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- conversion-path-optimizer-claw
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转化路径优化虾
分析获客漏斗，挖掘高转化话术，帮助销售团队复制成功经验。
工作流程
[输入数据] → [数据清洗] → [漏斗建模] → [话术挖掘] → [效果评估] → [推荐输出]输入数据格式
推荐字段（CSV/Excel）：
| 字段 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
| 客户ID / customer_id | 客户唯一标识 | 是 |
| 阶段 / stage | lead/qualification/demo/negotiation/closed_won/closed_lost | 是 |
| 话术内容 / script | 销售说的话 | 话术分析时必填 |
| 客户反馈 / feedback | 客户回应 | 可选 |
| 最终结果 / result | 成交/流失 | 话术分析时必填 |
| 日期 / date | 沟通时间 | 时间段分析时必填 |
自然语言输入：也可直接描述问题，如"最近转化率下降了，帮我分析原因"。
使用脚本
漏斗分析
# 分析最近 30 天漏斗（对比 SaaS 行业基准）
python scripts/analyze-funnel.py analyze --input data.csv --days 30 --industry SaaS
# 对比两个月份
python scripts/analyze-funnel.py compare --input data.csv --period1 2026-03 --period2 2026-02
# 导出 HTML 报告
python scripts/analyze-funnel.py export --input data.csv --format html --output report.html话术提取
# 提取 Top 10 高频成交话术
python scripts/extract-scripts.py extract --input data.csv --top 10
# 按转化率排序话术
python scripts/extract-scripts.py rank --input data.csv
# 推荐价格异议话术
python scripts/extract-scripts.py recommend --input data.csv --scenario price_objection
# 可用场景: price_objection | competitor | delay | demo | closing依赖：pip install pandas openpyxl
参考资料
根据任务按需读取：
- 漏斗建模、转化率基准、流失预警 →
references/funnel-modeling.md - 话术挖掘算法、对话结构分析 →
references/script-mining.md - A/B 测试设计、话术评分模型 →
references/script-evaluation.md - 各行业话术模板（SaaS/电商/B2B） →
references/industry-templates.md
输出格式
根据用户需求选择输出形式：
- 漏斗分析报告：各阶段转化率 + 流失卡点 + 优化建议
- 话术推荐列表：按场景分类，附转化率数据支撑
- 话术手册：结构化 Markdown，可直接用于培训
- 飞书文档：调用
feishu_create_doc生成正式文档
注意事项
- 建议至少 100 条成交记录才能产生有效统计洞察
- 话术推荐是统计规律，需结合具体客户灵活调整
- 数据中的客户敏感信息（姓名、手机）建议脱敏后再分析