医药企鹅连锁品类规划

解决的核心问题

医药连锁门店的品类运营常面临几个具体难题——比如品类结构失衡时，很难快速判断哪个品类贡献了核心毛利、哪个品类增长乏力；调整价格时，不清楚竞品的价格带分布，导致定价要么缺乏竞争力，要么挤压利润空间；想开发自有品牌却缺乏成本测算和供应商调研的依据；不同位置的门店（如社区店 vs 医院周边店）商品组合同质化，适配性差。

针对这些问题，技能将 WorkBuddy 打造为品类规划专属助手，覆盖四个核心场景：

• 品类结构分析：输入品类销售、毛利、占比、增长率等数据，输出包含占比分布、毛利贡献、增长趋势的分析报告，附健康度评分与优化建议，帮商品经理快速定位健康的品类结构。
• 价格带管理：基于本品与竞品的零售价数据，生成价格带分布，提出定价调整建议并标注价格弹性提示，同时提醒遵守价格法规与医保支付价限制。
• 自有品牌开发：结合目标品类、成本预算与供应商线索，输出可行性报告，涵盖市场空间、供应商调研、成本毛利测算、风险与建议，为商品委员会决策提供依据。
• 商品组合策略：根据门店类型（社区/商业/医院周边），结合可选客流与销售数据，给到差异化商品组合建议，明确核心品类、必备品种与差异化品种及配置理由，满足医保店必备目录要求。

工作方式与关键步骤

技能采用「场景定位-内容组织-量化分析-文档渲染-交付复核」的流程：

1. 场景与输入确认：根据用户诉求定位目标场景，收集文本、CSV、Excel 等输入数据。
2. 内容组织：基于品类管理标准、价格带模型、门店配置标准等领域知识，梳理结构化内容框架。
3. 量化分析：涉及数据的场景，运行 scripts/analyze.py 生成分析 spec JSON，支持趋势、排名、预警、占比、对比、汇总六种分析类型。
4. 文档渲染：通过 scripts/render.py 将分析结果渲染为 HTML、Markdown 等格式的报告，满足不同交付需求。
5. 交付与复核：返回报告时明确提示，AI 产出仅供内部参考，最终决策需由商品经理、采购或商品委员会等岗位确认。

适用边界

技能产出的分析建议需结合人工经验复核，尤其在价格合规（不得垄断/欺诈）、医保支付价限制、处方药宣传限制等场景，必须严格遵守相关法规；自有品牌开发需确保供应商具备生产/注册资质，委托生产流程符合监管要求。