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

--- name: retail-clerk-performance-analysis description: | 导购个人业绩深度分析工具。支持普通门店（POS数据）和AIoT门店（POS+AIoT数据）。 输出导购个人详细诊断报告，包含： 1. 核心业绩指标（销售额、排名、业绩占比） 2. 雷达图能力对比（6维能力 vs 门店平均） 3. 商品特征分析（品类/价格带/包型/颜色/新品偏好） 4. Top5 SKU爆品分析（门店贡献率、SPU集中度、上市时间） 5. 订单结构分析（折扣/连带/会员结构） 6. AIoT高试用低转化分析（仅AIoT门店） 7. AIoT客户漏斗分析（仅AIoT门店） 8. 14天销售趋势分析 9. 综合诊断与行动建议 触发条件： - 用户询问导购业绩（如"李翠业绩怎么样"） - 用户分析导购能力（如"导购销售能力如何"） - 用户需要导购诊断（如"导购有什么问题"） --- # 导购个人业绩分析 Skill ## 技能名称 `clerk-performance-analysis` ## 功能描述 对单个导购进行深度业绩分析，支持两种门店类型： 1. **普通门店**（POS数据）- 所有门店可用 2. **AIoT门店**（POS + AIoT数据）- 仅巽融智能体门店可用 输出导购个人的详细诊断报告，包含业绩指标、商品特征、订单结构、AIoT转化分析等多维度分析。 ## 快速开始 详见 [USAGE.md](./USAGE.md) 获取完整使用指南。 ### 简单示例 ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/skills/clerk-performance-analysis') from analyze import analyze # 执行分析（Skill自动判断门店类型） result = analyze( store_id="416759_1714379448487", guide_name="李翠", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25" ) # 查看结果 print(f"销售额: ¥{result['core_metrics']['sales']['amount']:,.0f}") print(f"排名: #{result['core_metrics']['sales']['rank']}") ``` ## 数据来源 ### API 1: 导购详细数据 ``` GET /api/v1/guide/detail?guideName={name}&storeId={id}&fromDate={from}&toDate={to} ``` **返回数据结构：** - `guideOverallPerformance` - 导购整体表现（含排名、雷达图） - `featureDistribution` - 商品特征分布（品类/价格带/包型/颜色/上市日期） - `skuRanking` - SKU销售排行 ### API 2: 订单分析数据 ``` GET /api/v1/guide/order-analysis?storeId={id}&fromDate={from}&toDate={to}&guideName={name} ``` **返回数据结构：** - `OrderDiscounts` - 订单折扣分布 - `OrderAttachs` - 订单连带分布 - `OrderMembers` - 订单会员结构 ### API 3: AIoT高试用低转化分析（仅AIoT门店） ``` GET /api/v1/guide/high-trial-low-conversion?guideName={name}&storeId={id}&fromDate={from}&toDate={to} ``` **返回数据结构：** - `highTrialLowConversion` - 高试用低转化商品列表 - `goodsName` - 商品名称 - `goodsModelCode` - 款号 - `trialCount` - 试用次数 - `dealCount` - 成交件数 - `conversionRate` - 转化率 - `standardPrice` - 标准价 ### API 4: AIoT客户漏斗分析（仅AIoT门店） ``` GET /api/v1/guide/customer-funnel?guideName={name}&storeId={id}&fromDate={from}&toDate={to} ``` **返回数据结构：** - `customerFunnel` - 客户分层漏斗数据 - `有效客户` - 有交互行为的客户总数 - `普通客户` - 无试用行为的客户 - `潜在客户` - 有普通试用的客户 - `意向客户` - 有深度试用的客户 - `成交客户` - 有成交的客户 - 环比数据（与上期对比） ## 核心能力 ### 1. 核心业绩指标分析 - 销售额、排名、业绩占比 - 订单数、客单价、连带率 - 新客数、人效值、有订单天数 ### 2. 雷达图能力对比 6维能力对比（导购 vs 门店平均）： - 销售额 - 订单数 - 新客数 - 客单价 - 件单价 - 连带率 ### 3. 