| name | full-funnel-optimizer |
| description | "Lançando uma nova campanha de aquisição, retenção ou referral" |
Full Funnel Optimizer — Super-Skill
Ciclo completo de crescimento: da inteligência competitiva à iteração baseada em dados,
fechando o loop marketing → campanha → A/B testing → analytics → sales → refinamento.
Why This Skill Exists
O APEX tem skills de marketing, sales e data excelentes, mas sem pipeline que as conecte.
O resultado é estratégia sem execução, execução sem medição, ou medição sem iteração.
O gap mais crítico é marketing ↔ data ↔ sales: marketing cria campanhas sem dados de
performance, sales executa sem saber o que está convertendo, e data gera métricas que
ninguém usa para refinar a estratégia. Esta super-skill fecha o loop com um pipeline de
6 fases iterativo e data-driven.
When to Use
Use esta skill quando:
- Lançando uma nova campanha de aquisição, retenção ou referral
- Quiser otimizar um funil existente com evidência (A/B testing sistemático)
- Precisar de inteligência competitiva antes de definir messaging
- Quiser fechar o loop entre marketing e sales com dados
Não use para: campanhas táticas pontuais (use marketing.campaign-plan isolado),
ou análise de métricas retrospectiva sem plano de ação (use marketing.analytics-tracking isolado).
What If Fails
| Situação | Ação |
|---|
| Métricas atuais ausentes | Usar benchmarks do setor; documentar baseline assumption |
| Budget < $1K/mês | Focar exclusivamente em content + email (ROI máximo) |
| A/B test sem significância estatística | Aumentar sample size; não tomar decisão sem dados |
| Sales feedback negativo recorrente | Revisar messaging completo antes de nova campanha |
| Canal bloqueado/indisponível | Redistribuir budget para canais alternativos |
Orchestration Protocol
PHASE 1: marketing.competitive-brief [SEMPRE]
→ Analisa concorrentes no segmento do target_audience
→ Identifica diferenciadores e gaps de posicionamento
→ Output: competitive_landscape
→ GATE: oportunidades de diferenciação identificadas
PHASE 2: marketing.campaign-plan
→ Define messaging baseado em competitive_landscape
→ Aloca budget por canal (channels[])
→ Cria timeline de execução
→ Output: campaign_plan
→ GATE: campaign_plan aprovado
PHASE 3: marketing.brand-voice [durante criação de conteúdo]
→ Define ou aplica voice guidelines
→ Garante consistência em todos os assets
→ Output: assets com brand voice aplicado
PHASE 4: marketing.ab-test-setup
→ Por elemento de campanha: cria hipótese testável
→ Define variantes (A/B ou multivariado)
→ Calcula sample size para significância estatística
→ Output: ab_test_design
→ GATE: hipóteses formuladas antes do lançamento
PHASE 5: marketing.analytics-tracking [antes do lançamento]
→ Configura eventos de tracking por canal
→ Cria dashboard de métricas (CAC, LTV, conversion, churn)
→ Define alertas para anomalias
→ Output: analytics_dashboard_spec
→ GATE: tracking ativo antes de qualquer spend
PHASE 6: sales.call-summary [após primeiras conversões]
→ Consolida feedback de calls de sales
→ Identifica objeções recorrentes
→ Refina messaging e qualification criteria
→ Output: iteration_recommendations[]
→ Loop: retorna para PHASE 2 com novos insights
AARRR Funnel Mapping
| growth_objective | Fases Prioritárias | Métricas Chave |
|---|
| acquisition | 1, 2, 5 | CAC, traffic, leads |
| activation | 2, 3, 4 | activation rate, time-to-value |
| retention | 3, 4, 5, 6 | churn, LTV, NPS |
| revenue | 2, 4, 5, 6 | MRR, ARPU, expansion |
| referral | 3, 4, 5 | viral coefficient, NPS |
Diff History
- v00.36.0: Criado via OPP-Phase4-super-skills — fecha loop marketing ↔ data ↔ sales
