Is revenue-upsell safe to install?

SaferSkills independently audited revenue-upsell (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.

CategoryWeightCategory scoreContribution

Securityprompt, exec, net, exfil, eval

35%

100

35.0 pts

Supply chainhash, typosquat, maintainer, lockfile

20%

100

20.0 pts

Maintenancestaleness, pinning, CI

15%

100

15.0 pts

TransparencySKILL.md, perms, README

15%

100

15.0 pts

Communityinstalls, verify, response

15%

100

15.0 pts

Findings & checks · 0 flagged

Securityscore 100 · 0 findings

✓—All security checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Supply chainscore 100 · 0 findings

✓—All supply chain checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Maintenancescore 100 · 0 findings

✓—All maintenance checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Transparencyscore 100 · 0 findings

✓—All transparency checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Communityscore 100 · 0 findings

✓—All community checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.

pm-06-growth/skills/revenue-upsell/SKILL.md · 1 file

pm-06-growth/skills/revenue-upsell/SKILL.md11.8 KB · Markdown

name: revenue-upsell

description: 当需要优化升级转化策略时使用。升级转化自动化Pipeline，识别升级信号用户，自动生成个性化升级内容，优化触达时机，设计A/B测试。关键词：升级转化、增购、Upsell、升级策略、交叉销售、推高配、让客户多买、升级套餐。

metadata:

module: "产品增长与运营"

sub-module: "变现"

type: "pipeline"

version: "2.1"

domain_tags: ["SaaS", "互联网", "通用"]

trigger_examples:

- "怎么让用户升级套餐"

- "哪些用户适合推增购"

- "交叉销售怎么做"

interaction_mode: "ai_suggest_human_approve"

升级转化自动化

核心原则

升级是价值延伸不是销售：升级推荐必须基于用户真实的使用需求和场景，而非销售指标
信号强度决定时机：多重强信号即时引导，弱信号持续培育，避免过早或过晚触达
个性化即转化率：升级内容越贴合用户当前使用场景，转化率越高

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项	类型	必填	来源	说明
用户行为数据	object	是	用户提供	使用量、功能使用、协作行为
付费历史数据	object	是	output/pm-growth/revenue-nrr/nrr_report.yaml	历史套餐、付费金额、付费周期
产品使用数据	object	○	用户提供	功能使用详情、用量统计

升级信号类型

类型1: 用量触顶信号

信号	描述	升级潜力
存储达到上限	文件存储接近免费版限制	高
API调用超限	API调用接近配额	高
席位使用满额	团队人数达到免费版上限	高
功能使用超限	某些功能有使用次数限制	中

类型2: 功能需求信号

信号	描述	升级潜力
高级功能访问	频繁访问付费专属功能	高
协作功能使用	使用团队协作功能	高
API深度使用	使用高级API功能	高
定制化需求	出现定制化需求	中

类型3: 行为信号

信号	描述	升级潜力
高频使用	远超普通用户的使用频率	高
长时间使用	远超普通用户的使用时长	中
多项目操作	同时操作多个项目/工作区	高
关键功能使用	使用核心商业功能	高

类型4: 意向信号

信号	描述	升级潜力
定价页访问	频繁查看付费定价	高
对比页访问	查看不同套餐对比	高
试用申请	申请付费功能试用	高
客服咨询	咨询升级相关问题	高

执行步骤

Step 1: 升级信号识别

#### 信号检测规则

signal_rules:
  usage_limit:
    - condition: "storage_usage >= 0.8 * free_limit"
      weight: 0.9
    - condition: "storage_usage >= 0.6 * free_limit"
      weight: 0.6
      
  feature_access:
    - condition: "premium_feature_access_count >= 5"
      weight: 0.8
      
  behavioral:
    - condition: "daily_active_days >= 5 AND avg_session > 30min"
      weight: 0.7

#### 信号强度计算

signal_strength = (
    signal_type_weight * 0.4 +
    behavior_frequency * 0.3 +
    recency_factor * 0.3
)

#### 升级机会评分

upgrade_score = (
    usage_signals * 0.35 +
    feature_signals * 0.30 +
    behavioral_signals * 0.20 +
    intent_signals * 0.15
)

