Skill: gwyang7/retail-sku-store-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-sku-store-analysis description: | 单SKU门店分析工具。分析单个商品在指定门店的销售表现、库存状态、导购贡献和AIoT转化数据。 核心能力： 1. SKU基础信息（名称、款号、颜色、包型、标准价、上市日期） 2. 销售表现（销售额、销量、成交均价、贡献率、排名） 3. 库存状态（当前库存、在架天数、绑定状态） 4. 导购贡献（各导购销售额、销量、连带率、成交客户数） 5. AIoT转化数据（试用次数、成交件数、转化率） 触发条件： - 用户询问商品表现（如"心遥2卖得怎么样"） - 用户分析SKU数据（如"这个款库存还多吗"） - 用户需要导购贡献分析（如"谁卖了这款包"） --- # 单SKU门店分析 Skill 分析单个商品在指定门店的销售表现、库存状态、导购贡献和AIoT转化数据。 ## 使用方式 ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/skills/sku-store-analysis') import analyze as sku_analyze # AIoT门店（获取完整数据） result = sku_analyze.analyze( store_id="416759_1714379448487", goods_base_id="34311", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-26", store_name="正义路60号店", is_aiot_store=True ) # 非AIoT门店（仅基础数据） result = sku_analyze.analyze( store_id="416759_1714379448487", goods_base_id="34311", from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-26", is_aiot_store=False ) ``` ## API 端点 ### 1. 基础数据（所有门店） ``` GET /api/v1/store/dashboard/bi/goods/detail ``` ### 2. 导购表现数据（仅AIoT门店） ``` GET /api/v1/store/dashboard/bi/goods/performance ``` ## 字段映射 ### 基础数据字段 | API 字段 | Skill 字段 | 说明 | |---------|-----------|------| | `goodsBaseId` | `goods_base_id` | 商品基础ID | | `goodsName` | `goods_info.name` | 商品名称 | | `goodsModelCode` | `goods_info.model_code` | 款号 | | `goodsColor` | `goods_info.color` | 颜色 | | `goodsSize` | `goods_info.size` | 尺寸 | | `goodsShape` | `goods_info.bag_type` | **包型** | | `standardPrice` | `goods_info.standard_price` | 标准价 | | `goodsLauchDate` | `goods_info.launch_date` | 上市日期 | | `imageUrl` | `goods_info.image_url` | 图片URL | | `dealAmount` | `metrics.sales.amount` | **统计周期内**销售额 | | `dealAvgAmount` | `metrics.sales.avg_price` | **统计周期内**成交均价 | | `qty` | `metrics.sales.qty` | **统计周期内**销量 | | `giftQty` | `metrics.sales.gift_qty` | **统计周期内**赠品数量 | | `contributeRate` | `metrics.sales.contribute_rate` | **占门店销售额百分比（已加%）** | | `contributeRateFloat` | `metrics.sales.contribute_rate_float` | 贡献率原值 | | `inventory` | `metrics.inventory.current` | **当前**库存 | | `inStockDays` | `metrics.aiot.in_stock_days` | **AIoT在架天数**（系统记录） | | `binding` | `metrics.aiot.binding_state` | **AIoT绑定状态（1=绑定，2=未绑定）** | | `transFrequency` | `metrics.sales.lifetime_frequency` | **上市以来**成交频次 | | `dealMoneyTotalRank` | `metrics.ranking.sales_rank` | 销售额排名 | | `dealMoneyShareRank` | `metrics.ranking.share_rank` | 销售占比排名 | ### 导购表现字段（AIoT） | API 字段 | Skill 字段 | 说明 | |---------|-----------|------| | `clerkName` | `metrics.clerks.list[].name` | 导购姓名 | | `salesAmount` | `metrics.clerks.list[].sales_amount` | 销售额 | | `salesPercentage` | `metrics.clerks.list[].sales_share` | 销售占比（%） | | `effectiveOrderCount` | `metrics.clerks.list[].orders` | 订单数 | | `effectiveQtyCount` | `metrics.clerks.list[].qty` | 销量 | | `attachQtyRatio` | `metrics.clerks.list[].attach_ratio` | 连带率 | | `transGroup` | `metrics.clerks.list[].trans_group` | 成交客户数 | | `deepTrialGroup` | `metrics.clerks.list[].deep_trial_group` | 深度试用客户数 | | `trialGroup` | `metrics.clerks.list[].trial_group` | 试用客户数 | | `deepTrialTransRate` | `metrics.clerks.list[].deep_trial_trans_rate` | 深度试用转化率 | ### 新老客字段（AIoT） | API 字段 | Skill 字段 | 说明 | |---------|-----------|------| | `isNewVip` | - | 1=新客, 2=老客 | | `salesAmount` | `metrics.vips.new_vip/old_vip.sales_amount` | 销售额 | | `salesPercentage` | `metrics.vips.new_vip/old_vip.sales_share` | 占比 | | `effectiveQtyCount` | `metrics.vips.new_vip/old_vip.qty` | 销量 | ### AIoT表现字段（AIoT） | API 字段 | Skill 字段 | 说明 | |---------|-----------|------| | `inStockDays` | `metrics.aiot_performance.in_stock_days` | **统计期间**SKU绑定信标在架天数 | | `transGroup` | `metrics.aiot_performance.trans_group` | **绑定状态**成交的客户组数 | | `deepTrialGroup` | `metrics.aiot_performance.deep_trial_group` | **绑定状态**深度试用的组数 = **意向客户组数** | | `trialGroup` | `metrics.aiot_performance.trial_group` | **绑定状态**累计试用组数 = **潜在客户组数** | | `deepTrialTransRate` | `metrics.aiot_performance.deep_trial_trans_rate` | **深度试用→成交转化率** | | `sellThroughRate` | `metrics.aiot_performance.sell_through_rate` | 售罄率（已加%） | | `sellThroughRateFloat` | `metrics.aiot_performance.sell_through_rate_float` | 售罄率原值 | | `level` | `metrics.aiot_performance.level` | 等级 | **售罄率公式：** ``` 售罄率 = 1 - 期末库存 / (期初库存 + 期间增加库存) ``` ## 分析维度 ### 基础分析（所有门店） - 销售指标：销售额、销量、成交均价、赠品、贡献占比、排名 - 价格指标：标准价、折扣率 - 库存指标：当前库存、库销比 - AIoT基础：绑定状态、在架天数（系统记录） - 生命周期：上市以来成交频次 ### AIoT增强分析（仅AIoT门店） - **导购表现**：各导购销售贡献、集中度分析、零销售识别 - **新老客分布**：新客/老客购买占比 - **AIoT转化漏斗**： - 潜在客户（试用组数） - 意向客户（深度试用组数） - 成交客户（成交组数） - 深度试用→成交转化率 - **售罄率**：库存周转效率 ## 诊断规则 | 发现 | 条件 | |------|------| | 🔴 库存断货 | 库存 = 0 | | 🟡 库存偏低 | 库存 ≤ 2 | | 🟡 库存积压 | 库存 > 销量×3 | | 🟡 高折扣 | 折扣率 > 20% | | ⚠️ AIoT未绑定 | binding = 2 | | 📊 高频销售 | 成交频次 < 7天 | | 💡 动销较慢 | 成交频次 > 30天 | | 📊 销售冠军 | 排名第1 | | 💡 老款商品 | 在架 > 180天 | | ⚠️ 销售高度集中 | TOP3占比 > 80% | | 💡 零销售导购 | 存在销售额=0的导购 | | 📊 深度试用转化率高 | ≥ 50% | | ⚠️ 深度试用转化率低 | < 20% | | 📊 新客占比高 | > 50% | | 📊 老客复购为主 | 老客占比 > 80% | | 📊 售罄率高 | > 80% | ## 输出结构 ```json { "status": "ok", "subject_type": "sku_store", "store_id": "...", "goods_base_id": "...", "is_aiot_store": true, "goods_info": { "name": "...", "model_code": "...", "color": "...", "size": "...", "bag_type": "...", "standard_price": 1099, "launch_date": "2025/7/1", "aiot_binding": 1, "aiot_in_stock_days": 227 }, "core_metrics": { "sales": {...}, "price": {...}, "inventory": {...}, "aiot": {...}, "ranking": {...}, "clerks": {...}, "vips": {...}, "aiot_performance": { "in_stock_days": 16, "trans_group": 4, "deep_trial_group": 11, "trial_group": 28, "deep_trial_trans_rate": 0.36, "sell_through_rate": "83.3", "sell_through_rate_float": 0.833333, "level": "--" } }, "findings": [...], "recommendations": [...] } ``` ## Skill 路径 `~/.openclaw/skills/sku-store-analysis/`


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