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マルチタッチ貢献度分析レポート

複数のアトリビューションモデルを比較し、チャネル別売上・ROAS・アシスト貢献・顧客経路を分析して予算配分の判断材料を作ります。

AIスキル大辞典による日本語要約
品質評価93/100評価確度：十分
人気度（GitHub Star） 99発掘スコア 66
01

このSkillでできること

  • ✓ファーストタッチやラストタッチなど複数モデルを比較する
  • ✓チャネル別の貢献売上とROASを算出する
  • ✓アシストコンバージョンや経路長を分析する
  • ✓分析結果に基づく予算再配分案を提示する
02

使い方

01
STEP 1

比較する2つ以上のモデルを指定する

02
STEP 2

分析するコンバージョンと期間を指定する

03
STEP 3

コンバージョンウィンドウと対象チャネルを決める

04
STEP 4

接続された分析データからレポートを作成する

03

Skillのインストール

初心者におすすめ

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/indranilbanerjee/digital-marketing-pro
手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

git clone --depth=1 https://github.com/indranilbanerjee/digital-marketing-pro.git
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このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

直近90日間の購入について、first-touch・last-touch・linearを比較し、チャネル別売上と予算再配分案を分析してください。
出力例を見る
モデル別のチャネル貢献、ROAS、アシスト率、経路長・コンバージョンまでの時間、予算提案。
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安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
  • network: ch number alone. Source: [GA4 default channel groups](https://support.google.com/analytics/answer/9164320?hl=en). For the upstream impression-side data,
  • network: earlier. --- Made with care by [Indranil Banerjee](https://indranil.in) · Powered by Anthropic Claude · MIT-licensed · [⭐ Star the repo](https://gith
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