/marketing-informe-pdf

Generador de Informe de Marketing en PDF

Proposito de la skill

Generar un informe de marketing profesional y visualmente cuidado en PDF usando el script Python `scripts/generar_informe_pdf.py`. La skill recoge toda la data disponible de auditorias, la estructura en el JSON esperado, invoca el script y produce un PDF con marca, medidores de score, barras, tablas comparativas, hallazgos y plan de accion priorizado.

Cuando usarla

• El usuario quiere version PDF del informe (no solo Markdown)
• El usuario prepara un entregable para presentacion a cliente
• El usuario pide un informe "pulido", "listo para cliente" o en PDF
• Se activa con `/marketing informe-pdf` o `/marketing informe-pdf <dominio>`

Cuando usar PDF vs Markdown

| Formato | Mejor para | Pros | Contras | | ------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------- | -------------------------------------- | | **PDF** | Presentaciones a cliente, adjunto en email, sales collateral | Aspecto profesional, formato consistente, graficos, printable | Mas dificil de editar, requiere script | | **Markdown** | Uso interno, referencia rapida, edicion iterativa, git | Facil de editar, legible en cualquier editor, git-friendly | Menos pulido visual, sin graficos |

**Regla:** si el informe va a cliente o prospecto, usa PDF. Para interno o edicion posterior, Markdown.

Como ejecutarla

Paso 1: Recoger toda la data disponible

Revisa archivos de skills previas en el directorio del proyecto:

**Fuentes primarias:**

• `AUDITORIA-MARKETING.md` — auditoria global
• `LANDING-CRO.md` — analisis CRO
• `AUDITORIA-SEO.md` — hallazgos SEO
• `VOZ-MARCA.md` — analisis de voz de marca
• `INFORME-COMPETIDORES.md` — comparativa competitiva
• `ANALISIS-FUNNEL.md` — analisis de funnel
• `CALENDARIO-REDES.md` — auditoria de redes
• `SECUENCIAS-EMAIL.md` — auditoria de email
• `CAMPANAS-ADS.md` — auditoria de ads

**Si no hay data previa:**

1. Recomienda ejecutar antes `/marketing auditoria <url>` 2. Si el usuario insiste, analiza la URL directamente y construye la data desde cero 3. Usa `scripts/analizar_pagina.py` para recoger datos automaticos: `python3 scripts/analizar_pagina.py <url>`

Paso 2: Construir la estructura JSON

El script `scripts/generar_informe_pdf.py` espera un JSON con esta estructura exacta:

{
  "url": "https://ejemplo.com",
  "date": "1 de marzo de 2026",
  "brand_name": "Ejemplo S.L.",
  "overall_score": 62,
  "executive_summary": "Resumen de 2-4 frases sobre salud de marketing, oportunidades clave e impacto estimado de implementar las recomendaciones.",
  "categories": {
    "Contenido y Mensaje": {
      "score": 68,
      "weight": "25%"
    },
    "Optimizacion de Conversion": {
      "score": 52,
      "weight": "25%"
    },
    "SEO y Descubrimiento": {
      "score": 74,
      "weight": "15%"
    },
    "Posicionamiento Competitivo": {
      "score": 48,
      "weight": "15%"
    },
    "Marca y Confianza": {
      "score": 70,
      "weight": "10%"
    },
    "Crecimiento y Estrategia": {
      "score": 55,
      "weight": "10%"
    }
  },
  "findings": [
    {
      "severity": "Critico",
      "finding": "Descripcion del hallazgo mas importante"
    },
    {
      "severity": "Alto",
      "finding": "Descripcion de hallazgo de alta prioridad"
    },
    {
      "severity": "Medio",
      "finding": "Descripcion de hallazgo de prioridad media"
    },
    {
      "severity": "Bajo",
      "finding": "Descripcion de hallazgo menor"
    }
  ],
  "quick_wins": ["Primer quick win", "Segundo quick win", "Tercer quick win"],
  "medium_term": [
    "Primera accion medio plazo",
    "Segunda accion medio plazo",
    "Tercera accion medio plazo"
  ],
  "strategic": [
    "Primera accion estrategica",
    "Segunda accion estrategica",
    "Tercera accion estrategica"
  ],
  "competitors": [
    {
      "name": "Competidor A",
      "positioning": "Posicion en el mercado",
      "pricing": "Modelo de pricing",
      "social_proof": "Senales de confianza",
      "content": "Enfoque de contenido"
    },
    {
      "name": "Competidor B",
      "positioning": "Posicion en el mercado",
      "pricing": "Modelo de pricing",
      "social_proof": "Senales de confianza",
      "content": "Enfoque de contenido"
    }
  ]
}

Paso 3: Guia campo a campo

`url` (string, obligatorio)

URL completa con protocolo.

`date` (string, obligatorio)

Fecha de generacion. Formato: "DD de Mes de AAAA" (ej. "1 de marzo de 2026").

`brand_name` (string, obligatorio)

Nombre de la empresa/marca. Aparece en headers de la tabla competitiva.

`overall_score` (entero, 0-100, obligatorio)

Media ponderada de las 6 categorias. Calculo:

overall_score = (contenido * 0,25) + (conversion * 0,25) + (seo * 0,15) + (competitivo * 0,15) + (marca * 0,10) + (crecimiento * 0,10)

**Justificacion de pesos:** priorizamos conversion sobre SEO porque la mayoria de webs B2B en Espana viven de trafico de pago + outbound, no de SEO organico.

`executive_summary` (string, obligatorio)

2-4 frases cubriendo:

• Estado actual del marketing
• Top 1-2 hallazgos de mayor impacto
• Impacto estimado en ingresos de implementar
• Primer paso recomendado

Breve y potente. Aparece en portada debajo del gauge.

`categories` (object, obligatorio)

Exactamente 6 categorias:

| Categoria | Que mide | Guia de scoring | | --------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------