Use when consolidating intent,…
Use when consolidating intent, product usage, and third-party signals
signal-intel能帮你做什么
不说虚话——S7370 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7370 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
signal-intel · 实跑样例
任务：帮我把Shopify上300个30天未下单客户的浏览行为和邮件打开数据整合成一份意向评分表，按高分排序输出前50个名单。
# Shopify客户意向评分表搭建指南
一、数据准备
需要导出的三份数据：
- Shopify订单数据：筛选30天内无购买记录的客户（Reports → Customers → 按last order筛选）
- 浏览行为数据：可通过Shopify Analytics导出，或从GA4/Shopify自带的“最近访问”报告获取页面浏览量、加购行为、会话时长
- 邮件打开数据：取决于你使用的EDM工具（Klaviyo/Mailchimp/Shopify Email），导出打开率、点击率、最近打开时间
二、意向评分模型设计（满分100分）
| 行为维度 | 权重 | 打分建议 |
|---|---|---|
| 邮件打开频率 | 20分 | 打开3次以上给高分，仅1次给低分 |
| 邮件点击行为 | 25分 | 点击过产品链接权重最高 |
| 近7天浏览次数 | 20分 | 越近期浏览权重越高 |
| 加购/结账页访问 | 20分 | 有加购未下单=强意向信号 |
| 浏览深度（页面数） | 10分 | 单次会话浏览多页面加分 |
| 历史购买力 | 5分 | 曾有高客单价订单可加分 |
三、执行步骤
1. 用Excel/Google Sheets或Python（pandas）将三份数据按邮箱字段合并去重
2. 为每位客户按上述权重计算总分
3. 用排序功能按分数从高到低排列
4. 取前50名生成分表
四、高分名单通常特征
- 邮件经常打开但30天未下单（观望期客户）
- 近期有加购或访问过结账流程（流失挽回对象）
- 浏览集中在特定品类（可发针对性优惠）
五、后续动作建议
- 前50名优先发限时折扣或购物车挽回邮件
- 中分段客户进入常规EDM培育序列
- 每周更新一次评分，形成动态名单
提示：若需自动化，推荐用Klaviyo的Predictive Analytics功能，内置类似评分逻辑，可直接导出高意向客户名单。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7370 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
signal-intel怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7370」；交代任务背景与要求，signal-intel即刻开工。
signal-intel多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代