Skill: gwyang7/retail-clerk-comparison-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-clerk-comparison-analysis description: | 导购对比分析工具。基于clerk-performance-analysis的扩展，提供导购业绩的多维度对比分析。 核心能力： 1. 时间维度对比（培训前后、活动前后、月度环比） 2. 横向对比（多人排名、标杆学习、差距分析） 3. 高频场景（晨会对比、周会报告、绩效对标） 4. 导购能力雷达图对比 5. 业绩贡献度对比 触发条件： - 用户对比导购（如"李翠和杨丽谁业绩好"） - 用户需要排名（如"导购业绩排名"） - 用户分析差距（如"标杆导购和其他人的差距"） --- # 导购对比分析 Skill ## 技能名称 `clerk-comparison-analysis` ## 功能描述 基于 `clerk-performance-analysis` 的扩展，提供导购业绩的对比分析功能： - **时间维度对比**：培训前后、活动前后、月度环比等 - **横向对比**：多人排名、标杆学习、差距分析 - **高频场景**：晨会对比、周会报告、绩效对标 ## 依赖关系 本Skill依赖 `clerk-performance-analysis`： ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/skills/clerk-performance-analysis') from analyze import analyze ``` ## 核心功能 ### 1. 导购自身时间维度对比 **函数：** `compare_guide_over_time()` **使用场景：** | 场景 | period_a | period_b | comparison_label | |------|----------|----------|------------------| | 培训效果评估 | 培训前7天 | 培训后7天 | "新品销售培训前后" | | 活动效果复盘 | 活动前7天 | 活动期间 | "315大促活动期间" | | 月度环比 | 上月同期 | 本月 | "3月vs2月环比" | | 波动归因 | 低谷期 | 高峰期 | "低谷vs高峰对比" | **示例：** ```python from compare import compare_guide_over_time result = compare_guide_over_time( store_id="416759_1714379448487", guide_name="李翠", period_a_from="2026-03-01", period_a_to="2026-03-07", period_b_from="2026-03-16", period_b_to="2026-03-22", comparison_label="新品销售培训前后" ) ``` **输出：** ```json { "status": "ok", "comparison_label": "新品销售培训前后", "period_a": {"from": "...", "to": "...", "metrics": {...}}, "period_b": {"from": "...", "to": "...", "metrics": {...}}, "changes": { "sales": {"before": 28456, "after": 36103, "change": 7647, "change_pct": 26.9, "trend": "up"}, "orders": {...}, "atv": {...}, "new_customers": {...} }, "key_findings": [...], "recommendations": [...] } ``` ### 2. 多人导购横向对比 **函数：** `compare_guides()` **使用场景：** - 晨会快速对比昨日表现 - 周会排名和差距分析 - 月度绩效对标 - 标杆学习和经验分享 **示例：** ```python from compare import compare_guides result = compare_guides( store_id="416759_1714379448487", guide_names=["李翠", "杨丽", "赵泽瑞", "陈二妹"], from_date="2026-03-25", to_date="2026-03-25" ) ``` **输出：** ```json { "status": "ok", "total_guides": 4, "rankings": { "by_sales": [...], "by_new_customers": [...], "by_atv": [...] }, "top_performer": {...}, "bottom_performer": {...}, "gap_analysis": [...], "needs_attention": [...], "quick_insights": [...] } ``` ### 3. 标杆对比（找差距） **函数：** `compare_with_benchmark()` **使用场景：** - 待提升导购与标杆对比 - 生成个性化改进计划 - 一对一辅导准备 **示例：** ```python from compare import compare_with_benchmark result = compare_with_benchmark( store_id="416759_1714379448487", guide_name="陈二妹", # 待提升导购 benchmark_guide_name="李翠", # 标杆导购 from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25" ) ``` **输出：** ```json { "status": "ok", "guide": {"name": "陈二妹", "metrics": {...}}, "benchmark": {"name": "李翠", "metrics": {...}}, "gaps": { "sales": {"guide_value": 31922, "benchmark_value": 64559, "gap": 32637, "gap_pct": 50.6}, "new_customers": {...} }, "learning_points": [...], "action_plan": [...] } ``` ## 高频使用场景 ### 场景1：晨会快速对比（每日） ```python # 店长每日晨会前自动生成 report = compare_guides( store_id="...", guide_names=["李翠", "杨丽", "赵泽瑞", "陈二妹"], from_date=yesterday, to_date=yesterday ) # 推送到店长企业微信 send_morning_meeting_report(report) ``` **输出示例：** ``` ═══════════════════════════════════════════════════════ 导购横向对比 - 正义路60号店 2026-03-25（昨日） ═══════════════════════════════════════════════════════ 【销售额排名】 #1 活动导购 ¥3,529 (25%) 7单 ¥504 ✅ #2 李翠 ¥3,111 (22%) 4单 ¥778 #3 杨丽 ¥2,115 (15%) 3单 ¥705 #4 陈二妹 ¥0 (0%) 0单 ¥0 ⚠️ 无销售 【需要关注】 ⚠️ 陈二妹: 昨日无销售，近14天有4天无销售 【今日建议】 1. 店长重点关注陈二妹 2. 李翠分享高客单价经验 ``` ### 场景2：培训效果评估（培训后7天） ```python result = compare_guide_over_time( store_id="...", guide_name="李翠", period_a_from="2026-03-01", # 培训前 period_a_to="2026-03-07", period_b_from="2026-03-16", # 培训后 period_b_to="2026-03-22", comparison_label="新品销售培训前后" ) if result['changes']['sales']['change_pct'] > 20: print("✅ 培训效果显著，销售额提升20%+") else: print("⚠️ 培训效果不明显，需要复盘") ``` ### 场景3：月度绩效对标（每月底） ```python # 生成本月完整对比报告 report = compare_guides( store_id="...", guide_names=all_guides_in_store, from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-31" ) # 生成绩效考核表 generate_performance_table(report) ``` ### 场景4：标杆学习（按需） ```python # 找出差距最大的导购与标杆对比 result = compare_with_benchmark( store_id="...", guide_name="陈二妹", benchmark_guide_name="李翠", from_date="...", to_date="..." ) # 生成一对一辅导计划 coaching_plan = result['action_plan'] ``` ## 输出指标说明 ### 时间对比指标 | 指标 | 说明 | 用途 | |------|------|------| | change | 绝对变化值 | 量化改进幅度 | | change_pct | 变化百分比 | 评估改进比例 | | trend | 变化趋势 | up/down/stable | ### 横向对比指标 | 指标 | 说明 | 用途 | |------|------|------| | gap_to_top | 与标杆的销售额差距 | 量化提升空间 | | gap_pct | 差距百分比 | 评估追赶难度 | | potential | 达到标杆的潜在收益 | 激励改进 | ## 诊断规则 ### 时间对比诊断 | 发现类型 | 判断条件 | 建议 | |----------|----------|------| | 显著提升 | 销售额提升>30% | 固化成功经验 | | 显著下滑 | 销售额下滑>30% | 分析原因并干预 | | 问题改善 | 发现数量减少 | 肯定改进效果 | ### 横向对比诊断 | 发现类型 | 判断条件 | 建议 | |----------|----------|------| | 业绩集中 | TOP3贡献>70% | 关注尾部导购 | | 新客差异 | 最大/最小>3倍 | 推广标杆经验 | | 高风险 | 有high severity finding | 立即干预 | ## 版本 v1.0.0 - 导购对比分析Skill（支持时间对比和横向对比）


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