Skill: gwyang7/retail-customer-list-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-customer-list-analysis description: | 客户清单分析工具。基于Shop API客户清单数据，快速查询不同类型客户的数量、试用情况汇总、导购匹配情况。 核心能力： 1. 客户类型分布统计（普通/潜在/意向/成交客户数量及占比） 2. 客户试用情况汇总（感兴趣商品数、试用商品数、试用后成交转化） 3. 导购匹配分析（各导购关联客户数、匹配失败数量及原因） 4. 客户明细列表查询（支持分页、筛选、导出） 数据源：POST /api/v1/customer/list 使用场景： - 晨会/周会快速查询客户情况 - 实时监控客户类型分布 - 导购客户分配检查 - 匹配失败客户处理 触发条件： - 用户查询客户清单（如"今天有多少意向客户"） - 用户统计客户类型（如"各类型客户占比多少"） - 用户检查导购匹配（如"有多少客户匹配失败"） - 用户查看客户试用情况（如"客户试用情况如何"） --- # 客户清单分析 Skill ## 技能名称 `customer-list-analysis` ## 版本 v1.0 ## 功能描述 基于 Shop API 客户清单数据，快速查询不同类型客户的数量、试用情况汇总、导购匹配情况。 ## 数据源 ### API 端点 ``` POST /api/v1/customer/list ``` ### 请求参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | storeId | string | 是 | 门店ID | | fromDate | string | 是 | 开始时间 (YYYY-MM-DD HH:mm:ss) | | toDate | string | 是 | 结束时间 (YYYY-MM-DD HH:mm:ss) | | customerType | array | 否 | 客户类型 [1,2,3,4]，空数组=全部 | | badgeName | string | 否 | 导购姓名，为空查询全部 | | pageNo | int | 否 | 页码，默认1 | | pageSize | int | 否 | 每页数量，默认20 | ### 客户类型 | 类型值 | 名称 | 说明 | |--------|------|------| | 1 | 普通客户 | 进店浏览但未产生试用行为 | | 2 | 潜在客户 | 有普通试用行为 | | 3 | 意向客户 | 有深度试用但未成交 | | 4 | 成交客户 | 已完成购买 | ### 返回字段 | 字段 | 说明 | |------|------| | customerId | 客户ID | | visitId | 访问ID | | customerType | 客户类型 (1-4) | | fromTime | 进店时间 | | toTime | 离店时间 | | duration | 停留时长（秒） | | interestedItems | 感兴趣商品数 | | trialItems | 试用商品数 | | trialTransTotal | 试用后成交件数 | | transMoney | 成交金额 | | transTotal | 成交件数 | | badgeName | 关联导购姓名（为空表示匹配失败） | ## 核心能力 ### 1. 客户类型分布统计 ``` 总客户数: XXX人 ├── 普通客户: XX人 (XX%) - 进店未试用 ├── 潜在客户: XX人 (XX%) - 有普通试用 ├── 意向客户: XX人 (XX%) - 深度试用未成交 └── 成交客户: XX人 (XX%) - 已完成购买 ``` ### 2. 客户试用情况汇总 按客户类型汇总： - 平均感兴趣商品数 - 平均试用商品数 - 试用后成交转化率 - 平均成交金额 ### 3. 导购匹配分析 ``` 总客户数: XXX人 ├── 已匹配导购: XX人 (XX%) │ ├── 导购A: XX人 │ ├── 导购B: XX人 │ └── ... └── 匹配失败: XX人 (XX%) - 需处理 ``` ### 4. 客户明细列表 支持分页查询，可导出客户明细。 ## 使用示例 ```python from analyze import analyze_customer_list # 查询今日客户清单 result = analyze_customer_list( store_id="416759_1714379448487", from_date="2026-03-25 00:00:00", to_date="2026-03-25 23:59:59", customer_type=[], # 全部客户 badge_name=None # 全部导购 ) # 查询特定导购的客户 result = analyze_customer_list( store_id="416759_1714379448487", from_date="2026-03-25 00:00:00", to_date="2026-03-25 23:59:59", customer_type=[3, 4], # 意向+成交 badge_name="杨丽" ) ``` ## 输出格式 ```json { "status": "ok", "store_id": "416759_1714379448487", "query_period": { "from": "2026-03-25 00:00:00", "to": "2026-03-25 23:59:59" }, "summary": { "total_customers": 50, "by_type": { "普通客户": {"count": 10, "percentage": 20.0}, "潜在客户": {"count": 15, "percentage": 30.0}, "意向客户": {"count": 15, "percentage": 30.0}, "成交客户": {"count": 10, "percentage": 20.0} }, "by_badge": { "matched": {"count": 45, "percentage": 90.0}, "unmatched": {"count": 5, "percentage": 10.0}, "clerks": { "杨丽": {"count": 20, "types": {"意向": 10, "成交": 10}}, "李翠": {"count": 15, "types": {"潜在": 8, "意向": 7}}, "未匹配": {"count": 5, "types": {"普通": 3, "潜在": 2}} } } }, "trial_summary": { "平均感兴趣商品数": 3.5, "平均试用商品数": 2.1, "试用后成交转化率": 35.0 }, "customer_list": [...], "page": { "total": 50, "size": 20, "pages": 3, "current": 1 } } ``` ## 依赖 - `api_client.get_shop_data()` - Shop API 调用 - `~/.openclaw/workspace-front-door/` - API 客户端路径 ## 版本 v1.0.0 - 客户清单查询、类型分布、试用汇总、导购匹配


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