商品特征分析 - **品类偏好**: 主营品类及占比 - **价格带分布**: 主销价格带、高客单占比（≥800元） - **包型偏好**: 主销包型分析 - **颜色偏好**: 主销颜色分析 - **新品销售**: 2026年新品销售占比 ### 4. 爆品分析（Top5 SKU） - **Top5 SKU列表**: 销售额排名前五的商品明细 - **销量分析**: 各SKU销量、销售额、成交均价 - **门店贡献率**: 导购该SKU销售额占门店该SKU总销售的比例（反映导购对爆款的主导程度） - **价格分析**: 标准价 vs 实际成交均价（折扣情况） - **SPU集中度**: 按商品名称聚合，分析款式集中度 - **上市时间偏好**: 分析导购对新品/老品的销售偏好 - **新品识别**: 成交时上市时间≤3个月的商品（可为负值=预售） ### 5. 订单结构分析 - **折扣结构**: 主销折扣区间、低折扣订单占比（6折以下） - **连带结构**: 1件单占比、多连带占比（≥3件）、平均连带 - **会员结构**: 老会员/新会员/非会员销售占比 ### 6. AIoT高试用低转化分析（仅AIoT门店） - **高试用低转化商品识别**: 试用次数多但成交为0的商品 - **转化能力评估**: 分析导购的试用后跟进转化能力 - **重点商品关注**: Top3高试用低转化商品详情 ### 7. AIoT客户漏斗分析（仅AIoT门店） - **客户分层漏斗**: 有效客户→普通→潜在→意向→成交的转化路径 - **环比趋势分析**: 与上期对比的客户量变化 - **工牌佩戴检测**: 识别导购是否佩戴电子工牌（影响数据采集完整性） - **转化效率评估**: 各层级的转化率分析 **重要说明：** 1. **未佩戴电子工牌**：只能记录成交客户（通过订单系统关联），无法获取试用行为数据。此时所有有效客户都显示为"成交客户"，这是**正常情况**。 2. **导购信息未维护**：如果客户漏斗数据全为0，说明导购信息未在AIoT系统维护，此时`high-trial-low-conversion`返回的是**门店整体**数据，非个人数据。 **边界情况处理：** | 情况 | 现象 | 处理方式 | |------|------|----------| | 未佩戴工牌 | 所有客户显示为成交客户 | 正常，提示"未佩戴电子工牌" | | 信息未维护 | 客户漏斗全为0 | 警告"AIoT信息未维护"，高试用低转化数据为门店整体 | ### 8. 销售额Top5与高试用低转化Top5对比（仅AIoT门店且customer-funnel正常） **前提条件：** - 仅AIoT门店可用 - `customer-funnel` 数据正常（不全为0） - 用于分析导购个人销售新品的情况 **分析维度：** - **重叠商品分析**: 同时在高销售和高试用的商品 - **销售-only商品**: 销售好但试用少的商品 - **试用-only商品**: 试用多但未成交的商品 - **新品转化分析**: 高试用低转化中的新品识别（重点） - **SPU集中度对比**: 销售额Top5与高试用低转化Top5的SPU分布 **触发培训建议：** - 当高试用低转化商品中新品≥2个时，触发"新品转化专项提升"建议 ### 9. 14天销售趋势分析 - **日度销售追踪**: 近14天每日销售额、订单数、客单价、业绩占比 - **销售连续性**: 有销售天数 vs 无销售天数 - **峰值识别**: 销售最高/最低的日期 - **近期趋势**: 近7天详细数据 ### 10. 综合诊断 - 业绩排名诊断 - 能力短板识别 - 品类集中度风险 - 高客单销售能力评估 - 连带销售能力评估 - 议价能力评估 - 销售连续性评估 ## 使用方法 ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/skills/clerk-performance-analysis') from analyze import analyze, batch_analyze # 分析单个导购 result = analyze( store_id="416759_1714379448487", guide_name="李翠", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25" ) # 批量分析多个导购 results = batch_analyze( store_id="416759_1714379448487", guide_names=["李翠", "杨丽", "赵泽瑞"], from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25" ) ``` ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `store_id` | str | 是 | 门店ID | | `guide_name` | str | 是 | 导购姓名 | | `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) | ## 输出结构 ```json { "status": "ok", "store_id": "416759_1714379448487", "guide_name": "李翠", "analysis_period": {"from": "2026-03-01", "to": "2026-03-25"}, "core_metrics": { "sales": {"amount": 