mc-monthly-visitor-report

用 mc-cli 拉取营销云数据，端到端生成案场月度到访客户全量分析 HTML+PDF 报告。触发："用 mc-cli 生成月度报告"、"/mc-monthly-visitor-report"、"分析某项目X月到访"。适用：新房案场月度汇报、营销总决策、团队复盘。

crespoyin@crespoyin

Install

openclaw skills install @crespoyin/mc-monthly-visitor-report

mc-cli 月度到访客户全量分析报告生成器

端到端自动化工作流：从 mc-cli 营销云拉取数据 → 全量录音分析 → HTML 报告 → PDF 输出。用户只需指定项目和时间范围，无需手动准备任何数据文件。

用法

text

/mc-monthly-visitor-report <项目名称或编码> [--month <YYYY-MM>] [--out <输出目录>]

示例：

text

/mc-monthly-visitor-report 泰山书院 --month 2026-07
/mc-monthly-visitor-report xjkymfdckfyxzrgs14817 --month 2026-08 --out ./8月报告/

参数

参数	说明	默认值
`<项目名称或编码>`	mc-cli 中注册的项目名称（模糊匹配）或 projectCode（精确匹配）	必填
`--month <YYYY-MM>`	分析周期月份	上个月
`--out <输出目录>`	报告输出目录	当前工作目录

执行流程（五阶段）

阶段一：数据获取（mc-cli）

目标： 从营销云拉取所有需要的基础数据。

text

1. mc-cli whoami                          → 验证认证状态
2. mc-cli project +search --keyword <名称> → 获取 projectCode
3. mc-cli project get --projectCode <code> → 获取项目详细信息
4. mc-cli customer list                    → 获取成交客户列表
     --projectCode <code>
     --viewId <默认视图ID，先用 customer views 获取>
     --customerStatus "3,4,5"             → 认筹+认购+签约
     --limit 50
5. mc-cli badge list                      → 获取工牌项目 teamCode
6. mc-cli badge receptions                → 获取月度到访接待列表
     --teamCode <code>
     --startTime "<YYYY>-<MM>-01"
     --endTime "<YYYY>-<MM>-31"
     --recordStatus 2                     → 已录音
     --recordType 1                       → 有效录音
     --limit 50
     （需分页获取全部数据）
7. mc-cli badge download --type text      → 逐条下载录音转写文本
     --selfRecordId <id>
     --output <路径>

输出物：

{项目名}—基本信息.md — 项目基础信息文档
02.项目{月}份成交客户.md — 成交客户明细表
03.{月}月到访接待录音文本/ — 录音文本目录（每个 .txt 为一个接待）

录音文件命名格式：

text

{到访类型}_{顾问名}_{客户名}_{客户手机尾号}_{接待日期}_{接待时间}.txt

其中 到访类型 = 首访 或 复访。

阶段二：数据预处理与文本挖掘

目标： 对所有录音文本进行结构化分析，提取关键统计维度。

2.1 构建录音索引

解析所有录音文件名，提取：到访类型、顾问姓名、客户标识、手机尾号、接待日期时间
统计首访/复访分布、顾问接待量分布

2.2 全量关键词扫描 对所有 305 条录音进行关键词计数，覆盖维度：

维度	关键词示例
竞品	云翠、保利堂悦、新世雅筑、绿城、万科、秦基、五月花园
预算	价格、总价、首付、贷款、月供、公积金、商贷、预算
关注点	学区、学校、教育、孩子、地铁、交通、商业、医院
抗性	贵、便宜、优惠、折扣、太高、不值、不考虑、降价
产品	户型、面积、花园、阳台、采光、楼层、洋房、四代宅、露台
区域	经开区、天山区、新市区、沙区、高铁、铁路局

2.3 客户画像提取 从 badge receptions 的 AI 摘要（summaryCommunication 字段）批量提取：

意向等级（A/B/C/D/E）
购房目的（改善自住/婚房/学区/投资/养老）
预算范围
职业类型
家庭结构

2.4 成交客户交叉匹配

用成交客户手机尾号匹配录音文件
对匹配到的成交客户录音进行深层分析
提取客户发言中的价值感知维度（学区/价格/花园/产品/区域/得房率）
统计顾问价值传递关键词频次

阶段三：深度分析

目标： 基于数据挖掘结果，进行多维度分析。

3.1 成交客户决策路径还原

成交客户录音中客户发言维度分类：学区(174条)、价格(201条)、空中花园(76条)、产品(72条)、区域(56条)、得房率(50条)
对比顾问价值传递频次：会所(118次)、规划(94次)、首付(92次)、学区(62次)、空中花园(14次)、得房率(12次)
发现价值传递错位：顾问过度强调"会所"，但客户真正关心"空中花园"和"得房率"

