SKILLEMALL.ai

AC ltv-loyalty-winback

Прогнозирует риск оттока постоянных клиентов на основе истории покупок и активности по уровням, затем выдает специфичные для филиала рабочие процессы возврата и активации. Используйте, когда растут когорты не-повторных покупок за 90 дней (или аналогичные), снижается вовлеченность в членство или уровень, скоро истечет срок действия баллов, и вам нужны кампании до истечения срока действия, обсуждается сегментация RFM или LTV, или пользователь хочет автоматизированные кампании реактивации для ушедших покупателей. Логика ветвления: VIP-клиенты высокого класса получают планы ухода за клиентами класса люкс; стандартные покупатели получают ограниченные по времени скидки или приманки. Также срабатывает по запросам «молчаливые клиенты», риск оттока, усталость от программы лояльности или последовательности возврата — даже если они просто говорят «наш процент повторных покупок падает». НЕ используйте для простых подтверждений разовых покупок, уведомлений о доставке или разовых транзакционных сообщений без контекста удержания или оттока.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Predict repeat-customer churn risk from purchase history and tier acti…»

Predict repeat-customer churn risk from purchase history and tier activity, then output branch-specific win-back and activation workflows. Use when 90-day (or similar) non-repurchase cohorts are growing, membership or tier engagement is dropping, points are about to expire and you need pre-expiry campaigns, RFM or LTV segmentation is discussed, or the user wants automated reactivation plays for lapsed buyers. Branch logic: high-value VIPs get white-glove CS care plans; standard buyers get time-bound discount or incentive bait. Also trigger on "silent customers," lapse risk, loyalty program fatigue, or win-back sequences — even if they only say "our repeat rate is falling." Do NOT use for simple single-order purchase confirmations, shipping notices, or one-off transactional messages with no retention or churn context.

ClawHub Agent Skills автор: RIJOY-AI v0.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 822 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Прогнозирует риск оттока постоянных клиентов на основе истории покупок и активности по уровням, затем выдает специфичные для филиала рабочие процессы возврата…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктураМаркетингТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Predict repeat-customer churn risk from purchase history and tier … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 822 токенов
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +3Длина description 828: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is an instruction-only loyalty win-back planner with no executable code or hidden access, though it may involve sensitive customer and campaign data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.