// COO 产品运营数据分析技能，使用 Playwright MCP 从 App Store Connect、小程序后台、小红书创作者中心等平台获取运营数据
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| name | coo-analytics |
| description | COO 产品运营数据分析技能，使用 Playwright MCP 从 App Store Connect、小程序后台、小红书创作者中心等平台获取运营数据 |
| version | 1.0.0 |
当用户提到以下内容时自动触发:
| 平台 | 数据类型 | 采集方式 |
|---|---|---|
| App Store Connect | 下载量、收入、评分、评论 | Playwright MCP |
| 微信小程序后台 | 访问量、用户数、留存 | Playwright MCP |
| 小红书创作者中心 | 粉丝、笔记、互动数据 | Playwright MCP |
| 抖音创作者中心 | 播放量、粉丝、互动 | Playwright MCP |
| 微信公众号后台 | 阅读量、粉丝、互动 | Playwright MCP |
# 页面导航
mcp__playwright__playwright_navigate --url "URL"
# 页面截图
mcp__playwright__playwright_screenshot \
--name "screenshot_name" \
--savePng true \
--fullPage true
# 获取页面文本
mcp__playwright__playwright_get_visible_text
# 获取页面HTML
mcp__playwright__playwright_get_visible_html
# 获取特定元素
mcp__playwright__playwright_get_visible_html --selector ".data-card"
# 等待页面加载
mcp__playwright__playwright_navigate \
--url "URL" \
--waitUntil "networkidle"
# 执行滚动
mcp__playwright__playwright_evaluate \
--script "window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)"
目标URL: https://appstoreconnect.apple.com/
采集数据:
├── 销售数据
│ ├── 单位销量
│ ├── 销售额
│ └── 订阅收入
├── 用户数据
│ ├── 新增用户
│ ├── 活跃用户
│ └── 留存率
├── 评价数据
│ ├── 评分分布
│ ├── 评论数量
│ └── 评论内容
└── 版本数据
├── 下载趋势
└── 崩溃报告
采集流程:
# 1. 导航到 App Store Connect
mcp__playwright__playwright_navigate \
--url "https://appstoreconnect.apple.com/" \
--waitUntil "networkidle"
# 2. 登录状态检查
mcp__playwright__playwright_get_visible_text
# 3. 导航到销售报告
mcp__playwright__playwright_click \
--selector "a[href*='sales']"
# 4. 截图保存数据
mcp__playwright__playwright_screenshot \
--name "appstore_sales_$(date +%Y%m%d)" \
--savePng true
# 5. 获取数据表格
mcp__playwright__playwright_get_visible_html \
--selector ".sales-table"
目标URL: https://mp.weixin.qq.com/
采集数据:
├── 访问数据
│ ├── 页面浏览量
│ ├── 访问人数
│ └── 访问次数
├── 用户数据
│ ├── 新增用户
│ ├── 活跃用户
│ └── 用户画像
├── 来源分析
│ ├── 搜索来源
│ ├── 分享来源
│ └── 广告来源
└── 留存数据
├── 次日留存
├── 7日留存
└── 30日留存
目标URL: https://creator.xiaohongshu.com/
采集数据:
├── 粉丝数据
│ ├── 粉丝总数
│ ├── 新增粉丝
│ └── 粉丝画像
├── 内容数据
│ ├── 发布笔记数
│ ├── 笔记曝光
│ └── 互动数据
├── 互动数据
│ ├── 点赞数
│ ├── 收藏数
│ └── 评论数
└── 收益数据 (如有)
├── 品牌合作
└── 直播收益
目标URL: https://creator.douyin.com/
采集数据:
├── 视频数据
│ ├── 发布视频数
│ ├── 总播放量
│ └── 平均播放
├── 粉丝数据
│ ├── 粉丝总数
│ ├── 新增粉丝
│ └── 粉丝画像
├── 互动数据
│ ├── 点赞数
│ ├── 评论数
│ └── 分享数
└── 收益数据 (如有)
├── 直播收益
└── 商品带货
#!/bin/bash
# daily_data_collect.sh
DATE=$(date +%Y%m%d)
# App Store 数据
collect_appstore() {
echo "采集 App Store 数据..."
mcp__playwright__playwright_navigate \
--url "https://appstoreconnect.apple.com/"
mcp__playwright__playwright_screenshot \
--name "appstore_${DATE}" \
--savePng true
}
# 小程序数据
collect_miniapp() {
echo "采集小程序数据..."
mcp__playwright__playwright_navigate \
--url "https://mp.weixin.qq.com/"
mcp__playwright__playwright_screenshot \
--name "miniapp_${DATE}" \
--savePng true
}
# 小红书数据
collect_xiaohongshu() {
echo "采集小红书数据..."
mcp__playwright__playwright_navigate \
--url "https://creator.xiaohongshu.com/"
mcp__playwright__playwright_screenshot \
--name "xiaohongshu_${DATE}" \
--savePng true
}
# 执行采集
collect_appstore
collect_miniapp
collect_xiaohongshu
# [日期] 运营数据日报
## App Store
| 指标 | 今日 | 昨日 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 下载量 | XXX | XXX | +X% |
| 收入 | ¥XXX | ¥XXX | +X% |
| 评分 | X.X | X.X | - |
| 活跃用户 | XXX | XXX | +X% |
## 小程序
| 指标 | 今日 | 昨日 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 访问量 | XXX | XXX | +X% |
| 新增用户 | XX | XX | +X% |
| 页面浏览 | XXX | XXX | +X% |
## 小红书
| 指标 | 今日 | 昨日 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 粉丝 | XXX | XXX | +X |
| 点赞 | XXX | XXX | +X |
| 收藏 | XX | XX | +X |
## 问题与机会
- 问题: ...
- 机会: ...
## 明日计划
- [ ] 计划1
- [ ] 计划2
# [周期] 运营数据周报
## 本周总结
- 完成事项
- 关键成果
## 数据概览
| 平台 | 周下载/访问 | 周收入 | 周互动 |
|------|------------|--------|--------|
| App Store | XXXX | ¥XXXX | XXX |
| 小程序 | XXXX | - | XXX |
| 小红书 | - | - | XXXX |
## 数据趋势
- 图表: 下载/访问趋势
- 图表: 收入趋势
- 图表: 互动趋势
## 对比分析
- 与上周对比
- 与目标对比
## 下周计划
- [ ] 计划1
- [ ] 计划2
| 指标 | 计算方式 | 监控频率 |
|---|---|---|
| 日活 (DAU) | 每日活跃用户数 | 每日 |
| 月活 (MAU) | 每月活跃用户数 | 每月 |
| 留存率 | (第N日回访用户/当日新增) | 每日 |
| 转化率 | 完成目标用户/总访问 | 每周 |
| ARPU | 收入/活跃用户 | 每月 |
数据异常判断:
├── 指标变化超过 ±20%
├── 连续3天同向变化
└── 单日极值 (历史最高/最低)
异常处理流程:
1. 发现异常数据
2. 排查原因 (活动/Bug/外部因素)
3. 记录异常
4. 调整分析口径 (如需要)
5. 恢复正常监控