資料には具体的なスキルの内容や手順が記載されていないため、用途や得られる結果を特定できません。
- 用途を確認したいとき
- 入力や手順を確認したいとき
- 期待する結果を確認したいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新
無料GitHub で公開日本語紹介
analyze-performance-revenue-join
広告費と店舗・CRMの実績を結び、売上効率や新規顧客獲得コスト、媒体報告の過大差を比較する分析工程です。単独利用ではなく、分析手順全体から実行します。
原文原文の説明を見る
Step of the analyze-performance playbook: joins cleaned store or CRM numbers with ad spend to build the business-truth table, MER, new-customer cost and the overclaim ratio. Run analyze-performance instead; not for direct use.
gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + cccskills 0)
実行スコア 未検証
インストール方法を見るこんなときに便利
- 広告費と店舗実績を照合したいとき
- 媒体の申告と実売上の差を調べたいとき
- 新規顧客の獲得コストを比較したいとき
日本語での紹介
できること
店舗またはCRMの整理済み実績と、広告プラットフォームごとの費用・申告値を結び付け、事業実績を確認する表を作る分析工程です。今週、先週、直近4週間の平均、前年同週を並べ、売上効率（MER）、新規顧客の売上効率、広告経由の新規顧客獲得コスト、広告費控除後の利益を目標や損益分岐点と比較します。媒体が申告する購入数・売上と、店舗側の注文・売上の差も比率と4週間の推移で示します。媒体別の見方と全体集計が食い違う場合は、両方の解釈と確認に必要な低コストのテストをまとめます。B2Bでは売上の代わりに商談パイプラインを扱います。
こんなときに便利
広告の成果を媒体画面の数字だけで判断せず、店舗やCRMの実績と照らして見たいときに使います。分析手順全体の中で数値を統合するための工程です。
使い方の例
- 「広告費と店舗の注文実績を結び付けてください」
- 「媒体の申告売上と実売上の差を比較してください」
- 「新規顧客の獲得コストを目標と照らしてまとめてください」
注意点
この工程は単独利用を想定していません。analyze-performanceのプレイブックを実行してください。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI（OpenAI Codex）が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
含まれるファイル（2）
- SKILL.md1.5 KB
- skill.meta.json249 B
SKILL.md（原文）
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Revenue join (atom)
Load: ../analyze-performance/references/revenue-join.md.
Inputs: clean store/CRM numbers; total spend per platform; platform claims; break-even MER and allowable CAC (campaign brief economics box / measurement contract); last week's report (the story the marketer picked).
Do:
- Business-truth table: this week, last week, 4-week average, same week last year.
- MER, new-customer MER, nCAC, contribution after ads — each vs break-even / allowable / target.
- Overclaim ratio, like-for-like as in the reference (claimed purchases ÷ store orders, or claimed revenue ÷ store gross; a floor when a claimant is missing), with its 4-week trend.
- Marginal: Δ new-customer revenue ÷ Δ spend vs last week and vs the 4-week average.
- If the platform and blended stories point different ways: write both at the same grain, each ending "if true, you'd…", a recommendation, and the cheapest test that would settle it. Carry forward the story the marketer picked last time unless a test changed it.
- B2B: pipeline chain and cost per qualified lead / opportunity instead of revenue.
Output: the report's Business truth, overclaim line and Two stories sections.
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