3.2 竞品分析

竞品提及率排名（客户主动 vs 顾问引入）
核心竞品（云翠 46.2%、绿城 53.1%）的客户原声提取
差异化应对策略提炼

3.3 顾问绩效分析

每顾问的接待量 × 转化率矩阵
高产顾问（转化率>10%）vs 低产顾问（转化率<3%）话术差异
末位顾问诊断与提升方案

3.4 流失分析

首访→复访转化率计算
流失客户画像
跟进机制优化建议

阶段四：报告生成

目标： 生成符合管理层审阅标准的 HTML 报告。

报告结构（13 章节）：

核心销售指标与转化漏斗 — 认购数/签约数/转化率/顾问排行
到访客户全景画像 — 购房目的/意向等级/预算/区域/职业分布
客户认可点与抗性深度分析 — 全量关键词加权排名 + 客户原声
项目价值模型（基于成交客户提炼） — 价值金字塔 + 决策公式
竞品攻防体系与应对话术 — 竞品提及频次 + 应对话术模板
客户等级划分与邀约策略 — A~E 五级 + 差异化转化方案
成交客户深度分析与新客挖掘 — 决策路径 + 渠道效能 + 挖掘方向
首访未复访流失分析 — 流失原因 + 挽回机制
多维度营销优化建议 — 推广内容/现场包装/案场流程
置业顾问绩效诊断 — 高产vs低产对比 + 末位帮扶方案
优秀销售话术DNA提炼 — 5 套核心话术模板（含销售原声）
销售能力模型 — 四维能力框架 + 新人成长路径
综合行动方案 — 四周冲刺排期 + KPI 指标

报告外观要求：

配色方案：深蓝(#0f2044) + 蓝灰(#f4f6fa) + 金色(#c9941a)点缀
深蓝导航栏 + 渐变封面 + 白色卡片区
所有数据有依据，引用客户原声标注来源
禁止杜撰数据，禁止内容重复

报告文件命名：

text

{项目名}_到访客户全量分析报告_{年}年{月}月.html

阶段五：PDF 输出

目标： 将 HTML 转换为单页 PDF。

text

使用 onepage-pdf skill：
  python scripts/onepage_pdf.py <html路径> -o <pdf路径> --width 1280

验证：

确认单页输出
检查缩略图确认布局完整
PDF 文件命名与 HTML 一致（仅扩展名不同）

输出物清单

执行完成后应交付：

序号	文件	格式	说明
1	`{项目名}—基本信息.md`	Markdown	项目基础信息
2	`02.项目{月}份成交客户.md`	Markdown	成交客户明细表
3	`03.{月}月到访接待录音文本/`	目录	录音文本文件（N个.txt）
4	`{项目名}_到访客户全量分析报告_{年}年{月}月.html`	HTML	管理层分析报告
5	`{项目名}_到访客户全量分析报告_{年}年{月}月.pdf`	PDF	报告 PDF 版

关键约束

数据分析约束

全量分析，禁止抽样 — 必须对所有录音文本进行处理
客户/顾问话术严格区分 — 认可点/抗性点只统计客户发言，避免把顾问话术误判为客户观点
数据必须有依据 — 报告中所有数字来源于实际统计，禁止杜撰
金句以销售原声为准 — 引用时不做提炼改写

报告质量约束

排版不能有重叠、模糊
报告内部数据要有依据
报告署名必须包含"由 Aidee AI 系统生成"字样
竞品信息来源于客户录音提及，非外部调研数据（需标注免责声明）

mc-cli 使用约束

优先使用 + 前缀 shortcut 命令
high-risk-write 操作需加 --yes
使用 --jq 过滤 JSON 输出减少数据量
customer list 需先用 customer views 获取 viewId
badge receptions 需要先用 badge list 获取 teamCode

mc-monthly-visitor-report

Install

mc-cli 月度到访客户全量分析报告生成器

用法

参数

执行流程（五阶段）

阶段一：数据获取（mc-cli）

阶段二：数据预处理与文本挖掘

阶段三：深度分析

阶段四：报告生成

阶段五：PDF 输出

输出物清单

关键约束

数据分析约束

报告质量约束

mc-cli 使用约束

依赖

参考示例

mc-monthly-visitor-report

Install

mc-cli 月度到访客户全量分析报告生成器

用法

参数

执行流程（五阶段）

阶段一：数据获取（mc-cli）

阶段二：数据预处理与文本挖掘

阶段三：深度分析

阶段四：报告生成

阶段五：PDF 输出

输出物清单

关键约束

数据分析约束

报告质量约束

mc-cli 使用约束

依赖

参考示例

Related skills