#### 优先级分层

优先级	评分范围	特征	响应策略
P0	≥0.8	多重强信号	即时升级引导
P1	0.6-0.8	明显升级需求	主动升级推荐
P2	0.4-0.6	部分升级信号	场景化升级引导
P3	<0.4	潜在升级需求	持续培育

Step 2: 升级内容个性化

#### 个性化要素

要素	内容来源	说明
用户名	用户profile	个性化称呼
当前用量	产品数据	"您已使用80%"
使用限制	产品数据	具体限制场景
升级收益	产品信息	升级后获得什么
推荐套餐	产品定价	最适合的套餐

#### 个性化内容模板

标题: {用户名}，您已达到{产品名称}{限制类型}上限

正文: 
您在本月已使用了{当前用量}/{免费限制}，
当使用量达到100%时，部分功能将受到限制。

升级到{推荐套餐}，您可以:
✓ {收益1}
✓ {收益2}
✓ {收益3}

{激励信息}

[立即升级] [了解更多]

Step 3: 触达时机优化

#### 最佳触达时机

时机	触发条件	效果
实时触发	达到用量限制时	最相关
行为高峰	用户活跃高峰时段	触达率高
功能使用后	访问/尝试付费功能后	需求明确
周期性提醒	月初/周末	决策时间充足

#### 触达渠道选择

用户类型	推荐渠道	优先级
高活跃用户	App弹窗+Push	实时
中活跃用户	邮件+站内信	定期
低活跃用户	邮件+短信	强化
高价值用户	邮件+电话	全渠道

Step 4: A/B测试设计

#### 测试类型

测试类型	测试内容	目标
时机测试	不同触发时机的效果	找到最佳触发点
内容测试	不同文案的转化效果	优化文案
激励测试	不同优惠力度的转化	平衡转化率和利润
渠道测试	不同触达渠道的效果	优化触达效率

#### A/B测试模板

test_id: "UPSELL_TEST_{序号}"
test_name: "测试名称"
hypothesis: "如果...那么...的假设"

variants:
  control:
    name: "对照组"
    description: "当前方案"
  treatment:
    name: "实验组"
    description: "测试方案"

metrics:
  primary: "升级转化率"
  secondary: ["升级GMV", "升级用户数"]
  guardrail: ["留存率", "NPS"]

design:
  min_sample_per_variant: 500
  runtime_days: 14
  mde: 0.1
  
success_criteria:
  - primary_metric_lift: ">=10%"
  - guardrail_metrics: "无显著下降"

输出

存储路径：output/pm-growth/revenue-upsell/

输出文件：upsell_strategy.json

输出Schema：

{
  "type": "object",
  "required": ["upgrade_signals", "personalized_offers"],
  "properties": {
    "upgrade_signals": {"type": "array", "description": "升级信号用户列表，包含信号类型、评分和推荐套餐"},
    "personalized_offers": {"type": "array", "description": "个性化升级方案列表，包含价值主张和激励"},
    "ab_tests": {"type": "array", "description": "A/B测试设计方案列表"},
    "tracking": {"type": "object", "description": "升级效果追踪，包含转化率、收入影响和ROI"}
  }
}

upsell_automation

{
  "upgrade_signals": [
    {
      "user_id": "EDU-20240389",
      "current_plan": "free",
      "upgrade_signals": [
        {
          "signal_type": "usage_limit",
          "description": "使用量达到免费版上限80%",
          "strength": 0.85
        },
        {
          "signal_type": "feature_access",
          "description": "频繁访问高级功能",
          "strength": 0.72
        }
      ],
      "overall_score": 0.8,
      "recommended_plan": "pro",
      "expected_revenue_increase": 99
    }
  ],
  "personalized_offers": [
    {
      "offer_id": "OFFER_001",
      "target_segment": "free_user_usage_limit",
      "offer_type": "upgrade_cta",
      "headline": "您已使用免费版80%容量",
      "value_proposition": "升级Pro版，解锁无限使用",
      "incentive": "首年8折",
      "cta_text": "立即升级",
      "personalization_elements": ["用户使用量", "限制场景", "升级收益"]
    }
  ],
  "ab_tests": [
    {
      "test_id": "UPSELL_TEST_001",
      "test_name": "升级弹窗时机优化",
      "hypothesis": "使用量达到70%时展示升级弹窗比达到90%时效果更好",
      "target_segment": "免费版用户",
      "variants": {
        "control": "达到90%时触发",
        "treatment_a": "达到70%时触发",
        "treatment_b": "达到80%时触发"
      },
      "primary_metric": "升级转化率",
      "expected_lift": "15%"
    }
  ],
  "tracking": {
    "total_upgrade_opportunities": 5000,
    "upgrade_messages_sent": 3000,
    "upgrade_conversion_rate": 0.08,
    "revenue_impact": 150000,
    "roi": 4.5
  }
}

