单店付费会员高价值识别

解决什么问题

单店做付费会员运营时，最常用的做法是把消费金额最高的一批人当成高价值人群，然后给他们加权益、发券。这种做法的问题不在于全错，而在于缺少约束：一个流水很高但毛利为负的会员，一个频次稳定但服务成本远超贡献的会员，都会顺利进入名单，而门店的服务容量并没有同步扩张。

这个 Skill 面向的就是这个场景：在单店、付费会员、数据有限的前提下，产出一份重点服务名单规则，而不是全盘会员战略，更不是替代执行动作本身。

技能如何工作

输入数据包括消费频次、毛利、到店行为、消费记录、互动行为和服务成本。资料不全时，第一次响应只会给出补证据清单，不会用空泛建议填满模板。

核心流程分六步：

1. 核对 消费频次、毛利 与 到店行为，标注数据日期、来源、缺失项和不可比较的口径。
2. 综合毛利贡献、频次、稳定性、推荐价值与服务成本做判断。
3. 把“门店服务容量与权益成本受控”写成场景硬约束，任何方案都不得用无法兑现的承诺绕过它。
4. 区分当前高价值、潜力和高维护成本三类会员。
5. 为不同类型规定服务标准与人工复核节奏。
6. 用交易、核销和服务记录做交付前核验，并以 付费会员续费率 作为复查指标。

交付物固定为三份：重点服务名单规则 表格、交易、核销和服务记录核验清单、付费会员续费率复查记录。名单表表头包含会员类型、判断指标、进入阈值、服务动作、复核周期和排除条件。

质量检查要求：不只看金额、负毛利能被识别、规则可解释、名单定期复核、核销记录能对应到关键判断、续费率有明确计算口径。

适用边界

不承诺流量、转化率、收入、排名或活动效果。不读取、记录或输出密码、Token、私钥。涉及真实发送、发布、付费、退款、删除或生产变更时，必须先取得明确授权。会员数据只取完成任务所需的最小集，并提醒去标识化。

任一关键条件不满足时输出暂不可交付，附缺失信息、影响范围和下一步补证据动作。