conversion-ops

AI Conversion Ops

서문 (스킬 시작 시 실행)

# 버전 확인 (최신 버전이면 자동 종료)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# 텔레메트리 동의 (최초 실행 시, 이후 선택 기억)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true

개인정보 보호: 이 스킬은 사용 기록을 로컬 ~/.ai-marketing-skills/analytics/에 저장합니다. 원격 텔레메트리는 선택 사항입니다. 코드, 파일 경로, 저장소 내용은 절대 수집되지 않습니다. 자세한 내용은 telemetry/README.md를 참조하세요.

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AI 기반 전환율 최적화: 랜딩 페이지 감사, CRO 점수 평가, 설문 세분화, 리드 마그넷 생성.

사용 시기

• 사용자가 랜딩 페이지 감사 또는 CRO 분석을 요청할 때
• 사용자가 전환 차원별로 페이지를 점수화하려 할 때
• 사용자가 URL의 전환 병목 지점을 식별해야 할 때
• 사용자가 설문 데이터를 보유하고 있으며 응답자를 고통점별로 세분화하려 할 때
• 사용자가 설문 응답을 기반으로 리드 마그넷 아이디어를 원할 때
• 사용자가 여러 URL에 대한 배치 CRO 분석이 필요할 때

도구

CRO 감사 (cro_audit.py)

랜딩 페이지를 가져와 8가지 전환 차원으로 점수화합니다. 헤드리스 브라우저가 필요하지 않습니다.

# 단일 URL 감사
python cro_audit.py --url https://example.com/landing-page

# 배치 모드 — 여러 URL
python cro_audit.py --urls https://example.com/page1 https://example.com/page2

# 파일에서 URL 읽기 (한 줄에 하나씩)
python cro_audit.py --file urls.txt

# 업계 벤치마크 비교를 위한 산업 지정
python cro_audit.py --url https://example.com --industry saas

# JSON 출력
python cro_audit.py --url https://example.com --json

# 보고서를 파일로 저장
python cro_audit.py --url https://example.com --output report.json

점수 차원 (각 0–100):

1. 헤드라인 명확성 — 5초 이내에 가치 제안이 명확한가?
2. CTA 가시성 — CTA가 눈에 띄고, 대비되며, 첫 화면에 보이는가?
3. 사회적 증거 — 사용 후기, 로고, 사례 연구, 숫자?
4. 긴박성 — 희소성, 마감일, 한정 혜택?
5. 신뢰 신호 — 보안 배지, 보증, 개인정보 보호, 인증?
6. 양식 마찰 — 필드가 몇 개인가? 양식이 부담스러운가?
7. 모바일 반응성 — 뷰포트 meta, 반응형 패턴, 터치 대상?
8. 페이지 속도 지표 — 이미지 최적화, 스크립트 수, 리소스 크기?

전체 CRO 점수 = 8개 차원의 가중 평균.

출력 내용:

• 각 차원별 점수와 구체적인 발견 사항
• 영향도 순위로 정렬된 우선 수정 사항
• 각 문제에 대한 개선 전/후 제안
• 업계 벤치마크 비교
• 전체 등급 (A+ ~ F)

지원 산업: saas, ecommerce, agency, finance, healthcare, education, b2b, general

설문-리드마그넷 엔진 (survey_lead_magnet.py)

설문 CSV 데이터를 읽어 고통점별로 응답자를 클러스터링하고, 각 세그먼트에 대한 리드 마그넷 브리프를 생성합니다.

# 기본 사용법 — 설문 CSV 분석
python survey_lead_magnet.py --csv survey_responses.csv

# 고통점/과제 열 지정
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --pain-columns "biggest_challenge" "top_frustration"

# 세그먼트 수 제한
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --top-segments 5

# JSON 출력
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --json

# 출력 저장
python survey_lead_magnet.py --csv survey.csv --output lead_magnets.json

생성 결과:

• 응답자 수가 포함된 고통점 클러스터
• 크기 및 상업적 잠재력 순으로 정렬된 세그먼트
• 각 상위 세그먼트에 대한 리드 마그넷 브리프:
  • 제목, 형식 (가이드/체크리스트/템플릿/계산기), 후크
  • 콘텐츠 개요 (5–7개 섹션)
  • 대상 CTA 및 배포 채널
  • 바이럴 잠재력 점수 + 전환 잠재력 점수
• 우선순위 구현 로드맵

CSV 형식: 질문이 열 헤더, 각 응답자가 한 행. Typeform, Google Forms, SurveyMonkey 등 모든 설문 도구 내보내기와 호환됩니다.

구성

API 키가 필요하지 않습니다. 두 도구 모두 로컬 분석만 수행합니다.

선택적 환경 변수:

변수	필수	설명
USER_AGENT	아니요	페이지 가져오기용 사용자 정의 user agent (기본값 제공)
REQUEST_TIMEOUT	아니요	HTTP 타임아웃 (초 단위, 기본값: 15)

권장 워크플로우

1. 매주: 상위 랜딩 페이지에서 cro_audit.py를 실행하여 시간 경과에 따른 CRO 점수 추적
2. 설문 후: survey_lead_magnet.py를 실행하여 설문 데이터를 콘텐츠 전략으로 전환
3. 출시 전: 유료 트래픽을 유도하기 전에 새 랜딩 페이지 감사
4. 매월: 경쟁사 랜딩 페이지 배치 감사로 벤치마킹

의존성

pip install -r requirements.txt