门店销售业绩分析

门店销售业绩环比分析工具。支持门店/导购业绩同比分析（本期 vs 上期），识别业绩波动原因，量化归因，输出诊断结论和改进建议。 使用场景： 1. 门店整体业绩分析（销售额、订单数、客单价、连带率） 2. 导购个人业绩分析（排名、业绩占比、能力雷达图） 3. 多门店/多导购对比分析 4. 业绩波动归因（订单贡献 vs 客单贡献） 5. 异常识别与风险预警 触发条件： - 用户询问业绩（如"本周业绩怎么样"） - 用户分析业绩下滑原因（如"为什么销售下降"） - 用户对比业绩（如"比上月业绩如何"） - 用户需要业绩诊断（如"业绩达标了吗"）

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

json

{
  "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

text

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

text

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：

text

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

json

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

使用示例

门店业绩分析

python

from skills.sales_performance_analysis import analyze

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

导购业绩分析

python

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

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