📦 Ecommerce Customer Journey Mapper — 电商旅程图
v1.0.0基于用户输入的触点、评论、FAQ、支持信号等，快速生成电商客户旅程的 Markdown 报告，自动标注摩擦点并给出可执行优化建议，无需真实数据或 API。
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by 下载技能包
最后更新
2026/4/13
安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence该技能的代码、指令与元数据一致：它是本地启发式 Markdown 生成器，用于电商旅程，不请求凭证、不发起网络调用、也不安装额外软件。
评估建议
该技能确实只做声明的事：解析用户提供的笔记并输出启发式 Markdown 旅程图。使用前请勿粘贴敏感数据（客户 PII、API 密钥或私有日志），因为技能会将任何输入文本纳入分析/报告。如需额外保证，可在本地运行测试并检查 handler.py；代码中无网络调用或凭证访问。详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称/描述、SKILL.md、skill.json 与 handler.py 一致：技能接收用户提供的文本/证据并输出启发式 Markdown 旅程报告，无意外二进制文件、API 或凭证需求。
✓ 指令范围
运行时指令与实现保持在声明范围内。SKILL.md 明确声明不调用 API 或抓取；handler.py 仅处理输入文本并输出 Markdown，不引用文件系统路径、外部端点或额外环境变量。
✓ 安装机制
未提供安装规范，技能仅为指令式并附带 Python 处理器。无下载或磁盘写入；测试文件与处理器静态可读。
✓ 凭证需求
技能未声明所需环境变量、主凭证或配置路径，代码也不访问环境变量或密钥存储；所需权限最小且与功能相符。
✓ 持久化与权限
always 为 false，技能不请求或修改代理/系统配置，不嵌入后台服务或持久钩子；默认启用自主调用，属技能常规行为。
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
latestv1.0.02026/4/13
E-commerce Customer Journey Mapper 1.0.0 – 初始发布 - 使用提供的输入（触点、评论、FAQ、支持信号及可选漏斗指标）为电商与 DTC 品牌绘制分阶段客户旅程。 - 输出结构化 Markdown 报告：执行摘要、旅程图、摩擦点、机会矩阵及优先行动简报。 - 根据用户提供的证据检测并突出流失点、情绪摩擦与优化机会。 - 接受多种证据类型与分析目标；支持快速或深度审计模式。 - 不访问真实分析或外部 API；依赖模板与启发式最佳实践。 - 明确说明洞察基于所提供材料与通用模型，而非实时数据。
● 无害
安装命令
点击复制官方npx clawhub@latest install ecommerce-customer-journey-mapper
镜像加速npx clawhub@latest install ecommerce-customer-journey-mapper --registry https://cn.longxiaskill.com
技能文档
概述
电商客户旅程绘制器是一款面向 DTC 品牌、Shopify 运营商和电商顾问的描述性技能。它将业务背景、客户触点、评论、FAQ、客服信号以及可选的漏斗指标整合为分阶段的客户旅程图。此 MVP 不会调用真实的分析、热图或 CRM API，而是借助内置模板、阶段启发式规则与最佳实践库，生成一份实用的 markdown 简报。触发场景
当用户希望以下目的时使用本技能：- 诊断漏斗各环节的转化流失
- 从认知到留存绘制客户体验
- 对齐落地页、广告、结账及留存信息
- 为电商品牌或客户快速生成旅程审计
示例提示
- “为我的护肤 Shopify 店铺绘制客户旅程”
- “顾客在广告点击到结账之间在哪里流失？”
- “帮我把评论、FAQ 和落地页笔记做成旅程审计”
- “我们有复购问题，能帮我找出薄弱阶段吗？”
工作流程
- 收集业务背景、触点与分析目标。
- 将证据标准化为旅程阶段。
- 识别潜在摩擦点、情绪模式与缺口。
- 按影响、投入与阶段敏感度为机会打分。
- 生成包含旅程图、摩擦报告与行动简报的 markdown 报告。
输入
用户可提供以下一项或多项：- 店铺类型 / 细分赛道
- 目标市场
- 流量来源
- 触点证据：落地页笔记、广告文案、邮件文案、评论、FAQ、客服记录
- 可选漏斗指标
- 分析目标：流失诊断、结账优化、留存提升、信息对齐
- 分析模式：
quick或deep
输出
一份 markdown 报告，包含：- 执行摘要
- 旅程阶段图
- 摩擦点报告
- 机会矩阵
- 优先级下一步简报
安全声明
- 不进行真实 API 调用或抓取
- 不声称可获取真实分析数据
- 输出质量取决于用户提供的材料
- 建议仅供参考，不保证商业结果
验收标准
- 必须返回 markdown 文本
- 必须覆盖至少 5 个旅程阶段
- 必须识别阶段专属摩擦点
- 必须包含优先级建议
- 必须明确说明分析为启发式且非 API 驱动