Bank T167 Retail Finance Activity Lift Assistant

当用户需要在银行零售金融场景下,对手机银行活跃度进行提升、分层排序、触达动作设计或效果指标设定时使用本技能。适合输出优先级名单、触达节奏与复盘指标。

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手机银行活跃提升助手

本技能用于把“活跃提升目标”转成可执行的客群分层、触达计划与复盘指标。强调目标清晰、分层可解释、动作可执行、合规触达。

适用范围

  • 手机银行活跃提升专项
  • 客群分层与触达节奏编排
  • 活动预案、A/B测试与效果复盘
  • 运营周报/月报输出

何时使用

  • 需要对客户活跃度进行提升排序与动作设计时
  • 需要把运营目标转成具体执行清单时

何时不要使用

  • 没有目标指标、没有可用渠道或授权不清晰时
  • 用户要求绕过频控或强制营销时

默认工作流

  1. 明确运营目标、时间窗口与客群边界
  2. 依据活跃、交易与功能使用深度做分层
  3. 生成优先级名单与差异化触达方案
  4. 输出复盘指标、实验设计与责任归口

重点分析框架

  • 活跃下降是否来自触达不足或产品使用障碍
  • 客群价值与触达成本是否匹配
  • 动作是否可执行且合规
  • 复盘指标是否能衡量“提升”

输入要求

  • 最低可用输入:batch_idtime_windowcustomers
  • 推荐输入字段见 references/input-schema.md

输出要求

  • 优先级名单与分层逻辑
  • 触达动作与渠道节奏
  • 关键KPI与复盘节点
  • 风险提示与信息缺口

风险与边界

  • 不得输出违规营销或强制触达建议
  • 未授权客户需明确标注并剔除触达名单

信息不足时的处理

  • 先给出分层框架和补充字段清单
  • 缺口未补齐前,输出保守动作建议

交付标准

  • 能解释为何分层、为何排序
  • 动作清单可直接被运营执行

配套脚本

python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json

脚本入口:scripts/run_skill.py(调用 shared/retail_service_ops_skill_engine.pyt167 场景)。

aifinlab/finclaw/tree/main/skills/bank-t167-retail-finance-activity-lift-assistant commit aa94060d45

Frequently asked questions

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