From fbfb8255583a7664efc4e836930e1227bf7d5a87 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lijie20010318-ops Date: Mon, 27 Jul 2026 11:43:00 +0800 Subject: [PATCH 1/3] =?UTF-8?q?=E5=85=AC=E5=BC=80=E6=8A=A5=E5=91=8A?= =?UTF-8?q?=E4=BD=BF=E7=94=A8=E8=AF=BB=E8=80=85=E5=8F=AF=E7=90=86=E8=A7=A3?= =?UTF-8?q?=E7=9A=84=E7=AB=A0=E8=8A=82=E5=90=8D=E7=A7=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- skills/ljh/SKILL.md | 25 +++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 25 insertions(+) diff --git a/skills/ljh/SKILL.md b/skills/ljh/SKILL.md index bc0df07..4cacd42 100644 --- a/skills/ljh/SKILL.md +++ b/skills/ljh/SKILL.md @@ -101,6 +101,31 @@ Phase 0 只负责判模式，不负责问问题。进了模式 A 之后，由 St `/ljh-xhs` 和 `/ljh-zhibiao` 是平台经营扩展工具，不在这条抖音十阶段主线里。涉及小红书图文（拆爆款、拆封面、拆承接）就直接去 `/ljh-xhs`；业务负责人遇到 GMV、转化率、ROI、费比、新客、复购或内容效率波动，直接去 `/ljh-zhibiao`。 +## 综合分析报告的读者版目录命名 + +生成多工具综合报告、完整分析 HTML 或横向对比 HTML 时，目录和读者可见的章标题必须使用受众能直接理解的中文业务名称，不得显示 `ljh-*`、`子 Skill`、批次号等内部执行名称。内部 Skill 名只允许保留在 HTML 的隐藏锚点、`id`、`data-skill` 或验收元数据中。 + +固定目录映射如下： + +| 顺序 | 内部 Skill | 读者版名称 | +|---|---|---| +| 01 | `ljh-xuanpin` | 选品 | +| 02 | `ljh-dingwei` | 定位 | +| 03 | `ljh-duiqi` | 人群与内容 | +| 04 | `ljh-maidian` | 卖点 | +| 05 | `ljh-changjing` | 场景 | +| 06 | `ljh-yinzi` | 内容因子 | +| 07 | `ljh-koc` | KOC 验证 | +| 08 | `ljh-jiaoben` | 带货脚本 | +| 09 | `ljh-xhs` | 小红书拆解 | +| 10 | `ljh-daren` | 达人筛选 | +| 11 | `ljh-liangye` | 主播材料 | +| 12 | `ljh-qianchuan` | 千川投放 | +| 13 | `ljh-suanzhang` | 盈亏算账 | +| 14 | `ljh-zhibiao` | 指标诊断 | + +“定位”章允许根据正文主结论进一步具体化为“产品定位”“品牌定位”“场景定位”或“人群定位”；不能从正文确定时保留“定位”，不得猜测。第 03 章统一使用“人群与内容”，必要时可加一句副标题说明“谁会买、应该怎么讲”。正文中为审计而必须提到工具时，使用“内部工具：`ljh-*`”的次要样式，不得把它作为主标题。 + --- ## 模式 A：任务前路由 From e820433f25a1a95a080840937a251a482d7e8379 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lijie20010318-ops Date: Mon, 27 Jul 2026 11:43:04 +0800 Subject: [PATCH 2/3] =?UTF-8?q?=E5=B0=86=E5=A4=8D=E8=B4=AD=E5=88=86?= =?UTF-8?q?=E6=9E=90=E6=9C=AF=E8=AF=AD=E6=94=B9=E4=B8=BA=E6=B8=85=E6=99=B0?= =?UTF-8?q?=E4=B8=AD=E6=96=87?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- skills/ljh-zhibiao/references/action-map.