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캠페인 애널리틱스

멀티터치 어트리뷰션, 퍼널 전환, ROI/ROAS/CPA를 한 번에 계산해주는 마케팅 성과 분석 스킬.

마케팅·SEO중급★ 24,151⑂ 3,405AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

마케팅 캠페인 데이터를 JSON으로 넣으면 세 가지 파이썬 CLI 도구가 순서대로 분석 결과를 만들어 줍니다.

  • attribution_analyzer.py: 퍼스트터치, 라스트터치, 리니어, 타임디케이(반감기 조절 가능), 포지션 기반(40/20/40) 등 5개 어트리뷰션 모델로 채널별 전환 기여도를 계산
  • funnel_analyzer.py: 단계별 전환율·이탈률을 계산하고 가장 큰 병목 구간을 자동으로 지목, 세그먼트 비교도 지원
  • campaign_roi_calculator.py: ROI, ROAS, CPA, CPL, CAC, CTR, CVR을 산출하고 업계 벤치마크 대비 부진한 캠페인을 표시

외부 라이브러리나 API 호출 없이 파이썬 표준 라이브러리만 사용하므로 같은 입력에 항상 같은 결과가 나옵니다. --format json 옵션으로 파이프라인 연동도 가능하고, 어트리뷰션 모델 가이드·채널별 벤치마크·퍼널 최적화 프레임워크 문서가 함께 제공됩니다.

이런 분께 추천

  • 여러 채널(검색, 이메일, 유료광고)에 예산을 나눠 쓰며 기여도를 따져야 하는 퍼포먼스 마케터
  • GA·광고 플랫폼 리포트를 내려받아 직접 ROI를 재계산해야 하는 그로스/데이터 담당자
  • 유료 어트리뷰션 툴 없이 가볍게 재현 가능한 분석 리포트를 만들고 싶은 소규모 팀

활용 예시

  1. 채널 예산 재분배: 고객 여정 JSON을 넣고 --model time-decay --half-life 14로 실행해 짧은 세일즈 사이클에 맞춘 기여도를 보고, 라스트터치 결과와 비교해 과대평가된 채널을 찾아냄.
  2. 퍼널 병목 진단: Awareness→Purchase 5단계 수치를 넣어 Consideration→Intent 구간의 이탈률이 가장 크다는 사실을 확인하고, 함께 제공되는 퍼널 최적화 문서로 개선안을 정리.
  3. 월간 캠페인 리뷰: 캠페인별 spend/revenue/clicks/leads 데이터를 넣어 ROAS와 CPA를 산출하고, 업계 벤치마크 미달 캠페인만 뽑아 중단·개선 대상 목록을 만듦.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 alirezarezvani/claude-skills 의 .gemini/skills/campaign-analytics 폴더를 내 ~/.claude/skills/campaign-analytics/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git /tmp/claude-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/claude-skills/.gemini/skills/campaign-analytics ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git
  2. 스킬 폴더가 없으면 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. 스킬을 복사합니다: cp -r claude-skills/.gemini/skills/campaign-analytics ~/.claude/skills/
  4. 파이썬 3이 설치되어 있는지 확인합니다: python3 --version
  5. Claude Code를 다시 시작하고 "캠페인 어트리뷰션과 ROI를 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  6. 먼저 ~/.claude/skills/campaign-analytics/assets/sample_campaign_data.json 예제 파일로 스크립트를 실행해 동작을 확인한 뒤, 같은 형식으로 자신의 데이터를 준비하세요.
  7. 실행 전 python -m json.tool 내파일.json으로 JSON 문법을 검증하면 오류를 줄일 수 있습니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT