线下门店销售持续增长方案（通用模板）

为一家线下门店产出「诊断 + 测算 + 动作 + 排期」的完整增长方案。
引擎与零售业态解耦：默认社区生鲜店，另内置水果 / 便利店 / 烘焙 / 母婴四套基准，
新增行业只改一个字典（见 references/template-guide.md）。

核心原则

数字只能来自脚本，不能来自感觉。 所有坪效、毛利、损耗、盈亏平衡、增量拆解、优先级排序，
一律由 scripts/calc_model.py 算出来。方案里的每个数字都要能在脚本输出或 Excel 里找到出处。

先判断这家店的主要矛盾是不是"增长"。 亏损店的主要矛盾通常是成本结构（人工/租金/毛利），
销售涨 60% 也填不上。脚本会给出这个判断，写方案时放在最前面，不要粉饰。

工作流

第 0 步：定行业

python scripts/calc_model.py --list-industries

后续所有命令加 --industry <key>。基准阈值、默认参数、效率杠杆三件套会整体切换。

第 1 步：采集门店参数

先问用户要下面 8 个数（最低限度）。给不全就直接跑默认值，不要卡住：

其余参数（水电、耗材、会员数、线上占比等）用基准值。脚本末尾会列出哪些用了默认值，
报告里必须原样标注 [默认]。

第 2 步：跑测算，拿诊断和优先级

零依赖，任意 Python 都能跑：

python scripts/calc_model.py --industry fresh \
  --daily-sales 9800 --rent 18000 --ticket 32 --gm 0.19 --shrink 0.078 --growth 0.35

输出七块：结论先行 / 现状体检 / 成本结构与盈亏平衡 / 90 天目标拆解 / 效率杠杆 / 优先级排序 / 敏感性。
【结论先行】和【五】优先级排序是方案的骨架，直接写进报告，不要重写。
加 --json 可拿到结构化数据。

第 3 步（可选）：生成网页版诊断器

把同一套算法和基准导出成一个单文件网页，纯前端、无依赖、可发布成链接：

python scripts/build_webapp.py --out webapp/index.html

网页与命令行共用 calc_model.INDUSTRIES 这一份数据，不会算歪。
注意：改动 calc_model.py 后必须重新生成，否则网页会用旧基准。

第 4 步：生成 Excel 测算模型

需要 openpyxl。本机用受管 venv（已装）：

C:/Users/zhang/.workbuddy/binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe scripts/build_workbook.py \
  --out "生鲜门店增长测算模型.xlsx" --daily-sales 9800 --ticket 32 --gm 0.19 --shrink 0.078 --rent 18000 --growth 0.35

门店参数默认全部留空，由人工填写 —— 这是刻意的：预填假数字会被当成结论用。
01 表 D 列给出每项的「参考基准」（行业区间，不参与计算），E 列说明取数方式。
日销/客单/面积三项没填时，02-04、06-08 各表一律显示「待填参数」，不会显示 0 或 #DIV/0!。

产出 8 张表，全是活公式：

想生成一份"已填好的样例"用于演示，加 --with-defaults（会用行业基准预填，正式使用仍需替换）。

第 5 步：补动作细节（按需读）

• 写诊断说明、定基准区间、写品类与 SKU 章节 → 读 references/benchmarks.md（含第九节 SKU 结构与必配清单）
• 写具体动作清单 → 读 references/growth-levers.md（六大抓手，每个都有动作/验收/常见错误）
• 写 90 天排期 → 读 references/90day-plan.md

不要一次全读，按报告写到哪一节读哪个。

第 6 步：写报告

用 assets/report-template.md 作骨架，填成 Markdown 报告，落盘到当前工作目录，
文件名 门店增长方案-{门店名}-{YYYY-MM-DD}.md。
不要写"建议加强社群运营"这类没有指标、没有验收、没有责任人的动作。

硬性规则

1. 一个阶段只押一个主抓手。 三阶段：阶段一止血（损耗/陈列）、阶段二复购（社群/会员）、
   阶段三提速（客单/结构/线上）。同时开三条战线是最常见的失败方式。
2. 引流品红线：控制在 SKU 的 10-15%、销售的 20-25%。超过会把综合毛利拖垮。
3. 损耗优先于一切增长动作：损耗率每降 1pp 直接等于净利增加月销的 1%，见效只要 15 天，
   且不依赖客流。亏损店和毛利偏低的店，第一优先级永远是损耗和成本结构。
4. 亏损店不要承诺"增长能救"：脚本会算出"目标达成后仍亏损"，这种情况报告必须直说，
   并给出成本重构（人工/租金/品类）的优先动作。
5. 目标超出三杠杆能力要说缺口：脚本会报缺口百分比，明说靠什么补（新增品类/线上渠道/延长周期），
   不要假装可达成。
6. 会员日放在客流最低那天（通常周二/周三）用来填谷，不要放在周末。
7. 社群内容是"今天有什么货"，不是促销广告。 早 7 点到货播报 + 晚 5 点折价预告，发图不发长文。
8. 线上先做社群自提，再做外卖。 社群自提零佣金、零损耗、还带到店；外卖佣金 15-22%，且不能上叶菜。
9. 别拿旺季数据定全年目标，也别用开业期数据当基准。
10. 日销要和笔数、客单一起看：日销涨 10% 可能来自客单也可能来自笔数，动作完全不同。
11. 排面按销售占比分，不按 SKU 数分。 粮油调味占全店 SKU 的 35%，却只贡献 5% 销售——
    把好位置给它是最常见的结构错误。SKU 数 / 销售占比 / 陈列占比三者必须分开看。
12. SKU 建议必须落到必配单品。 只写"蔬菜 130 个 SKU"没有用。05 表已把 9 大类拆成 53 个细分类，
    每个细分类都列了必配单品——让使用方勾选自己实际经营的，再核对缺了哪些必配单品。
    缺必配单品等于主动流失客流，这是最快能补的漏洞。
13. 报告末尾必须保留「用完请回来一句话」这一节，不得删除或改写。 它是这套方法唯一的反馈闭环：
    门店老板是这个技能唯一的真实样本来源，他不回话，下一版就没有依据可改。
    原样照抄 assets/report-template.md 第十二节，别把它当成客套话删掉。
14. 活鲜默认不勾选。 水产损耗 8-20% 全店最高，新手不要碰。核心品类默认勾选 45 项、合计 806 个 SKU；
    用户把活鲜或可选扩展改成「是」后，销售占比合计会打破 100%，表内自动提示重新分配。

资源

参数速查

calc_model.py：--industry --list-industries --daily-sales --area --ticket --tickets --freq --gm --shrink --rent --staff --salary --util --consum --misc --members --households --online --growth，加 --json 输出 JSON。
不传的参数自动回落到所选行业的基准值，输出末尾会逐项列出哪些用了基准值。
完整列表：python scripts/calc_model.py --help。