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

--- name: retail-clerk-structure-analysis description: | 导购结构分析工具。分析门店导购的表现结构，识别导购波动对门店业绩波动的贡献度。 核心能力： 1. 导购表现结构分析（人效分布、帕累托分析） 2. TOP/腰部/尾部导购识别 3. 业绩集中度评估 4. 导购波动归因（各导购对门店业绩变化的贡献度） 5. 增长型vs下滑型导购分类 6. 基于累计贡献度的关键人识别 触发条件： - 用户分析导购结构（如"导购团队结构如何"） - 用户需要波动归因（如"业绩下滑是谁导致的"） - 用户识别关键人（如"哪些导购对业绩影响最大"） --- # 导购结构分析 Skill ## 技能名称 `clerk-structure-analysis` ## 功能描述 分析门店导购的表现结构，识别导购波动对门店业绩波动的贡献度，输出下钻分析目标列表。 ## 核心能力 ### 1. 导购表现结构分析 - 人效分布与帕累托分析 - TOP/腰部/尾部导购识别 - 业绩集中度评估 ### 2. 导购波动归因 - 各导购对门店业绩变化的贡献度计算 - 增长型 vs 下滑型导购分类 - 基于累计贡献度的关键人识别 ### 3. 下钻目标生成 - 自动识别需要深度分析的导购 - 支持多种选择标准（累计贡献度/固定数量/损失阈值） - 输出完整的导购指标用于下钻 ## 使用方法 ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/skills/clerk-structure-analysis') from analyze import analyze # 基础用法（默认累计贡献度80%） result = analyze( store_id="416759_1714379448487", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25", store_name="正义路60号店" ) # 自定义选择标准 result = analyze( store_id="416759_1714379448487", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25", store_name="正义路60号店", selection_mode="cumulative", # 累计贡献度模式 cumulative_threshold=0.7 # 阈值70% ) ``` ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|------|--------|------| | `store_id` | str | 是 | - | 门店ID | | `from_date` | str | 是 | - | 分析开始日期 (YYYY-MM-DD) | | `to_date` | str | 是 | - | 分析结束日期 (YYYY-MM-DD) | | `store_name` | str | 否 | "" | 门店名称（用于输出） | | `selection_mode` | str | 否 | "cumulative" | 选择模式: cumulative/top_n/threshold | | `cumulative_threshold` | float | 否 | 0.8 | 累计贡献度阈值 (0-1) | | `top_n` | int | 否 | 3 | 固定取前N名 | | `min_loss_threshold` | float | 否 | None | 最小损失阈值（元） | ### 选择模式说明 | 模式 | 标准 | 适用场景 | |------|------|---------| | `cumulative` | 累计贡献度达到阈值 | 找"关键少数"，帕累托法则 | | `top_n` | 固定取前N名 | 明确要分析几名导购 | | `threshold` | 超过最小损失阈值 | 过滤掉小额波动 | ## 输出结构 ```json { "status": "ok", "store_id": "...", "store_name": "...", "analysis_period": {"from": "...", "to": "..."}, "structure": { "clerk_count": 7, "total_sales": 313226, "top3_share": 0.609, "bottom3_share": 0.252, "pareto_ratio": 0.216, "efficiency_cv": 0.43, "mean_sales": 44747 }, "contributions": [...], "key_persons": { "selection_criteria": {...}, "total_decline": -253022, "total_growth": 45678, "growth_clerks": [...], "decline_clerks": [...], "key_contributors": [...], "key_drags": [...], "drill_down_targets": [ { "rank": 1, "name": "陈二妹", "sales_change": -83464, "change_pct": -72.3, "cumulative_share": 33.0, "current_sales": 31922, "prev_sales": 115386, "current_orders": 50, "prev_orders": 146, "atv": 638, "attach": 1.4 } ] }, "findings": [...], "total_change": -207344 } ``` ## 核心指标解释 ### 结构指标 | 指标 | 说明 | 健康范围 | |------|------|---------| | `top3_share` | TOP3导购业绩占比 | < 70% | | `efficiency_cv` | 人效变异系数 | < 0.5 | | `pareto_ratio` | 20%导购贡献的业绩占比 | - | ### 下钻目标指标 | 指标 | 说明 | |------|------| | `rank` | 下滑排名 | | `sales_change` | 销售额变化（元） | | `change_pct` | 变化率（%） | | `cumulative_share` | 累计贡献度（%） | | `current_sales` | 本期销售额 | | `prev_sales` | 上期销售额 | | `current_orders` | 本期订单数 | | `prev_orders` | 上期订单数 | | `atv` | 客单价 | | `attach` | 连带率 | ## 诊断规则 | 问题 | 判断条件 | 严重程度 | |------|----------|----------| | 导购大面积下滑 | 下滑导购占比 > 50% | 🔴 高 | | 头部集中度过高 | TOP3占比 > 70% | 🟡 中 | | 人效差异过大 | 变异系数 > 0.5 | 🟡 中 | | 关键拖累者 | 累计贡献度前80%的下滑导购 | 🔴 高 | ## 版本 v1.0.0 - 导购表现结构与波动归因分析


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