Skill: gwyang7/retail-traffic-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-traffic-analysis description: | 门店客流与转化漏斗分析工具。基于AIoT客户行为数据（customerFunnel + behaviorFunnel）。 核心能力： 1. 双漏斗结合分析（customerFunnel客户分层 + behaviorFunnel试用行为） 2. 五步分析法（获取数据→解析customerFunnel→解析behaviorFunnel→计算转化率→综合诊断） 3. 完整逻辑标注（每个转化率指标包含逻辑说明、计算公式、原因解释、计算过程） 4. 互斥桶模型验证（普通+潜在+意向+成交=有效客户） 5. 核心转化率指标（潜在→意向、意向→成交、试用→成交、深度→成交） 6. 人均指标（人均深度试用、人均成交件数） 触发条件： - 用户询问客流（如"客流怎么样"） - 用户分析转化率（如"转化率下降原因"） - 用户需要漏斗分析（如"客户转化情况"） --- # 客流分析 Skill ## 技能名称 `traffic-analysis` ## 功能描述 基于 AIoT 客户行为数据（customerFunnel + behaviorFunnel），分析门店客流和转化漏斗，诊断客流问题和转化效率问题。 ## 核心特点 ### 1. 双漏斗结合分析 - **customerFunnel**: 客户分层（人的数量） - **behaviorFunnel**: 试用行为（行为次数） - **结合分析**: 人 + 行为 = 完整的客户行为画像 ### 2. 五步分析过程 1. **获取数据** — 从 API 拉取 customerFunnel 和 behaviorFunnel 2. **解析 customerFunnel** — 客户分层（互斥桶验证） 3. **解析 behaviorFunnel** — 试用行为（数据关系验证） 4. **计算转化率** — 客户分层转化 + 行为转化效率 5. **综合诊断** — 识别核心问题 ### 3. 完整逻辑标注 每个转化率指标都包含： - **逻辑说明** — 这个指标代表什么 - **计算公式** — 具体怎么算 - **原因解释** — 为什么这样算 - **计算过程** — 展示具体数字和步骤 ## 核心逻辑 ### 互斥桶模型（customerFunnel） ``` 有效客户（100%，互斥） ├── 普通客户（无试用） ├── 潜在客户（普通试用，无深度） ├── 意向客户（深度试用，无成交） └── 成交客户（有成交） ``` **互斥原则**：每个客户只计入最深层的桶 **验证**：普通 + 潜在 + 意向 + 成交 = 有效客户 ### 行为分层（behaviorFunnel） ``` 总试用次数 ├── 普通试用次数（交互强度弱） └── 深度试用次数（交互强度高） ``` **关系**：普通试用 + 深度试用 = 总试用次数 ### 转化漏斗 #### 1. 客户分层转化率（基于互斥桶） **a) 潜在→意向转化率** - **逻辑**: 从"有普通试用"到"有深度试用"的转化 - **公式**: `(意向客户 + 成交客户) / (潜在客户 + 意向客户 + 成交客户)` - **原因**: 意向客户和成交客户都有深度试用，成交客户是从意向转化来的 - **示例**: ``` 上期: (65+296)/(19+65+296) = 361/380 = 95.0% 本期: (78+188)/(27+78+188) = 266/293 = 90.8% ``` **b) 意向→成交转化率** - **逻辑**: 从"有深度试用"到"成交"的转化 - **公式**: `成交客户 / (意向客户 + 成交客户)` - **原因**: 只有意向客户和成交客户有深度试用，成交是意向的下一步 - **示例**: ``` 上期: 296/(65+296) = 296/361 = 82.0% 本期: 188/(78+188) = 188/266 = 70.7% ``` #### 2. 行为转化效率（基于 behaviorFunnel） **a) 试用→成交转化率** - **逻辑**: 总试用次数中有多少转化为成交 - **公式**: `成交件数 / 总试用次数` - **示例**: ``` 上期: 341/7121 = 4.8% 本期: 201/4388 = 4.6% ``` **b) 深度试用→成交转化率** - **逻辑**: 深度试用次数中有多少转化为成交 - **公式**: `成交件数 / 深度试用次数` - **示例**: ``` 上期: 341/927 = 36.8% 本期: 201/555 = 36.2% ``` #### 3. 