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

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

导购表现字段（AIoT）

新老客字段（AIoT）

AIoT表现字段（AIoT）

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

输出结构

{
  "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/