店店通零售门店网络分析

解决什么问题

门店扩张决策常常停在“哪个城市强”“下一批店开在哪”这类模糊问题上，而分析者真正需要的是一张口径一致、可解释的门店网络视图：规模多大、区域密度如何、业态结构怎样、周边是否匹配目标客群。店店通·零售连锁门店网络分析 就是把这步分析放进对话流里完成。
它不依赖开店关店历史、月度变化或外部猜测来推断品牌经营状态，而是以当前已发布的最新门店快照为准。品牌是否存在、门店数多少、覆盖到哪一级，都以 API 响应为准；如果品牌未收录、覆盖不足或调用失败，就停止给出相关业务结论，而不是用同名或近似品牌替代。

核心能力与调用方式

• 品牌目录检索：先调用 /v1/retail/brands 确认品牌已发布并取得精确名称。
• 门店概况：调用 /v1/retail/brand/profile，得到门店数、省市区街道数量、省市 Top 与城市能级。
• 区域层级：调用 /v1/retail/brand/regions 与 /v1/retail/brand/hierarchy，从省逐级拆到街道，并给出地理质心。
• 业态结构：调用 /v1/retail/brand/categories，按零售业态/分类统计门店数量。
• 周边画像：调用 /v1/retail/brand/surroundings，获取繁华度、房价、住户、车位、商户与场景指纹。
• 品牌对比：调用 /v1/retail/brand/compare，对 2–5 个品牌的门店网络做横向比较。
• 选址初筛与周边门店：只有用户给出合法经纬度或公开门店 ID 时，才调用 /v1/retail/site-screen 与 /v1/retail/nearby；结果均为受限抽样。
• 数据完整度：调用 /v1/retail/brand/coverage 检查相关画像是否覆盖。

所有请求都需要鉴权：在请求中携带 Authorization: Bearer $DDT_API_KEY。真实 Key 只能放在本机或受控运行环境，不得写入 Skill、聊天、日志或版本库。

工作流程与输出口径

1. 判断问题是否属于零售；餐饮、汽车后市场、五金建材则停止并说明需要对应行业 Skill。
2. 先查 /v1/retail/brands，确认品牌已发布并取得精确名称。
3. 优先调用 brand/profile，再按问题选择区域、城市、业态、场景、周边画像、层级地图或品牌对比接口。
4. 只有用户明确给出坐标或公开门店 ID 时，才查询 nearby、site-screen 或 store。
5. 输出前检查 ok、覆盖字段和 preview.truncated；未知品牌、覆盖不足或调用失败时，停止生成相关业务结论。

输出按“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”组织，并优先给出门店总量、区域层级、城市排行、业态结构或周边画像。不要展示内部标识、供应商、API Key、内部字段或英文枚举。

适用边界与注意点

• 只服务零售品牌；餐饮、汽车后市场、五金建材分别使用各自独立的行业 Skill。
• 只返回公开聚合与受限门店预览，不含内部标识、供应商或采集来源字段。
• 门店 ID 为公开单向 ID。
• 周边门店和选址结果是受限初筛，不代表完整市场清单，也不代表成交概率或开店成功率。
• 最新快照不以开店、关店或月度变化推断品牌经营变化。
• 当 preview.truncated=true 时，应缩小半径或增加品牌、门店名称等条件；禁止自动翻页或拆地区枚举。
• 覆盖接口显示相关画像未覆盖时，明确标为“暂未覆盖”，不得把缺失值解释为零。