API ВЕГА
English

Маркетинговая аналитика и оптимизация

Преобразует данные о рекламных расходах, продажах, составах заказов, результатах A/B-тестов и внедрении новых продуктов в ранжированные решения STOP / SCALE / SHIP / WAIT с оценкой финансового эффекта и уровня уверенности. Включает моделирование маркетингового комплекса (рентабельность каналов, насыщение и перераспределение бюджета), подбор товарных комплектов по составам заказов, оценку статистической значимости A/B-тестов с проверкой статистической мощности и преждевременного анализа результатов, моделирование распространения новинок по модели Басса, а также расчёт CAC / LTV / срока окупаемости по каналам. Каждый модуль запускается только при наличии необходимых данных; результаты MMM показывают общие тенденции, но не доказывают причинно-следственные связи.

Имя в реестреai.saifs/marketing-intelligence
Endpointhttps://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp
ТранспортStreamable HTTP (удалённый сервер, установка не требуется)
АутентификацияOAuth 2.1 — PKCE (S256) и динамическая регистрация клиента; при первом подключении клиент открывает страницу входа
ИздательSAIFS AI

Установка

VS Code / GitHub Copilot

Добавьте конфигурацию в .vscode/mcp.json (для рабочей области) или пользовательский файл mcp.json:

{
  "servers": {
    "saifs-marketing-intelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

Затем запустите сервер в представлении MCP и войдите в систему, когда появится запрос.

Claude (claude.ai, Desktop)

Откройте Settings → Connectors → Add custom connector и вставьте адрес:

https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-marketing-intelligence https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp

Другие клиенты MCP

Укажите адрес https://marketing-analysis-mcp.saifs.ai/mcp и используйте транспорт Streamable HTTP. Сервер возвращает ответ 401 с заголовком

WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=…, поэтому клиенты с поддержкой OAuth выполняют вход автоматически.

Инструменты

ИнструментОписание
marketing_intelligenceАнализирует наборы данных объёмом до 200 строк в каждом массиве: расходы, продажи, составы заказов, результаты A/B-тестов, внедрение, привлечение клиентов и выручку. Возвращает ранжированные решения, а также рентабельность каналов, рекомендации по перераспределению бюджета, товарные комплекты, выводы по тестам и удельную экономику.
marketing_intelligence_get_engineДля больших выгрузок (расходы Meta/Google, заказы Shopify) возвращает Python-скрипт, использующий только numpy. Скрипт выполняет тот же анализ локально, поэтому маркетинговые данные не передаются на сервер.

Примеры запросов

  • «Вот наши еженедельные расходы на Meta, Google и email-маркетинг, а также данные о продажах. Какой канал стоит масштабировать, а какой — сократить?»

  • «Результат A/B-теста целевой страницы действительно значим или статистической мощности теста недостаточно?»

  • «Какие товары стоит объединить в комплекты на основе этих данных о составах заказов?»

Поддержка