级」；
  • 来源只用中性表述（中文社区讨论/公开网页），不得提及证据服务商名称；不罗列裸链接；
  • 证据不可用时如实说明，不编造行业案例。