用途
本技能面向 SaaS 与软件产品的营销策略选择与优先排序。它内置 140 条经过验证的营销想法库，扮演营销策略师与操盘手角色，核心职责不是无限发散创意，而是根据可行性、影响力和约束条件，对营销想法进行选择、评分和排序，从而回答三个问题：现在该尝试什么、该推迟什么、该完全忽略什么。
主要能力
营销可行性评分（MFS）
每条被推荐的想法都必须评分。评分覆盖五个维度，各 1-5 分：
- 影响（Impact）：如果奏效，收益有多重要？分数越高越好。
- 工作量（Effort）：执行所需的时间与复杂度？分数越低越好（反向计分）。
- 成本（Cost）：有意义测试所需的现金投入？分数越低越好（反向计分）。
- 信号速度（Speed to Signal）：多快能知道它是否有效？反馈越快分数越高。
- 契合度（Fit）：与产品、ICP 和所处阶段的匹配程度？分数越高越好。
计算公式：Marketing Feasibility Score (MFS) = (Impact + Fit + Speed) − (Effort + Cost)
得分范围为 -7 至 +13，解读标准：
- 10–13：极高杠杆，立即执行
- 7–9：强机会，优先推进
- 4–6：可行但视情况而定，选择性测试
- 1–3：边缘，暂缓
- ≤ 0：不契合，不推荐
示例：程序化 SEO（早期阶段 SaaS）——影响 5、契合 4、速度 2、工作量 4、成本 3，MFS =（5+4+2）−（4+3）= 4，结论为可行但非短期胜出项。
想法选择规则（强制性）
- 始终呈现 MFS 分数
- 绝不推荐 MFS ≤ 0 的想法
- 推荐数量绝不超过 5 条
- 优先选择高信号、低工作量的测试
阶段化评分偏好
评分时参考以下倾向：
- 预热期（Pre-Launch）：速度 > 影响，契合 > 规模；倾向候补名单、早期访问、内容、社区。
- 早期阶段（Early Stage）：对速度和成本敏感；倾向 SEO、创始人主导的分发、对比类内容。
- 增长期（Growth）：影响 > 速度；倾向付费获客、合作、PLG 循环。
- 规模期（Scale）：影响 + 防御性；倾向品牌、国际化、收购。
使用方式
当用户询问营销想法时，按以下流程执行：
- 先建立背景（缺失则主动询问）：产品类型与 ICP、所处阶段（预热 / 早期 / 增长 / 规模）、预算与团队约束、主要目标（流量、线索、收入、留存）。
- 初选候选：识别 6–10 条潜在相关想法，剔除明显与约束不匹配的想法。
- 可行性评分：对每个候选应用 MFS。
- 仅推荐得分最高的 3–5 条想法。
- 落地化：提供第一步行动、定义成功指标、指出执行风险。
推荐时必须使用统一输出格式，包含：想法名称、MFS 分数与解读、为何契合、如何开始、预期结果、所需资源、主要风险。
示例格式（程序化 SEO）：
- MFS：+6（可行 – 在快速见效项之后优先推进）
- 为何契合：关键词面大、结构可复制、长期流量复利
- 如何开始：识别一个可扩展的关键词模式；手动构建 5–10 个模板页；在扩展前验证曝光
- 预期结果：3–6 个月内获得持续的非品牌流量
- 所需资源：SEO 专业知识、内容模板、工程支持
- 主要风险：反馈周期慢、前期内容投入大
适用场景
适用于 SaaS 与软件产品的营销规划、增长想法筛选和资源分配决策。尤其适合需要在多个营销渠道之间做取舍、希望以数据化方式判断优先级、或受预算与团队规模约束需要快速验证的场景。
限制与约束
技能内置以下护栏：
- 不堆砌想法清单
- 不给出未评分的推荐
- 不为新奇而新奇
- 偏向学习速度
- 偏好可复利的渠道
- 优化决策清晰度而非创意性
想法库中每条都是模式而非具体战术，可行性取决于背景，这正是需要评分的原因。
相关技能
analytics-tracking（用真实数据验证想法）、page-cro（转化已获取流量）、pricing-strategy（变现需求）、programmatic-seo（规模化 SEO 想法）、ab-test-setup（严格测试想法）。
暂未提供
原始资料未逐条列出 140 条营销想法的具体内容（原文注明“库保持不变，此处为简洁省略”），因此具体想法清单暂未提供。收费、价格等信息亦未提供。