Tony 门店诊断雷达

它解决什么问题

家居建材和家电门店的经营数据通常散落在表格、微信记录和收银系统里。店长能感觉到“最近业绩不好”，但很难说清是营收下滑、毛利被压缩，还是渠道结构出了问题——这三个原因对应的动作完全不同。

tony门店诊断雷达 要解决的是归因问题：把门店经营状况压缩到一张可交互的六维雷达图上，每一维都有明确分数和行业基准线，而不是一句“整体还行”。

技能如何工作

这个技能本身不做计算，核心是一个 HTML 工具，关键步骤如下：

1. 确认诊断范围 — 单店还是连锁、经营品类、数据覆盖周期（默认近 6 个月）
2. 生成诊断工具 — 复制 assets/radar-template.html 到用户工作目录，命名为 门店经营诊断雷达图_{门店名称}.html，浏览器打开即可使用
3. 引导填写五组数据 — 经营数据、渠道营收、团队人数、经营面积、TOP10 产品
4. 本地实时计算 — 雷达图、KPI 仪表盘和风险提示在页面内自动生成，AI 不介入数值计算
5. AI 解读结果 — 基于 references/scoring-model.md 的评分模型，输出最弱维度的改善建议、最强维度的放大策略和渠道依赖风险

核心能力

六维评分体系，每维 0-100 分，雷达图叠加 70 分行业基准虚线：

• 营收能力 — 月均营收，基准 18 万/月，优秀线 40 万+
• 盈利能力 — 毛利率，基准 28%，优秀线 42%+
• 渠道健康 — 活跃渠道数与集中度，基准 4 渠道且最大占比 ≤30%
• 人效产出 — 人均月产出，基准 12 万/人/月
• 坪效产出 — 月均坪效，基准 1200 元/㎡
• 产品结构 — TOP3 销售额集中度，基准 ≤55%

渠道侧自动计算 7 个来源的转化率、客单值和营收占比；产品侧输出 TOP3 集中度。诊断结论按高风险 / 关注 / 优势三级标签列出风险清单。

适用边界

• 仅适用于家居建材 / 家电实体门店（净水、厨电、定制家居、瓷砖、地板、卫浴、软装、涂料等），餐饮、服装、美业不在范围内
• 评分基准是行业通用水平，不同城市、不同定位的门店需要自行校准期望值
• 只做诊断不做规划——如果数据已齐全且目标是月度经营规划，直接用 tony-jingyingguihua；本技能导出的诊断 JSON 可作为它的输入
• 导出的诊断 JSON 是衔接后续规划流程的产物，建议保留