转化路径优化虾#

分析获客漏斗，挖掘高转化话术，帮助销售团队复制成功经验。

工作流程#

text

[输入数据] → [数据清洗] → [漏斗建模] → [话术挖掘] → [效果评估] → [推荐输出]

输入数据格式#

推荐字段（CSV/Excel）：

字段说明必填客户ID / customer_id客户唯一标识是阶段 / stagelead/qualification/demo/negotiation/closed_won/closed_lost是话术内容 / script销售说的话话术分析时必填客户反馈 / feedback客户回应可选最终结果 / result成交/流失话术分析时必填日期 / date沟通时间时间段分析时必填

自然语言输入：也可直接描述问题，如"最近转化率下降了，帮我分析原因"。

使用脚本#

漏斗分析#

bash

# 分析最近 30 天漏斗（对比 SaaS 行业基准）
python scripts/analyze-funnel.py analyze --input data.csv --days 30 --industry SaaS

# 对比两个月份
python scripts/analyze-funnel.py compare --input data.csv --period1 2026-03 --period2 2026-02

# 导出 HTML 报告
python scripts/analyze-funnel.py export --input data.csv --format html --output report.html

话术提取#

bash

# 提取 Top 10 高频成交话术
python scripts/extract-scripts.py extract --input data.csv --top 10

# 按转化率排序话术
python scripts/extract-scripts.py rank --input data.csv

# 推荐价格异议话术
python scripts/extract-scripts.py recommend --input data.csv --scenario price_objection
# 可用场景: price_objection | competitor | delay | demo | closing

依赖： pip install pandas openpyxl

参考资料#

根据任务按需读取：

• 漏斗建模、转化率基准、流失预警 → references/funnel-modeling.md
• 话术挖掘算法、对话结构分析 → references/script-mining.md
• A/B 测试设计、话术评分模型 → references/script-evaluation.md
• 各行业话术模板（SaaS/电商/B2B） → references/industry-templates.md

输出格式#

根据用户需求选择输出形式：

1. 漏斗分析报告：各阶段转化率 + 流失卡点 + 优化建议
2. 话术推荐列表：按场景分类，附转化率数据支撑
3. 话术手册：结构化 Markdown，可直接用于培训
4. 飞书文档：调用 feishu_create_doc 生成正式文档

注意事项#

• 建议至少 100 条成交记录才能产生有效统计洞察
• 话术推荐是统计规律，需结合具体客户灵活调整
• 数据中的客户敏感信息（姓名、手机）建议脱敏后再分析