attribution-kpi-marketing

Attribution & KPI marketing — d'où viennent les clients

Honnêteté du modèle. Le serveur n'expose pas d'attribution multi-touch (matrice M0). Ce skill fait une attribution single-touch (premier OU dernier point de contact), limites documentées — jamais de multi-touch probabiliste inventé.

Étape 0 — Charger (obligatoire)

• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/priorite-mcp.md et garde-fous-marketing.md.
• Lire ./rapido-kb/marketing/apprentissages.md et benchmarks.md AVANT de conclure — les taux de référence maison priment sur tout repère par défaut. icp.md (segments). Fichiers absents → créés depuis ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/kb-templates/ (voir reference/memoire.md).

Méthode

1. Collecte multi-sources (données réelles)

• CRM : get_conversion_par_canal, get_dashboard_general_stats, get_revenue_summary, list_depenses (rapidocrm).
• CMS : ingishts_campagne, post_insights (rapidocms).
• Meta : skill pilotage-performance-ads (dépense, coût par résultat).
• Un signal absent = « pas de visibilité sur X », jamais inventé.

2. Modèle d'attribution (simple et assumé)

Choisir premier ou dernier point de contact avec l'utilisateur ; documenter la limite (single-touch). C'est la part d'attribution par canal.

3. Calculs (jamais de tête)

• Voie 1 : skill catalogue-kpi (rapido-startup) pour CAC/LTV/ROI si installé.
• Voie 2 (repli) : python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/attribution-kpi-marketing/scripts/kpi_marketing.py" avec {modele, canaux:[{canal, depense, clients, revenu_brut, cout_livraison, contacts_premier, contacts_dernier}]} → CAC, LTGP, ROI, part d'attribution.

4. Sortie

Tableau par canal (CAC / LTGP / ROI / part) + 3 recommandations d'allocation (renforcer le canal au meilleur ROI, corriger/couper le pire, tester le sous-exploité). Capitalisation automatique : à chaque run, mettre à jour ./rapido-kb/marketing/benchmarks.md ET ajouter 1-3 leçons datées et sourcées (chiffres de kpi_marketing.py) dans apprentissages.md — via mise-a-jour-kb. Pas de leçon sans preuve chiffrée.

Livrable type

Tableau d'attribution + KPI par canal + 3 recommandations d'allocation budgétaire, avec la limite du modèle rappelée.

Cas d'usage croisés

• Formules détaillées (MRR, churn, runway…) → skill catalogue-kpi.
• Performance pub détaillée → skill pilotage-performance-ads.
• Money math d'acquisition (LTGP:CAC, seuils) → skill money-math-acquisition.

Sources d'attribution (multi-canal étendu)

Quand les plugins sont installés, croiser les sources (serveur absent = sauté en le disant) :

• GA4 (run_report) — trafic et conversions par source/medium.
• GSC (rapido-seo:performance-organique) — canal organique (positions, clics).
• Google Ads (rapido-google-ads) — SEA (dépense, conversions par campagne).
• TikTok Ads (rapido-tiktok-ads) et Meta (rapido-meta-ads) — payant social.
• KPI « part organique vs payante du CA » : CA attribué organique ÷ CA total (et la part payante) — formule au Registre des KPIs (reference/registre-routines.md), calcul rapido-startup:catalogue-kpi.

Frontière KPI (source unique des formules)

• rapido-startup:catalogue-kpi = source de vérité des FORMULES (CAC, LTV, ratio, runway, DSO…). Le CAC calculé ici (dépense / clients) est la même formule que catalogue-kpi.cac, simplement scopée par canal — pas une formule concurrente.
• Ce skill = ce qui lui est PROPRE : la répartition par canal et le modèle d'attribution (single-touch premier/dernier point) — que catalogue-kpi ne fait pas. LTGP (marge brute/client) et ROI par canal sont propres au marketing (≠ LTV). Voir le Registre des KPIs de reference/registre-routines.md.
• money-math-acquisition = cadrage décisionnel (combien dépenser, LTGP:CAC) — calculs délégués au script KPI, jamais recalculés de tête.

Garde-fous

Attribution single-touch assumée (limites dites) ; KPI par script, formules de catalogue-kpi (source unique) ; données live > KB ; aucune donnée inventée ; benchmarks datés.