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數位行銷策略、內容行銷與成效分析

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miles990/claude-domain-skills

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miles990/claude-domain-skills
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business/marketing/skills/marketing/SKILL.md

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February 1, 2026

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Scope:
npx add-skill https://github.com/miles990/claude-domain-skills/blob/main/business/marketing/skills/marketing/SKILL.md -a claude-code --skill marketing

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Claude
.claude/skills/marketing/
Powered by add-skill CLI

Instructions

# 數位行銷 Digital Marketing

> 數據驅動的行銷策略與執行

## 適用場景

- 制定行銷策略與預算分配
- 內容行銷規劃與執行
- SEO 優化與關鍵字研究
- 廣告投放與成效優化
- 社群媒體經營

## 行銷漏斗 AARRR

**Acquisition(獲取)→ Activation(激活)→ Retention(留存)→ Revenue(變現)→ Referral(推薦)**

關鍵指標:CAC/流量來源 → 註冊率 → DAU/MAU → ARPU/LTV → NPS

## 核心知識

### 行銷渠道

| 渠道 | 適用 | 成本 | 效果週期 |
|------|------|------|----------|
| **SEO** | 長期流量 | 低 | 3-6 個月 |
| **SEM/PPC** | 即時轉換 | 高 | 即時 |
| **社群媒體** | 品牌建立 | 中 | 1-3 個月 |
| **內容行銷** | 信任建立 | 中 | 3-6 個月 |
| **Email** | 留存轉換 | 低 | 即時 |

### 關鍵指標

| 指標 | 計算方式 | 健康值 |
|------|----------|--------|
| **CAC** | 行銷費用 / 新客數 | 依產業 |
| **LTV** | ARPU × 生命週期 | > 3× CAC |
| **ROAS** | 廣告收入 / 廣告成本 | > 3 |
| **CTR** | 點擊數 / 曝光數 | 1-5% |
| **CVR** | 轉換數 / 點擊數 | 2-5% |

### 預算分配 70-20-10 法則

- **70%** - 已驗證有效的渠道
- **20%** - 新興但有潛力的渠道
- **10%** - 實驗性渠道

## 最佳實踐

1. **數據先行** - 所有決策基於數據,不憑感覺
2. **A/B 測試** - 持續測試優化,小步快跑
3. **用戶導向** - 了解目標用戶的痛點和需求
4. **整合行銷** - 多渠道協同,一致的品牌訊息
5. **ROI 思維** - 關注投資報酬率,砍掉低效渠道

## 常見錯誤

| 錯誤 | 正確做法 |
|------|----------|
| 追求虛榮指標(粉絲數) | 關注轉換指標(營收) |
| 全渠道撒網 | 專注高效渠道深耕 |
| 一次大改版 | 持續 A/B 測試迭代 |
| 只看短期效果 | 平衡短期和長期 |

## Sharp Edges

### SE-1: 虛榮指標陷阱
- **嚴重度**: critical
- **情境**: 追求粉絲數、曝光次數等「看起來好」的指標,但營收沒成長
- **原因**: 虛榮指標容易衡量、容易達成,但不反映商業價值
- **症狀**:
  - 社群粉絲數增加但轉換率不變
  - 報告數字漂亮但業績平平
  - 老闆問「那營收呢?」時無法回答
- **解決**: 指標優先級:收入 > 轉換 > 行為 > 虛榮。每個指標都要問:這如何影響營收?

### SE-2: CAC > LTV 死亡螺旋
- **嚴重度**: critical
- **情境**: 獲客成本高於客戶終身價值,越行銷越虧
- **原因**: 盲目擴大廣告支出,不追蹤單位經濟效益
- **症狀**:
  - 花越多廣告費虧越多
  - 無法停止投廣告(怕沒流量)
  - 不知道每個客戶值多少錢
- **解決**:
  - LTV/CAC 比例健康值 > 3
  - 設定 CAC 上限(LTV 的 1/3)
  - 優化產品留存提升 LTV

### SE-3: A/B 測試假陽性
- **嚴重度**: high
- **情境**: A/B 測試顯示「顯著差異」,但實際沒效果
- **原因**: 樣本數不足、過早結束測試、多重比較問題
- **症狀**:
  - 測試結果無法重現
  - 上線後效果沒有測試時好
  - 「顯著」但提升幅度極小
- **解決**: 預先計算樣本數、測試跑滿期間、p < 0.05、效果 > 2%、重複驗證
- **詳細**: → [extended/checklists.md#a-b-測試檢查清單]

### SE-4: 渠道依賴風險
- **嚴重度**: high
- **情境**: 80% 流量來自單一渠道,演算法一改就崩
- **原因**: 找到有效渠道後全力投入,忽略多元化
- **症狀**:
  - 單一渠道貢獻超過 50% 流量
  - 平台政策變動導致流量斷崖
  - 沒有自有流量(如 Email 名單)
- **解決**: 70-20-10 法則

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