64559, "rank": 2, "share": 20.6}, "orders": {"count": 96, "rank": 2}, "atv": {"value": 672.49, "rank": 3}, "attach": {"qty_ratio": 1.48, "sku_ratio": 1.43}, "new_customers": {"count": 29, "rank": 1}, "efficiency": {"value": 3398, "rank": 1, "order_days": 19} }, "radar_analysis": { "salesAmount": {"guide": 64559, "store_avg": 43391, "ratio": 1.49, "gap": 21168}, "effectiveOrderCount": {"guide": 96, "store_avg": 70, "ratio": 1.37, "gap": 26}, "newCustomerCount": {"guide": 29, "store_avg": 16, "ratio": 1.81, "gap": 13}, "customerUnitPrice": {"guide": 672, "store_avg": 655, "ratio": 1.03, "gap": 17}, "qtyUnitPrice": {"guide": 455, "store_avg": 450, "ratio": 1.01, "gap": 5}, "attachQtyRatio": {"guide": 1.48, "store_avg": 1.48, "ratio": 1.0, "gap": 0} }, "feature_analysis": { "category": {"top": "女包", "top_percentage": 78, "distribution": [...]}, "price_range": {"top": "1000-1200", "top_percentage": 30, "high_price_ratio": 65}, "shape": {"top": "方包", "top_percentage": 30}, "color": {"top": "黑色系", "top_percentage": 37}, "new_items": {"ratio": 30} }, "sku_analysis": { "top5_skus": [ { "rank": 1, "name": "心遥", "code": "H51556659", "sales": 3510.1, "qty": 3, "avg_price": 1170.03, "contribute_rate": 100, "standard_price": 1299, "launch_date": "2025/7/1", "launch_year": 2025, "launch_month": 7, "is_new": false, "months_diff": 8 } ], "total_skus": 5, "top5_total_sales": 13161.13, "top5_total_qty": 12, "spu_concentration": { "total_spu": 4, "spu_list": [ {"name": "心遥", "sku_count": 2, "sales": 5444.12, "qty": 5}, {"name": "舒珀", "sku_count": 1, "sales": 3409.05, "qty": 3} ] }, "launch_date_analysis": { "total_items": 5, "new_items_count": 1, "new_items_ratio": 20.0, "launch_dates": [...] }, "new_items": [ { "name": "鞣迹", "code": "H51457102", "launch_date": "2025/12/1", "months_diff": 3, "is_new": true } ] }, "order_analysis": { "discount": { "main_range": "8-9折", "main_share": 55.2, "low_discount_ratio": 27.6, "total_orders": 98 }, "attach": { "single_item_ratio": 65.3, "multi_item_ratio": 12.2, "avg_attach": 1.50, "total_orders": 98 }, "member": { "old_member_ratio": 64.2, "new_member_ratio": 33.3, "non_member_ratio": 2.3, "total_customers": 89 } }, "aiot_analysis": { "is_aiot_store": true, "item_count": 5, "total_trials": 14, "items": [ { "name": "心遥（2）", "code": "H51757021", "trial_count": 