Skill: lvjunjie-byte/newsletter-growth-hacker-lvjunjie (version 1.0.1)

--- name: newsletter-growth-hacker description: | Newsletter 增长黑客工具。提供订阅者获取策略、内容优化、A/B 测试主题行生成、数据分析和增长预测。 Use when: 需要增长 Newsletter 订阅者、优化邮件内容、设计 A/B 测试、分析邮件营销数据、追踪增长趋势 --- # Newsletter Growth Hacker 专业的邮件通讯（Newsletter）增长黑客工具，整合订阅者获取、内容优化、A/B 测试和数据分析四大核心功能。 ## 快速开始 ```bash cd skills/newsletter-growth-hacker/scripts python main.py ``` ## 核心功能 ### 1. 订阅者获取策略 提供 6 大类经过验证的订阅者获取策略： | 策略 | 转化率 | 投入 | ROI | |------|--------|------|-----| | 内容升级策略 | 3-8% | 中等 | 高 | | 社会证明策略 | 2-5% | 低 | 中高 | | 推荐计划 | 15-25% | 高 | 非常高 | | 交叉推广 | 5-12% | 中等 | 高 | | SEO 引流磁铁 | 2-6% | 高（前期） | 长期非常高 | | 付费广告 | 1-4% | 中等 | 取决于 CPC | **使用场景**： - 制定订阅者增长计划 - 选择适合预算和资源的获取渠道 - 预测不同策略的增长效果 **示例**： ```python from subscriber_acquisition import SubscriberAcquisition acquisition = SubscriberAcquisition() # 获取所有策略 strategies = acquisition.get_strategies() # 计算增长预测 projection = acquisition.calculate_projection( current_subscribers=1000, strategy="referral_program", months=6 ) # 输出：6 个月后订阅者数量、总增长、月增长率 ``` ### 2. 内容优化建议 基于邮件营销最佳实践的内容分析和优化建议。 **分析维度**： - 内容长度和段落结构 - 可读性评分 - 主题行检测 - CTA（行动号召）检测 - 移动友好度 **优化原则**： 1. **价值先行** - 开篇展示核心价值 2. **可扫描性** - 小标题、短段落、列表 3. **个性化** - 细分受众、个人故事 4. **行动导向** - 单一清晰 CTA 5. **移动优先** - 单栏布局、大字体 **使用场景**： - 发送前检查邮件内容 - 优化现有邮件模板 - 学习邮件写作最佳实践 **示例**： ```python from content_optimizer import ContentOptimizer optimizer = ContentOptimizer() content = """ 【主题行】 正文内容... 行动号召... """ analysis = optimizer.analyze_content(content) # 输出：字数、段落数、可读性评分、优化建议 ``` ### 3. A/B 测试主题行生成 生成多种风格的 A/B 测试主题行，包含性能预测。 **主题行风格**： - **好奇型** - 制造信息缺口 - **紧迫型** - 限时限量 - **利益型** - 强调好处 - **社会证明型** - 展示人数/权威 - **提问型** - 引发思考 - **列表型** - 数字清单 - **故事型** - 叙述经历 **性能预测基准**： | 风格 | 预测打开率 | 预测点击率 | |------|------------|------------| | 好奇型 | 22-28% | 3-5% | | 紧迫型 | 25-35% | 4-7% | | 利益型 | 20-26% | 5-8% | | 社会证明型 | 23-29% | 4-6% | | 提问型 | 21-27% | 3-5% | | 列表型 | 24-30% | 4-7% | | 故事型 | 22-28% | 5-9% | **A/B 测试最佳实践**： - 样本量：至少 1000 订阅者/变体 - 测试时长：24-48 小时 - 成功指标：打开率 - 次要指标：点击率 **示例**： ```python from content_optimizer import SubjectLineGenerator generator = SubjectLineGenerator() # 生成 A/B 测试方案 ab_test = generator.create_ab_test( topic="邮件营销", goal="提升打开率", variants=3 ) # 输出：3 个不同风格的主题行变体 + 测试设置 ``` ### 4. 数据分析与报告 全面的邮件营销指标分析和洞察生成。 **核心指标**： - 送达率（Delivery Rate） - 打开率（Open Rate） - 点击率（Click Rate） - 点开比（Click-to-Open Rate） - 退订率（Unsubscribe Rate） - 退回率（Bounce Rate） - 垃圾邮件投诉率（Spam Rate） **行业基准**： | 指标 | 差 | 平均 | 好 | 优秀 | |------|----|----|----|----| | 打开率 | <15% | 21% | 25% | 30%+ | | 点击率 | <2% | 3.5% | 5% | 7%+ | | 点开比 | <10% | 15% | 20% | 25%+ | | 退订率 | >1% | 0.5% | 0.3% | <0.1% | | 退回率 | >5% | 2% | 1% | <0.5% | **自动洞察**： - 指标评级（优秀/好/平均/差） - 问题诊断和建议 - 历史数据对比 - 行动项优先级排序 **示例**： ```python from analytics_engine import AnalyticsEngine, NewsletterMetrics engine = AnalyticsEngine() metrics = NewsletterMetrics( sent=10000, delivered=9850, opened=2462, clicked=493, unsubscribed=15, bounced=150, spam_complaints=5 ) report = engine.create_report( campaign_name="月度通讯", metrics=metrics ) # 输出：完整报告 + 洞察 + 行动项 ``` ### 5. 增长追踪与预测 追踪订阅者增长趋势，预测未来增长。 **功能**： - 按月追踪新增/流失订阅者 - 计算净增长和增长率 - 分析订阅来源分布 - 识别最佳/最差周期 - 基于历史数据预测未来 **预测模型**： 使用最近 3 期数据计算平均增长率，进行线性预测。 **示例**： ```python from analytics_engine import GrowthTracker tracker = GrowthTracker() # 添加历史数据 tracker.add_period("2026-01", 5000, 320, 45, {"organic": 150, "referral": 100, "paid": 70}) tracker.add_period("2026-02", 5275, 380, 52, {"organic": 180, "referral": 120, "paid": 80}) tracker.add_period("2026-03", 5603, 410, 48, {"organic": 200, "referral": 130, "paid": 80}) # 获取增长摘要 summary = tracker.get_growth_summary() # 预测未来 6 个月 projections = tracker.project_growth(6) ``` ## 完整工作流 ### 场景 1：新 Newsletter 冷启动 ``` 1. 使用「订阅者获取策略」选择 2-3 个低成本高 ROI 渠道 2. 设置增长目标和时间线 3. 使用「内容优化」确保首封邮件质量 4. 生成 5-7 个主题行进行 A/B 测试 5. 发送后使用「数据分析」评估表现 6. 根据洞察优化下一期 ``` ### 场景 2：提升现有 Newsletter 表现 ``` 1. 使用「数据分析」诊断当前问题 2. 根据洞察优先级执行优化 3. 使用「A/B 测试」持续优化主题行 4. 使用「内容优化」改进邮件结构 5. 使用「增长追踪」监控改进效果 ``` ### 场景 3：制定季度增长计划 ``` 1. 分析历史增长数据 2. 选择主要获取策略组合 3. 设定月度增长目标 4. 规划内容和发送频率 5. 设置 A/B 测试计划 6. 定义成功指标和检查点 ``` ## 行业基准参考 ### 按行业划分的打开率基准 | 行业 | 平均 | 好 | 优秀 | |------|------|----|----| | 科技 | 21.5% | 25% | 30% | | 金融 | 23.0% | 27% | 32% | | 健康 | 19.0% | 23% | 28% | | 营销 | 22.0% | 26% | 31% | | 教育 | 24.0% | 28% | 33% | | 电商 | 18.0% | 22% | 27% | ### 最佳发送时间 - **B2B**：周二至周四，上午 10-11 点 - **B2C**：周末，下午 2-4 点 - **全球受众**：根据时区分段发送 ### 最佳发送频率 - **每日**：适合新闻类、高价值内容 - **每周**：最常见，平衡价值和频率 - **每两周**：适合深度内容 - **每月**：适合汇总类、高价值报告 ## 脚本说明 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `main.py` | 主入口，交互式菜单 | | `subscriber_acquisition.py` | 订阅者获取策略引擎 | | `content_optimizer.py` | 内容分析和主题行生成 | | `analytics_engine.py` | 数据分析和增长追踪 | ## 集成示例 ### 与邮件服务平台集成 ```python # 从 ESP 导出数据后分析 import csv from analytics_engine import AnalyticsEngine, NewsletterMetrics # 读取 CSV 数据 with open('campaign_data.csv') as f: reader = csv.DictReader(f) data = next(reader) metrics = NewsletterMetrics( sent=int(data['Sent']), delivered=int(data['Delivered']), opened=int(data['Opened']), clicked=int(data['Clicked']), unsubscribed=int(data['Unsubscribed']), bounced=int(data['Bounced']), spam_complaints=int(data['Spam Complaints']) ) # 生成报告 engine = AnalyticsEngine() report = engine.create_report("活动名称", metrics) print(report) ``` ### 自动化报告 ```python # 定期生成报告并保存 import json from datetime import datetime from analytics_engine import AnalyticsEngine # ... 获取数据 ... report = engine.create_report("月度报告", metrics) # 保存为 JSON with open(f"report_{datetime.now().strftime('%Y%m')}.json", 'w') as f: json.dump(report, f, indent=2, ensure_ascii=False) ``` ## 定价与商业模式 本技能定位为专业邮件营销工具，建议定价 **$49/月**，目标用户： - Newsletter 创作者 - 内容营销人员 - 独立开发者 - 小型企业营销负责人 **价值主张**： - 节省策略研究时间 - 基于数据的决策 - 系统化增长方法 - 持续优化框架 **预期收益**： - 保守估计：40 订阅者 × $49 = $1,960/月 - 中等估计：80 订阅者 × $49 = $3,920/月 - 乐观估计：120 订阅者 × $49 = $5,880/月 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-15) - 初始版本发布 - 订阅者获取策略（6 大类） - 内容优化分析引擎 - A/B 测试主题行生成器（7 种风格） - 数据分析与报告系统 - 增长追踪与预测 ## 相关资源 - 邮件营销最佳实践：`references/email_marketing_best_practices.md` - 主题行模板库：`references/subject_line_templates.md` - 行业基准数据：`references/industry_benchmarks.md`


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