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
{
"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
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
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