---
title: Tuluanalüütika
description: Eric Siu oskus tulu analüüsimiseks.
category: Marketing
sublabel: Strateegia
author: Eric Siu
tags: 
license: MIT
source: https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills
---

# AI tulu intelligentsus

## Sissejuhatus (käivitub oskuse alguses)

```bash
# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true
```

> **Privaatsus:** See oskus logib kasutust lokaalselt kausta `~/.ai-marketing-skills/analytics/`. Kaugtelemeetria on ainult vabatahtlik (opt-in). Koodi, failiteid ega repo sisu ei koguta kunagi. Vaata `telemetry/README.md`.

---

AI-põhine tulu intelligentsus: müügikõnedest ülevaadete ekstraktimine, sisu-tulu atributsioon ja mitmeallikaline kliendiaruandlus.

## Millal kasutada

- Kasutaja soovib ekstraktida ülevaateid Gongi müügikõnede transkriptidest
- Kasutaja peab tuvastama vastuväiteid, ostusignaale või konkurentide mainimisi kõnedes
- Kasutaja soovib tõestada sisu ROI-d, seostades sisu suletud tehingutega
- Kasutaja vajab tulu atributsiooni esmapuute ja mitmepuute mudelite lõikes
- Kasutaja soovib genereerida ühtse kliendiaruande allikatest GA4 + HubSpot + Ahrefs + Gong
- Kasutaja küsib ostuteekonna sisulünkade kohta
- Kasutaja vajab anomaaliatuvastust turundusmõõdikute lõikes

## Tööriistad

### Gong-ülevaate konveier (`gong_insight_pipeline.py`)

Ekstraktib müügikõnede transkriptidest struktureeritud intelligentsust. Töötab Gongi API või tavaliste transkriptifailidega.

```bash
# Analyze a single transcript file
python gong_insight_pipeline.py --file transcript.txt

# Analyze multiple transcript files
python gong_insight_pipeline.py --dir ./transcripts/

# Pull recent calls from Gong API (last 7 days)
python gong_insight_pipeline.py --gong --days 7

# Pull specific call by ID
python gong_insight_pipeline.py --gong --call-id abc123

# Output as JSON file
python gong_insight_pipeline.py --file transcript.txt --output insights.json

# Generate content topics from recurring objections
python gong_insight_pipeline.py --dir ./transcripts/ --content-topics

# Generate follow-up suggestions for outbound sequences
python gong_insight_pipeline.py --file transcript.txt --follow-ups
```

**Mida see ekstraktib:**
- Vastuväited (kategoriseeritud: hind, ajastus, konkurents, otsustusõigus, vajadus)
- Ostusignaalid (eelarve kinnitatud, ajakava mainitud, otsustaja kaasatud, eestkõneleja tuvastatud)
- Konkurentide mainimised (keda mainiti, kontekst: positiivne/negatiivne/neutraalne)
- Hinnaarutelud (ankrud, vastuseis, valmisoleku näitajad)
- Sisuteemade soovitused korduvate vastuväidete mustritest
- Isikustatud järelkontakti mustandid kõne konteksti põhjal

**Väljund:** Struktureeritud JSON stdout-i või faili. Iga kõne toodab `insights` objekti massiividega `objections`, `buying_signals`, `competitive_mentions`, `pricing_discussions`, `content_topics` ja `follow_ups`.

### Tulu atributsiooni kaardistaja (`revenue_attribution.py`)

Kaardistab sisutükid müügitoru ja suletud tuluga. Tõestab sisu ROI-d esmapuute ja mitmepuute atributsiooniga.

```bash
# Run full attribution report (GA4 + HubSpot)
python revenue_attribution.py --report

# First-touch attribution only
python revenue_attribution.py --report --model first-touch

# Multi-touch (linear) attribution
python revenue_attribution.py --report --model linear

# Time-decay attribution
python revenue_attribution.py --report --model time-decay

# Filter by date range
python revenue_attribution.py --report --start 2025-01-01 --end 2025-03-31

# Calculate cost-per-acquisition by content type
python revenue_attribution.py --cpa --costs content_costs.json

# Identify content gaps in the buyer journey
python revenue_attribution.py --gaps

# Output as JSON
python revenue_attribution.py --report --json --output attribution.json
```

**Mida see toodab:**
- Sisu-tulu kaardistus (millised blogipostitused, videod, taskuhäälingud tõid tehinguid)
- Esmapuute, lineaarse ja ajalanguse atributsioonimudelid
- Hankimiskulu sisutüübi kaupa (blogi, video, taskuhääling, veebiseminar)
- Sisu ROI raport tuluga tüki kohta
- Sisulünkade analüüs (atributsioonita müügitoru etapid)
- Tipptulemuslik sisu, järjestatud omistatud tulu järgi