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/skills/ljh-zhibiao/references/action-map.md b/skills/ljh-zhibiao/references/action-map.md index 982ea1a..f2aa331 100644 --- a/skills/ljh-zhibiao/references/action-map.md +++ b/skills/ljh-zhibiao/references/action-map.md @@ -48,9 +48,9 @@ | 新客数 | 增加拉新内容、扩新人群场景、补首购组合和新客教育 | 老客补货内容占比过高、流量下降、首购门槛高 | 新旧客、内容类型、渠道、SKU | | 新客占比 | 新客版标题和正文、解释产品线与选择理由、首购承接 | 同一内容只服务补货和已认知人群 | 新客版与老客版控制组 | | CAC | 提升新客转化、减少无效拉新花费、集中有效人群 | 花费涨、新客数不涨、归因丢失 | 渠道、人群、素材、新客识别口径 | -| 复购率 | 按消耗周期触达、补复购 SKU、会员或粉丝群回流、持续讲新场景和新用法 | 观察窗口混乱、产品体验弱、缺货、回流通道断、内容只拉新 | cohort、首购 SKU、复购 SKU、间隔天数 | -| 人均复购单数 | 丰富适合复购的规格和组合、按使用周期提醒 | 产品周期长、触达过早或过晚、复购选择少 | cohort、购买间隔、SKU 路径 | -| 客户终身净贡献 | 提高首单与复购毛利、降低 CAC | 只追首单 GMV、复购不足、获客价超过客户终身毛利 | cohort、渠道、产品、获客批次 | +| 复购率 | 按消耗周期触达、补复购 SKU、会员或粉丝群回流、持续讲新场景和新用法 | 观察窗口混乱、产品体验弱、缺货、回流通道断、内容只拉新 | 同一批首购用户、首购 SKU、复购 SKU、间隔天数 | +| 人均复购单数 | 丰富适合复购的规格和组合、按使用周期提醒 | 产品周期长、触达过早或过晚、复购选择少 | 同一批首购用户、购买间隔、SKU 路径 | +| 客户终身净贡献 | 提高首单与复购毛利、降低 CAC | 只追首单 GMV、复购不足、获客价超过客户终身毛利 | 同一批首购用户、渠道、产品、获客批次 | 全家福或多口味组合的内容可拆两版：老客版强调补货、囤货和口味选择；新客版解释产品线、差异和首次怎么选。两版不要共用一套判断口径。 From 0a9a731f63712f8bb204d40e03375335e47c448f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lijie20010318-ops Date: Mon, 27 Jul 2026 11:43:07 +0800 Subject: [PATCH 3/3] =?UTF-8?q?=E5=B0=86=E5=A4=8D=E8=B4=AD=E6=8C=87?= =?UTF-8?q?=E6=A0=87=E5=85=AC=E5=BC=8F=E6=94=B9=E4=B8=BA=E6=B8=85=E6=99=B0?= =?UTF-8?q?=E4=B8=AD=E6=96=87?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- skills/ljh-zhibiao/references/metric-trees.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/skills/ljh-zhibiao/references/metric-trees.md b/skills/ljh-zhibiao/references/metric-trees.md index 916920e..02630a8 100644 --- a/skills/ljh-zhibiao/references/metric-trees.md +++ b/skills/ljh-zhibiao/references/metric-trees.md @@ -179,12 +179,12 @@ CAC = 拉新花费 ÷ 新客数 ## 6. 复购与客户价值树 -复购必须按 cohort 观察：固定一批首购新客，给出明确观察窗口，再看其中有多少人回来购买。 +复购必须按同一批首购用户观察：固定一批首购新客，给出明确观察窗口，再看其中有多少人回来购买。 ```text -复购率 = 观察窗口内发生复购的新客数 ÷ 该 cohort 首购新客数 -人均复购单数 = cohort 复购订单数 ÷ cohort 首购新客数 -复购 GMV = cohort 首购新客数 × 人均复购单数 × 复购客单价 +复购率 = 观察窗口内发生复购的新客数 ÷ 该批首购新客数 +人均复购单数 = 该批用户的复购订单数 ÷ 该批首购新客数 +复购 GMV = 该批首购新客数 × 人均复购单数 × 复购客单价 客户终身毛利 = 首单毛利 + 复购毛利 客户终身净贡献 = 客户终身毛利 - CAC ```