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零售拓店选址助手

企业运营 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_c8cbc810/ddt-retail-expansion-expert。

技能介绍

拓店选址为什么需要结构化数据

零售品牌在评估进入一个新城市或加密既有网络时,首先要回答的不是「哪里有空位」,而是「品牌当前覆盖到哪一层、哪类商圈、哪种能级城市,以及候选点周边的竞争密度是否可接受」。缺少统一快照时,运营团队容易把区域分布、业态结构、周边画像拆开看,结论之间互相矛盾,最后又回到逐个点位人工踩盘。更麻烦的是,数据缺失常常被当成「没有门店」,把覆盖盲区错误解读为零竞争。

这个技能如何工作

它把问题收敛为一条固定链路:先判断是否属于零售场景,餐饮、汽车后市场、五金建材不在本技能范围;再通过 /v1/retail/brands 确认品牌已发布并拿到精确名称;随后调用 /v1/retail/brand/profile 获取门店总数、省市区街道数量、城市能级与业态构成,而不是直接给建议。

如果问题涉及区域或城市层级,继续调用 regions、cities、hierarchy、categories;如果需要候选点周边画像,调用 surroundings 或 scenes 获取繁华度、房价、住户、车位、商户与场景标签。多品牌对比用 compare,坐标周边初筛用 nearby 或 site-screen,但两者都需要用户明确给出经纬度或公开门店 ID,且返回结果受限预览,字段中 preview.truncated 为 true 时不自动翻页或拆地区枚举。

输出顺序也固定:结论、3–6 个关键指标、覆盖与数据版本、用户明确要求的少量门店、未覆盖项。覆盖接口返回空白时,明确写为「暂未覆盖」,不把缺失值解释为零。

边界与注意点

数据是最新门店快照,不通过开店、关店或月度变化推断品牌经营变化。周边门店和选址结果只是受限初筛,不代表完整市场清单,也不代表成交概率或开店成功率。API Key 通过 Authorization: Bearer $DDT_API_KEY 传入,不得写入 Skill、聊天、日志或版本库。HTTP 401 时停止调用并提示检查 Key;429 时区分限流与余额不足,限流稍后重试,余额不足立即停止;502/503 时保留并报告响应头 X-Request-Id。

使用场景

  • 连锁品牌进入新城前,先确认品牌已发布并拿到门店总数、省市区街道数量与城市能级。
  • 多品牌对比时,用 compare 拉取2-5个品牌门店网络差异,输出关键指标而不是凭感觉。
  • 给定经纬度候选点,用 nearby 或 site-screen 做周边竞争初筛,并注意受限预览。
  • 区域加密时,先看 regions 与 hierarchy 定位覆盖空白,再看 cities 排行找高门店密度城市。

适合人员

  • 零售连锁拓展经理,需要用门店快照和覆盖字段判断进入城市与空白区域,避免把数据缺失当成零门店。
  • 商业地产分析人员,需要按商圈和城市能级比较品牌密度,并解释周边画像字段的适用范围。
  • 品牌运营负责人,需要在拓店评审前拿到 profile、categories、compare 的关键指标和未覆盖项,统一输出口径。