零售销售业绩分析

SKILL研究检索

原名 retail-sales-performance-analysis

研究检索 联网访问 许可证明确 OpenClaw
安装这个技能

retail-sales-performance-analysis 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

累计安装 3,694 本周 148
GitHub 星标 未标注 仓库 retail-sales-performance-analysis
下载量 1,196 技能市场下载数
权限级别 联网访问 安装前请确认风险范围
许可证 许可证明确 MIT-0

安装

ClawHub 市场
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
openclaw skills install retail-sales-performance-analysis

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方gwyang7仓库 retail-sales-performance-analysis · 版本 1.0.0
宿主客户端OpenClaw技能可被这些客户端加载
安装方式ClawHub 市场安装包 gwyang7/retail-sales-performance-analysis
权限级别联网访问安装前请确认风险范围
许可证MIT-0许可证明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-05-01上游最后核验时间 · 数据更新 未标注
正文体量5.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

5 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
  • 按任务关键词查找相关 Skills
  • 展示可复制的安装命令
  • 保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验
  • 补充不同宿主或平台的使用分布数据
  • 展示第三方安全扫描或审计结果
OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时用户想查找某类 Agent Skill 时需要根据任务场景推荐可安装能力包时需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

权限与风险

联网访问
装之前先读完这段

安装与使用指南

安装步骤

本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

怎么用

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;当前草稿只做目录说明,具体调用方式由规则抽取,异常条目再复核。

SKILL.md 全文

5.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

销售业绩环比分析 Skill

技能名称

sales-performance-analysis

功能描述

分析门店或导购的销售业绩,支持同比(本期 vs 上期)分析,识别业绩波动原因,输出诊断结论和改进建议。

适用范围

  • 门店整体业绩分析
  • 导购个人业绩分析
  • 多门店/多导购对比分析

输入参数

{
  "subject_type": "store|clerk",
  "subject_id": "门店ID或导购ID",
  "subject_name": "门店名称或导购姓名",
  "time_window": {
    "from": "YYYY-MM-DD",
    "to": "YYYY-MM-DD"
  },
  "compare_mode": "period_over_period",
  "metrics": ["net_money", "effective_order_count", "customer_unit_price", "attach_qty_ratio"]
}

核心指标

财务指标

指标编码 指标名称 计算逻辑 用途
net_money 销售总额 直接取值 核心收入指标
effective_order_count 有效订单数 直接取值 成交频次
customer_unit_price 客单价 销售总额 / 订单数 单笔价值
effective_qty_count 有效销量 直接取值 商品件数
avg_discount 平均折扣 直接取值 促销力度

效率指标

指标编码 指标名称 计算逻辑 用途
attach_qty_ratio 连带率 销量 / 订单数 连带销售能力
piece_price 件单价 销售总额 / 销量 商品单价水平

会员指标

指标编码 指标名称 计算逻辑 用途
new_customer_count 新增会员数 直接取值 新客获取
new_member_purchase_share 新会员消费占比 直接取值 新客贡献

数据来源

API 接口

GET /api/v1/store/dashboard/bi?storeId={store_id}&fromDate={from}&toDate={to}

数据字段映射

API 字段 指标编码 说明
metrics.net_money net_money 销售总额
metrics.effective_order_count effective_order_count 有效订单数
metrics.customer_unit_price customer_unit_price 客单价
metrics.attach_qty_ratio attach_qty_ratio 连带率
metrics.new_customer_count new_customer_count 新增会员数
effectiveQtyCount effective_qty_count 有效销量
avgDiscount avg_discount 平均折扣

环比字段

本期字段 上期字段 反推公式
metricsValue linkRelativeValue 直接使用
metricsValue linkRelativeRate + trend 反推:上期 = 本期 / (1 ± 变化率)

分析逻辑

1. 业绩拆解

销售额 = 客单价 × 订单数
       = (件单价 × 连带率) × 订单数
       = 件单价 × 销量

2. 波动归因

计算各指标对销售额波动的贡献度:

销售额变化 = 订单数变化贡献 + 客单价变化贡献

订单数变化贡献 = (本期订单数 - 上期订单数) × 上期客单价
客单价变化贡献 = (本期客单价 - 上期客单价) × 本期订单数

3. 异常识别规则

异常类型 判断条件 严重程度
销售大幅下滑 环比下降 > 30% 🔴 高
销售下滑 环比下降 10%-30% 🟡 中
新客获取困难 新客环比下降 > 40% 🔴 高
连带率偏低 连带率 < 1.3 🟡 中
折扣率偏高 平均折扣 < 0.8 🟡 中

输出格式

{
  &quot;status&quot;: &quot;ok&quot;,
  &quot;subject_type&quot;: &quot;store|clerk&quot;,
  &quot;subject_id&quot;: &quot;...&quot;,
  &quot;subject_name&quot;: &quot;...&quot;,
  &quot;analysis_period&quot;: {
    &quot;current&quot;: { &quot;from&quot;: &quot;...&quot;, &quot;to&quot;: &quot;...&quot; },
    &quot;previous&quot;: { &quot;from&quot;: &quot;...&quot;, &quot;to&quot;: &quot;...&quot; }
  },
  &quot;core_metrics&quot;: {
    &quot;net_money&quot;: { &quot;current&quot;: 0, &quot;previous&quot;: 0, &quot;change_pct&quot;: 0, &quot;trend&quot;: &quot;up|down|flat&quot; },
    &quot;effective_order_count&quot;: { ... },
    &quot;customer_unit_price&quot;: { ... },
    &quot;attach_qty_ratio&quot;: { ... }
  },
  &quot;attribution&quot;: {
    &quot;order_contribution&quot;: 0,
    &quot;atv_contribution&quot;: 0,
    &quot;primary_driver&quot;: &quot;order|atv&quot;
  },
  &quot;findings&quot;: [
    {
      &quot;title&quot;: &quot;...&quot;,
      &quot;type&quot;: &quot;fact|anomaly|hypothesis|recommendation&quot;,
      &quot;metric&quot;: &quot;...&quot;,
      &quot;evidence&quot;: &quot;...&quot;,
      &quot;confidence&quot;: &quot;high|medium|low&quot;,
      &quot;implication&quot;: &quot;...&quot;
    }
  ],
  &quot;risks&quot;: [],
  &quot;recommendations&quot;: []
}

使用示例

门店业绩分析

from skills.sales_performance_analysis import analyze

result = analyze({
    &quot;subject_type&quot;: &quot;store&quot;,
    &quot;subject_id&quot;: &quot;416759_1714379448487&quot;,
    &quot;subject_name&quot;: &quot;正义路60号店&quot;,
    &quot;time_window&quot;: { &quot;from&quot;: &quot;2026-03-01&quot;, &quot;to&quot;: &quot;2026-03-25&quot; }
})

导购业绩分析

result = analyze({
    &quot;subject_type&quot;: &quot;clerk&quot;,
    &quot;subject_id&quot;: &quot;clerk_001&quot;,
    &quot;subject_name&quot;: &quot;李翠&quot;,
    &quot;time_window&quot;: { &quot;from&quot;: &quot;2026-03-01&quot;, &quot;to&quot;: &quot;2026-03-25&quot; }
})

依赖

  • api_client.get_copilot_data() - 数据获取
  • ~/.openclaw/workspace-front-door/ - API 客户端路径

版本

v1.0.0 - 支持门店和导购业绩同比分析

安全信息

审计结论
未标注不代表已通过审计
安全审计VirusTotal、ClawScan、Static analysis第三方安全审计平台给出的结论

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-05-01。