3, "deal_count": 0, "conversion_rate": 0, "price": 1299 } ] }, "funnel_analysis": { "is_aiot_store": true, "effective_customers": 42, "deal_customers": 42, "conversion_rate": 100.0, "badge_not_worn": true, "note": "导购未佩戴电子工牌，仅记录成交客户", "funnel": { "有效客户": {"value": 42, "percentage": 100, "trend": "down", "link_relative_rate": 28.0}, "普通客户": {"value": 0, "percentage": 0}, "潜在客户": {"value": 0, "percentage": 0}, "意向客户": {"value": 0, "percentage": 0}, "成交客户": {"value": 42, "percentage": 100, "trend": "down", "link_relative_rate": 22.0} } }, "findings": [...], "recommendations": [...] } ``` ## 核心指标解释 ### 业绩指标 | 指标 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | 销售额 | `sales.amount` | 销售总额 | | 业绩排名 | `sales.rank` | 门店内排名 | | 业绩占比 | `sales.share` | 占门店总业绩比例 | | 订单数 | `orders.count` | 有效订单数 | | 客单价 | `atv.value` | 平均客单价 | | 连带率 | `attach.qty_ratio` | 数量连带率 | | 新客数 | `new_customers.count` | 新增会员数 | | 人效值 | `efficiency.value` | 日均业绩贡献 | | 有订单天数 | `efficiency.order_days` | 统计周期内有成交的天数 | ### 雷达图指标 | 指标 | 说明 | |------|------| | `ratio` | 导购值 / 门店平均值，>1表示优于平均 | | `gap` | 导购与门店平均的绝对差距 | ### 商品特征指标 | 指标 | 说明 | |------|------| | `top` | 占比最高的品类/价格带/包型/颜色 | | `top_percentage` | 占比百分比 | | `high_price_ratio` | 800元以上商品销售占比 | | `new_items.ratio` | 2026年新品销售占比 | ### 订单结构指标 | 指标 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | 主销折扣 | `order_analysis.discount.main_range` | 占比最高的折扣区间 | | 低折扣占比 | `order_analysis.discount.low_discount_ratio` | 6折以下订单占比 | | 1件单占比 | `order_analysis.attach.single_item_ratio` | 单件订单占比 | | 多连带占比 | `order_analysis.attach.multi_item_ratio` | ≥3件订单占比 | | 平均连带 | `order_analysis.attach.avg_attach` | 平均连带件数 | | 老会员占比 | `order_analysis.member.old_member_ratio` | 老会员销售占比 | | 新会员占比 | `order_analysis.member.new_member_ratio` | 新会员销售占比 | ### AIoT指标（仅AIoT门店） | 指标 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | 是否AIoT门店 | `aiot_analysis.is_aiot_store` | 是否有AIoT数据 | | 高试用低转化商品数 | `aiot_analysis.item_count` | 试用>0但成交=0的商品数 | | 总试用次数 | `aiot_analysis.total_trials` | 这些商品的总试用次数 | | 商品名称 | `aiot_analysis.items[].name` | 高试用低转化商品名称 | | 试用次数 | `aiot_analysis.items[].trial_count` | 该商品被试用次数 | | 成交件数 | `aiot_analysis.items[].deal_count` | 该商品成交件数 | | 转化率 | `aiot_analysis.items[].conversion_rate` | 试用转化率 | ## 诊断规则 | 问题 | 判断条件 | 严重程度 | |------|----------|----------| | 业绩排名靠后 | 排名 > 3 | 🟡 中 | | 新客获取能力不足 | 新客数 < 门店平均70% | 🟡 中 | | 新客获取能力突出 | 新客数 > 门店平均150% | 🟢 低（优势）| | 客单价偏低 | 客单价 < 门店平均85% | 🟡 中 | | 品类过于集中 | 单一品类占比 > 70% | 🟡 中 | | 高客单销售弱 | 800元以上占比 < 30% | 🟡 中 | | **连带销售能力不足** | **1件单占比 > 60%** | 🟡 中 | | **低折扣订单占比过高** | **6折以下订单 > 20%** | 🟡 中 | | **导购AIoT信息未维护** | **客户漏斗全为0** | 🟡 中（仅AIoT） | | **高试用低转化商品多** | **≥3个高试用低转化商品** | 🟡 中（仅AIoT） | | **新品试用转化差** | **高试用低转化中新品≥2个** | 🟡 中（仅AIoT） | | **有效客户大幅下降** | **环比下降>20%** | 🔴 高（仅AIoT） | | **无销售天数过多** | **14天中≥5天无销售** | 🟡 中 | | **日均销售额偏低** | **日均<¥1000** | 🟡 中 | ## 分析示例 ### 李翠（3月1日-25日） **核心业绩：** - 销售额 ¥64,559，排名#2，占比20.6% - 订单数 96单，排名#2 - 新客数 29人，排名#1 - 人效值 3398，排名#1 **雷达图对比：** - 销售额：149%（优于平均49%） - 订单数：137%（优于平均37%） - 新客数：181%（优于平均81%）⭐ - 客单价：103%（与平均持平） - 连带率：100%（与平均持平） **商品特征：** - 主营品类：女包（78%） - 主销价格带：1000-1200元（30%） - 高客单占比：65% - 主销包型：方包（30%） - 新品销售占比：30% **订单结构：** - 主销折扣：8-9折（55.2%） - 低折扣订单：27.6%（6折以下） - 1件单占比：65.3% - 多连带占比：12.2% - 老会员：64.2%，新会员：33.3% **爆品分析（Top5 SKU）：** | 排名 | 款号 | 名称 | 销量 | 销售额 | 均价 | 门店贡献率 | 上市时间 | 新品 | |------|------|------|------|--------|------|------------|----------|------| | #1 | H51556659 | 心遥 | 3件 | ¥3,510 | ¥1,170 | 100% | 2025/7 | | | #2 | H51456675 | 舒珀 | 3件 | ¥3,409 | ¥1,136 | 100% | 2025/7 | | | #3 | H51457102 | 鞣迹 | 2件 | ¥2,174 | ¥1,087 | 69% | 2025/12 | ✓ | | #4 | H60101090 | 爱旅 | 2件 | ¥2,134 | ¥1,067 | 100% | 2025/7 | | | #5 | H51556656 | 心遥 | 2件 | ¥1,934 | ¥967 | 34% | 2025/7 | | **Top5合计**: 销量12件, 销售额¥13,161（占总业绩20.4%） > **门店贡献率** = 导购该SKU销售额 / 门店该SKU总销售额 **SPU集中度：** - 共涉及4个SPU（商品名称） - 心遥: 2个SKU, 销售额¥5,444（41.4%） - 舒珀: 1个SKU, 销售额¥3,409（25.9%） - 鞣迹: 1个SKU, 销售额¥2,174（16.5%） - 爱旅: 1个SKU, 销售额¥2,134（16.2%） **上市时间偏好：** - 新品占比: 1/5 (20.0%) - 新品: 鞣迹 (2025/12/1, +3月) **AIoT高试用低转化分析（仅AIoT门店）：** - 发现 5 个高试用低转化商品 - 总试用次数：14 次 - Top3：心遥（2）3次、迁屿3次、合和3次（均0成交） **AIoT客户漏斗分析（仅AIoT门店）：** - 有效客户：42人，成交客户：42人，转化率100% - ℹ️ 导购未佩戴电子工牌，仅记录成交客户，无法获取试用行为数据 - 有效客户环比下降28%（需关注） **诊断发现：** - 🟢 业绩表现良好（排名#2） - 🟢 新客获取能力突出（门店第一） - 🟡 品类销售过于集中（女包78%） - 🟡 **连带销售能力不足**（1件单65.3%） - 🟡 **低折扣订单占比过高**（27.6%） - 🟡 **存在5个高试用低转化商品**（AIoT） - 🔴 **有效客户环比下降28%**（AIoT） **行动建议：** 1. 🔴 连带销售强化训练 - 练习二拍一话术、搭配推荐 2. 🔴 **试用跟进转化专项** - 针对心遥（2）等试用未成交商品，学习跟进话术 3. 🔴 **客流提升专项** - 加强邀约回店、社群运营（应对有效客户下降） 4. 🟡 议价能力提升 - 减少不必要的折扣让步 5. 🟡 拓展品类销售 - 加强其他品类学习 ## 版本 v3.1.0 - 导购个人业绩深度分析（新增销售额Top5与高试用低转化Top5对比分析） ## 相关文档 - [USAGE.md](./USAGE.md) - 详细使用指南和API说明


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