输出校验规则

字段路径	类型	必填	说明
upgrade_signals	array	是	升级信号用户列表，至少1个用户
upgrade_signals[].overall_score	number	是	升级评分，范围0-1
upgrade_signals[].recommended_plan	string	是	推荐套餐，不可为空
personalized_offers	array	是	个性化方案列表，至少1个
personalized_offers[].value_proposition	string	是	价值主张，不可为空
ab_tests	array	否	A/B测试列表，每项须含test_id/hypothesis
tracking	object	否	效果追踪，须含upgrade_conversion_rate/roi

决策规则

情况	处理方式
升级评分≥0.8（P0）	即时触发升级引导
用量触顶+功能需求双重信号	优先推荐匹配套餐
升级转化率低于5%	触达内容或时机需A/B测试优化
护栏指标（留存/NPS）下降	暂停升级推送，排查原因

质量检查

[ ] 升级信号识别覆盖4类信号（用量/功能/行为/意向）
[ ] 个性化内容包含用户名、用量、收益3个要素
[ ] A/B测试设计包含护栏指标
[ ] 升级ROI计算包含触达成本

降级策略

上游文件缺失降级方案

缺失的上游输入	降级方案	输出影响
用户行为数据缺失	用户描述付费用户特征 → 生成升级策略	升级信号基于用户描述，缺乏行为数据验证
付费历史缺失	跳过付费模式分析，使用通用升级触发规则	升级时机判断基于通用规则
用户行为 + 付费历史均缺失	用户描述付费用户特征 → 生成升级策略	输出基于描述的升级策略，标注"待数据验证"

若用户未提供产品使用数据，提示用户提供或跳过该输入相关步骤

数据获取说明

当上游文件缺失时，需用户提供以下信息以支撑降级生成：

付费用户特征：当前付费用户的使用行为和付费模式
产品层级（可选）：各付费层级的定价和功能差异
升级障碍（可选）：用户不升级的已知原因

上游变更响应

上游变更影响表

上游来源	变更类型	影响范围	响应动作
revenue-nrr	扩张机会变更	升级信号识别和推荐套餐	更新扩张信号和升级推荐
用户提供-行为数据	使用指标变更	信号检测规则和评分	更新信号权重和评分公式
用户提供-付费历史	付费模式变更	个性化内容和触达时机	调整内容模板和触发条件

下游通知机制表

下游消费者	通知条件	通知方式	通知内容
revenue-orchestrator	升级策略输出完成	输出文件更新	升级转化完成状态和关键结论
retention-management	高价值用户升级信号	写入输出文件	升级信号用户列表

关键成功指标

指标	定义	目标值
升级转化率	升级用户/升级机会用户	≥8%
升级GMV	升级带来的月收入增加	持续增长
升级响应率	触达后有响应的用户比例	≥15%
升级ROI	升级GMV/触达成本	≥3
升级后留存率	升级用户的12个月留存率	≥85%

revenue-upsell— agent skill

Is revenue-upsell safe to install?

升级转化自动化

核心原则

交互模式

输入

升级信号类型

类型1: 用量触顶信号

类型2: 功能需求信号

类型3: 行为信号

类型4: 意向信号

执行步骤

Step 1: 升级信号识别

Step 2: 升级内容个性化

Step 3: 触达时机优化

Step 4: A/B测试设计

输出

输出校验规则

决策规则

质量检查

降级策略

上游文件缺失降级方案

数据获取说明

上游变更响应

上游变更影响表

下游通知机制表

关键成功指标

Audit the pieces. Scan the whole. Decide.