**Andmeallikad:** GA4 (lehe teed, seansid, konversioonid) + HubSpot (tehingud, puutepunktid, sulgemiskuupäevad)

### Mitmeallikalise kliendiaruande generaator (`client_report_generator.py`)

Genereerib ühtsed kliendivalmid BI-aruanded allikatest GA4, HubSpot, Ahrefs ja Gong.

```bash
# Generate full client report
python client_report_generator.py --client "Acme Corp"

# Specify date range
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --start 2025-03-01 --end 2025-03-31

# Output as markdown
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --format markdown --output report.md

# Output as JSON (for rendering in slides/dashboards)
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --format json --output report.json

# Skip specific data sources
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --skip gong
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --skip ahrefs,gong

# Enable anomaly detection
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --anomalies

# Compare to previous period
python client_report_generator.py --client "Acme Corp" --compare previous-month
```

**Mida see toodab:**
- Juhtkokkuvõte võtmemõõdikute ja perioodidevaheliste muutustega
- Liiklusjaotis: seansid, kasutajad, tippleheküljed, kanalite jaotus (GA4)
- Müügitoru jaotis: loodud, liigutatud, suletud tehingud, tulu (HubSpot)
- SEO-jaotis: märksõnade edetabelikohad, tagasilingid, domeenireitingu muutused (Ahrefs)
- Kõnekvaliteedi jaotis: rääkimissuhted, vastuväidete sagedus, võidumäärad (Gong)
- Anomaaliamärgised: ebatavalised tõusud/langused koos raskusastme ja kontekstiga
- Väljund struktureeritud markdowni või JSON-ina

## Konfiguratsioon

Kõik skriptid loevad keskkonnamuutujatest. Kopeeri `.env.example` failiks `.env` ja täida oma väärtused.

### Kohustuslikud keskkonnamuutujad

| Muutuja | Kasutab | Kirjeldus |
|----------|---------|-------------|
| `GONG_API_KEY` | Gong Pipeline, Client Report | Gongi API juurdepääsuvõti |
| `GONG_API_BASE_URL` | Gong Pipeline, Client Report | Gongi API baas-URL |
| `HUBSPOT_API_KEY` | Attribution, Client Report | HubSpoti privaatrakenduse luba |
| `GA4_PROPERTY_ID` | Attribution, Client Report | GA4 atribuudi ID |
| `GA4_CREDENTIALS_JSON` | Attribution, Client Report | Tee GA4 teenusekonto JSON-ini |

### Valikulised keskkonnamuutujad

| Muutuja | Kasutab | Kirjeldus |
|----------|---------|-------------|
| `AHREFS_TOKEN` | Client Report | Ahrefsi API-luba |
| `OUTPUT_DIR` | Kõik | Väljundfailide kaust (vaikimisi: `./output`) |

## Andmevoog

```
Gong Transcripts → Insight Pipeline → Objections, Signals, Competitors → Content Topics + Follow-ups
GA4 + HubSpot   → Attribution Mapper → Content ROI, CPA, Gap Analysis → Revenue Proof
GA4 + HubSpot + Ahrefs + Gong → Client Report → Executive Summary + Anomalies → Client Deliverable
```

## Soovitatav töövoog

1. **Iganädalaselt:** Käivita `gong_insight_pipeline.py --gong --days 7`, et ekstraktida kõneintelligentsust
2. **Igakuiselt:** Käivita `revenue_attribution.py --report`, et tõestada sisu ROI-d
3. **Igakuiselt:** Käivita `client_report_generator.py` iga kliendi väljundi jaoks
4. **Kord kvartalis:** Käivita `revenue_attribution.py --gaps`, et leida sisulünki
5. **Pidevalt:** Sööda Gongi ülevaate järelkontaktid väljundjärjestustesse

## Tuluanalüütika tagasisidesilmus

Iga soovitus, mis muudab väljundkontakte, müügikeelt, marsruutimist, sisuinvesteeringut või kliendiaruandlust, peaks saama tagasiloe.

Enne soovitamist:
- Määra lähteaken ja kandidaadiaken.
- Tõmba allikaandmed HubSpotist, Gongist, GA4-st, Ahrefsist ja igalt saadaolevalt väljundplatvormilt.
- Tuvasta esmane mõõdik enne tulemuse vaatamist, muidu muutub analüüs KPI-karaokeks.

Pärast muudatust:
1. Tõmba analüütika pärast tagasiloe kuupäeva.
2. Võrdle lähtetaset vs kandidaati.
3. Eralda omaniku/osaleja mõjud, nimekirja kvaliteet, kampaaniamuudatused, hooajalisus ja atributsioonilüngad.
4. Edenda, jätka testimist, tühista või märgi tõendamata.

Levinud esmased mõõdikud:
- positiivsete vastuste määr
- broneeritud kohtumiste määr
- kvalifitseeritud võimaluste liikumine
- loodud müügitoru
- liidini jõudmise kiirus (speed-to-lead)
- sisu toetatud tulu
- konversioonimäär
- vastuväidete sageduse vähenemine

Iga edendatud mängukavaparandus peaks sisaldama tehtud muudatust, allikasüsteeme, lähteakent, kandidaadiakent, mõõdikuvõitjat, hoiatusi ja tagasivõtureeglit.

## Sõltuvused

```bash
pip install -r requirements.txt
```