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客户旅程映射器 - 分析客户当前状态并推荐下一步触点： 1. 全局考虑：覆盖认知→考虑→决策→使用→忠诚全流程 2. 系统考虑：客户输入→状态分析→旅程定位→推荐生成闭环 3. 迭代机制：根据转化数据优化推荐策略 4. Skill化：标准接口，可嵌入CRM系统 5. 流程自动化：自动分析并推荐下一步行动
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/egbertie/satisficing-institute --skill customer-journey-mapperコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
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SOC 職業分類に基づく
| name | customer-journey-mapper |
| version | 1.0.0 |
| description | 客户旅程映射器 - 分析客户当前状态并推荐下一步触点： 1. 全局考虑：覆盖认知→考虑→决策→使用→忠诚全流程 2. 系统考虑：客户输入→状态分析→旅程定位→推荐生成闭环 3. 迭代机制：根据转化数据优化推荐策略 4. Skill化：标准接口，可嵌入CRM系统 5. 流程自动化：自动分析并推荐下一步行动 |
| author | Satisficing Institute |
| tags | ["customer-journey","mapping","recommendation","crm"] |
| requires | [{"model":"kimi-coding/k2p5"}] |
| 阶段 | 客户心理 | 推荐触点 |
|---|---|---|
| 认知 | 有问题但不知道解决方案 | 内容营销、社交分享 |
| 考虑 | 了解方案但比较中 | 免费工具、案例研究 |
| 决策 | 准备购买 | 咨询、演示、试用 |
| 使用 | 使用产品/服务 | 培训、支持、社区 |
| 忠诚 | 满意并推荐 | 推荐计划、增值服务 |
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 当前阶段 | 客户处于旅程哪个阶段 |
| 痛点 | 当前主要痛点 |
| 需求 | 当前主要需求 |
| 推荐触点 | 下一步最佳触点 |
| 转化目标 | 本次互动目标 |
客户信息 → 状态分析 → 旅程定位 → 痛点识别 → 推荐触点 → 行动清单
根据转化率数据优化推荐策略。
customer-journey-mapper/
├── SKILL.md # 本文件
├── _meta.json # 元数据
├── scripts/
│ ├── analyze_customer.py # 客户分析
│ ├── map_journey.py # 旅程映射
│ └── recommend_touchpoint.py # 触点推荐
└── rules/
└── journey_stages.yaml
from customer_journey_mapper import JourneyMapper
mapper = JourneyMapper()
# 分析客户旅程
result = mapper.map(
customer_id="C001",
stage="awareness",
pain_point="找合伙人困难"
)
# 分析客户旅程
openclaw skill run customer-journey-mapper map \
--customer-id C001 \
--stage awareness \
--pain "找合伙人困难"
| 标准 | 验证项 | 状态 |
|---|---|---|
| 1. 全局 | 5阶段旅程覆盖 | ✅ |
| 2. 系统 | 分析→映射→推荐闭环 | ✅ |
| 3. 迭代 | 策略优化机制 | ✅ |
| 4. Skill化 | 标准目录 + 调用接口 | ✅ |
| 5. 自动化 | 自动分析+推荐 | ✅ |
版本: v1.0.0
来源: client-value-system散落机制提取
创建: 2026-03-20