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每年年初大家总是要重新review下整体营销策略。
哪一段要补,哪一段要提效,哪一段要防流失,都想一想。
今年我给自己加了一个新目标,把这件事尽量交给 AI 来完成。
但很快就发现,只靠Prompt不行。我每次都得重新交代背景,交代完也沉淀不下来。今天聊得很好,明天换个问题又从头来。
所以这次我把这些年做运营的方法论做成了一个 Skill,让 AI 不只是“会说”,而是能按真实业务逻辑稳定出策略。

我最后落地的是这个结构:
Securities_lifecycle_strategy/├── SKILL.md # ❗ 主控制台:定义了AI生成策略的五大工作流和调用规则├── README.md # 当前使用说明书├── changelog.md # ⏱️ 迭代记录中心:自动记录Skill功能演进与工具升级历史├── references/ # 📚 [基础设施大本营] 包含所有运营知识包│ ├── lifecycle_stages.md # - 各生命周期阶段特征、痛点与破局方向库│ ├── channels.md # - 触达渠道成本、规则与适用场景│ ├── tools_products.md # - 营销抓手库与海豚自有增值产品名录│ └── compliance.md # - 券商三级审核及两融等红线合规知识├── templates/ # 📝 [排版输出中心]│ └── strategy_card.md # - 标准化的漏斗策略卡片输出骨架└── strategies/ # 📦 [自动化存储仓库] 生成的新策略统归档地├── README.md # - 💡 全生命周期策略一览总表(总指挥部)├── 1_发展期/ # - 注册未开户阶段的实战记录├── 2_成长期/ # - 已开户未入金阶段的实战记录├── 3_成熟期/ # - 持仓留存深耕与两融交叉营销记录└── 4_衰退期/ # - 卸载、销户流失拦截挽回记录
这个拆法是为了让 AI 每次都按同一套路工作:
当运营同学发现问题/机会点,反馈给AI:
AI根据问题/机会点定位生命周期
再匹配可用渠道和抓手
最后过合规与输出模板
这里补一句我自己的感受。
Skill 的框架可以靠AI搭,但真正让它好用的是人类 Know-how:
运营基础框架怎么搭
不同阶段典型客户特点有哪些
哪些动作在业务里真能落地
哪些策略看起来漂亮但 ROI 很差
哪些地方容易踩风控红线
这些都必须靠人来喂给AI。
可以理解成这是一个很短的流水线:
1. 运营同学输入目标或异常信号
比如 KPI 压力、指标异动、行情热点。(比如提升新客转化率、生日活动、板块热点等)
2. AI 先去读`lifecycle_stages.md`
判断是哪个阶段的问题/机会,对应阶段特征和用户痛点是什么。
3. 再去读`channels.md`和`tools_products.md`
选可执行的触达与抓手组合。
4. 用`compliance.md`
做红线检查。
5. 按`strategy_card.md`
输出标准策略卡片,并归档到 `strategies/`。
这样做的好处是,AI 不是在“编点子”,而是在“走流程”。
但在每个流程内部,给AI一定自主权(比如抓手设计等),这样既保留了策略文档的可控性,也保留AI的创造性。
最近XX行情很火,我把场景丢给 Skill,出来的是一张完整策略卡:目标、客群、触点、抓手、指标都齐了,而且有时间节奏。
它给出的主线是:
- 客群:开户未入金/小额客户 + 有持仓但没配xx类资产的客户。
- 痛点:怕追高、不会买。
- 节奏:T+0 热点引流,T+1 权益刺激,T+3 任务投教再拉一把。
- 指标:点击与详情页浏览、入金转化、相关标的首次交易。

对我来说,价值不在“文案更好看”,而在它能把一句洞察快速变成可评审、可执行、可复盘的策略卡(尤其适合策略脑暴场景)。
Skill 搭完后,策略产出速度明显上来了。这个时候,管理者和运营者最重要的能力就不是“写得快”,而是“判断什么该做、什么不该做”。
(AI时代,判断力可能会变得尤为重要)
AI 负责把可能性铺开,把结构搭齐。人负责做取舍、排优先级、守边界、看结果。
特别是数据洞察能力会变得更关键。
再下一步不只是让 AI 出策略,而是要把落地后的结果再喂回去,让系统逐步学会:哪些策略在什么人群有效,哪些抓手在什么场景更靠谱。
这才是我真正想要的结果:不只是一次性的AI提效,而是把运营经验变成可持续迭代的团队资产。
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