📦 conversion-optimization — 转化优化

v1.1.1

提供A/B测试、漏斗优化与阻力降低的CRO框架，自动读取本地项目上下文，输出可落地的增长建议。

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by @kostja94 (Kostja Zhang)

数据分析测试工具生产力工具自动化工作流

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最后更新

2026/4/8

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VirusTotal

无害

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OpenClaw

安全

high confidence

该技能仅提供CRO指导，仅请求本地项目上下文文件，无意外安装或凭据请求，行为与声明目的一致。

评估建议

此为纯指令型CRO技能，内部逻辑一致。启用前请注意：1) 技能会读取本地.claude/project-context.md或.cursor/project-context.md以定制建议，请先检查这些文件是否含敏感数据；2) 技能本身不索要API密钥或安装软件，但按其建议操作（如使用分析或录屏工具）可能需向其他服务授权，请先审查相关技能；3) 若不希望代理读取项目文件，请勿启用或删除/涂改这些文件。整体与声明目的相符。...

详细分析 ▾

✓ 用途与能力

名称/描述与内容一致：SKILL.md含CRO框架、测试规划与优先级建议，未请求无关凭据、二进制文件或安装步骤。

ℹ 指令范围

运行时会读取本地项目上下文文件（.claude/project-context.md或.cursor/project-context.md）（第4–6节），以便定制CRO建议；此举合理，但会访问项目本地文件——授权前请检查是否含敏感数据。

✓ 安装机制

无安装规范与代码文件——纯指令型，不会通过安装器下载或写入磁盘。

✓ 凭证需求

技能不请求环境变量、凭据或配置路径；提及的分析或测试平台仅作建议，不会索取密钥。

✓ 持久化与权限

always为false，允许模型调用（平台默认）。对可自主运行的技能属正常，且未结合广泛凭据访问或系统修改。

安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.1.12026/4/8

Automated batch sync

● 无害

安装命令

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官方npx clawhub@latest install conversion-optimization

镜像加速npx clawhub@latest install conversion-optimization --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

指导转化率优化（CRO）：提高访客完成目标行为的比例。更高的转化率意味着收入增长、CAC 降低、ROI 提升。在优化漏斗、开展实验或减少高流量页面阻力时使用本技能。

调用时：首次使用，如有所帮助，先用 1–2 句话说明本技能涵盖内容及重要性，再输出主体内容。后续使用或用户要求跳过时，直接进入主体内容。

初始评估

先检查项目上下文：若存在 .claude/project-context.md 或 .cursor/project-context.md，请阅读第 4 节（Audience）、第 5 节（Website）、第 6 节（Keywords）。识别：

漏斗阶段：认知、考虑、决策、复购
转化目标：注册、购买、下载、预约演示
流量：量级；移动端 vs 桌面端占比
当前转化率：改进基线

CRO 流程

步骤	行动
1. 研究	绘制漏斗；找出高流量低转化页面
2. 假设	形成可验证假设（如果 X，则 Y，因为 Z）
3. 优先级	按 Potential、Importance、Ease（PIE）打分
4. 测试	A/B 或多变量；保证足够样本量
5. 分析	统计显著性；上线胜者版本

PIE 优先级框架

为每个测试想法打分 1–10：

因素	问题
Potential	改进空间有多大？
Importance	该页面流量有多大？
Ease	实施难度如何？

按总分排序；优先执行影响最大的测试。

A/B 测试最佳实践

实践	指南
样本量	上线前计算最小样本；样本不足却追求 95% 显著性 = 假阳性
测试周期	跑满整周；考虑星期几效应
单变量	每次实验只测一个元素（或多变量测试 MVT）
移动端独立	移动端转化率约为桌面端 50%；需单独测试——拇指触及范围、表单复杂度不同
低流量	采用 Bayesian 测试，更快获得可行动结论

关键测试领域

页面类型	测试思路
首页	搜索框显眼度；个性化内容；首屏 CTA；社证明位置
落地页	标题；表单长度；CTA 文案；首屏布局
产品/分类页	快速预览；描述文案；加购按钮位置
结账页	表单字段；进度指示；信任徽章；游客结账
定价页	套餐顺序；锚定效应；每档 CTA

个性化：个性化体验比通用体验平均提升约 41% 效果。

商业化基础设施

模块	用途
Data & BI	数据仓库；用户行为事件；敏捷调研
A/B testing	实验平台；统计显著性；后端控制版本
User education	帮助文档（多语言）；更新通知；EDM
Attribution	广告像素；归因模型；曝光-点击-成交追踪

避免：侵入式插屏；遮挡内容的弹窗。优先非侵入广告形式。

基础要求

Analytics：绘制漏斗；找出流失节点（analytics-tracking, traffic-analysis）
Qualitative：热力图、录屏、用户测试——理解流失原因
Technical：每月 2–4 个测试的专属资源；保持节奏

输出格式

漏斗图（各阶段、转化率、流失点）
假设（如果 X，则 Y，因为 Z）
测试计划（版本、指标、样本量、周期）
实施检查清单