人+行为综合指标 **a) 高价值客户人均深度试用** - **逻辑**: 有深度试用的客户，平均每人深度试用多少次 - **公式**: `深度试用次数 / (意向客户 + 成交客户)` - **原因**: 意向客户和成交客户都产生了深度试用行为 - **示例**: ``` 上期: 927/(65+296) = 927/361 = 2.6次/人 本期: 555/(78+188) = 555/266 = 2.1次/人 ``` **b) 高价值客户人均成交件数** - **逻辑**: 有深度试用的客户，平均每人成交多少件 - **公式**: `成交件数 / (意向客户 + 成交客户)` - **示例**: ``` 上期: 341/361 = 0.94件/人 本期: 201/266 = 0.76件/人 ``` ## 使用方法 ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/skills/traffic-analysis') from analyze import analyze # 运行完整分析 result = analyze( store_id="416759_1714379448487", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25", store_name="正义路60号店" ) # 输出包含: # - 完整分析过程（打印到控制台） # - 结构化结果（返回值） ``` ## 输出示例 ### 控制台输出（完整分析过程） ``` ====================================================================== 客流分析报告 - 正义路60号店 分析周期: 2026-03-01 至 2026-03-25 ====================================================================== 【第一步：获取数据】 API: /api/v1/store/dashboard/bi 参数: storeId=416759_1714379448487, fromDate=2026-03-01, toDate=2026-03-25 【第二步：解析 customerFunnel（人的数量）】 ... 【第三步：解析 behaviorFunnel（行为次数）】 ... 【第四步：计算转化率（核心分析）】 ... 【第五步：综合诊断】 转化率变化汇总: 潜在→意向: 95.0% → 90.8% (-4.2%) 意向→成交: 82.0% → 70.7% (-11.3%) ... 核心问题识别: 1. 🔴 客流显著下滑 (有效客户-14.6%) 2. 🔴 意向→成交转化率显著下降 (-11.3%) ... ``` ### 结构化结果（返回值） ```json { "status": "ok", "funnel": { "customer_groups": {"name": "有效客户", "current": 350, "previous": 410, "change_pct": -14.6}, "normal_groups": {"name": "普通客户", "current": 57, "previous": 30, "change_pct": 90.0}, "potential_groups": {"name": "潜在客户", "current": 27, "previous": 19, "change_pct": 42.1}, "intent_groups": {"name": "意向客户", "current": 78, "previous": 65, "change_pct": 20.0}, "deal_groups": {"name": "成交客户", "current": 188, "previous": 296, "change_pct": -36.5} }, "conversion_rates": { "潜在到意向": {"上期": 0.95, "本期": 0.908, "变化": -0.042}, "意向到成交": {"上期": 0.82, "本期": 0.707, "变化": -0.113}, "试用到成交": {"上期": 0.048, "本期": 0.046, "变化": -0.002}, "深度到成交": {"上期": 0.368, "本期": 0.362, "变化": -0.006} }, "per_customer_metrics": { "人均深度试用": {"上期": 2.6, "本期": 2.1}, "人均成交件数": {"上期": 0.94, "本期": 0.76} } } ``` ## 诊断标准 | 问题 | 指标 | 阈值 | 说明 | |------|------|------|------| | 客流下滑 | 有效客户变化 | <-10% | 进店人数显著减少 | | 转化效率下降 | 意向→成交转化率变化 | <-5pp | 深度客户不成交 | | 试用深度不足 | 潜在→意向转化率变化 | <-5pp | 客户试得浅了 | | 人均试用下降 | 人均深度试用变化 | <-0.3次 | 高价值客户试得少了 | | 人均购买下降 | 人均成交件数变化 | <-0.1件 | 买得少了 | ## 依赖 - `api_client.get_copilot_data()` — 数据获取 - `customerFunnel` — 客户分层数据（互斥桶） - `behaviorFunnel` — 试用行为数据 ## 版本 v1.1.0 — 完整分析过程展示（五步分析法 + 逻辑标注 + 人+行为结合）


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