resource-position-analysis

# 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： ```bash # 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 "$SCRIPT" <excel_file> --mode <mode> [options] ``` 常见安装位置： - ClawHub 安装: `./skills/resource-position-analysis/scripts/analyze.py` - 个人技能: `~/.cursor/skills/resource-position-analysis/scripts/analyze.py` ## 数据格式 用户需提供 Excel 文件，包含以下字段（支持中英文列名）： | 必需字段 | 中文别名 | 说明 | |---------|---------|------| | date | 日期 | 日期列 | | resource_position | 资源位/资源位名称/位置 | 资源位标识 | | exposure_uv | 曝光UV/曝光人数 | 曝光独立用户数 | | click_uv | 点击UV/点击人数 | 点击独立用户数 | | conversion_count | 转化量/业务转化量/转化数 | 业务转化绝对量 | 可选字段：`exposure_pv`, `click_pv`, `channel`, `segment` ## 分析流程 ### Step 1: 确认数据和对比周期 支持三种对比模式： | 模式 | 参数 | 说明 | |------|------|------| | 日环比 | `--mode dod --date YYYY-MM-DD` | 指定日期 vs 前一天 | | 周同比 | `--mode wow --date YYYY-MM-DD` | 指定日期 vs 上周同天 | | 自定义 | `--mode custom --base-start ... --base-end ... --compare-start ... --compare-end ...` | 任意两段时间 | ### Step 2: 运行分析 ```bash # 日环比 python3 "$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](report-template.md)