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生意参谋新品运营监控

生意参谋新品运营监控

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_41dc0d90/shengyi-xinpin-monitor。

技能介绍

电商新品日常分析常卡在手工看表:已下架、数据断档、流量浪费、埋没好品混在明细里。这个技能面向生意参谋「普通更新视图」导出文件,结合用户每次提供的商品清单,生成可复核的监控报告。

核心能力

  • 异常优先:识别 已下架 商品并列出全部日期、最新日状态;识别商品某日无数据,区分时有时无与下架关联断档。
  • 运营象限:按累计访客与转化率中位数标注低转化高流量、高转化低流量、健康增长。
  • 强关注与 Top10:基于近 7 个统计日期计算访客、加购、转化率、买家、金额前 10,联动强关注品未上榜状态。

工作步骤

  1. preprocess.py 检查 I~AJ 数据段并清洗数字。
  2. analyze.py 用商品唯一编码匹配商品ID,计算指标与标记。
  3. build_report.py 生成 Chart.js HTML 报告。
  4. export_excel.py 输出多工作表 Excel 明细。

注意

输入必须每次会话提供最新生意参谋 Excel 与商品清单 Excel;清单缺少 商品唯一编码、简化商品名称、需要强关注的品 会失败。预览 HTML 需联网。

使用场景

  • 每天导出生意参谋新品数据后,快速排查已下架、数据断档和高危异常商品。
  • 根据商品清单识别低转化高流量与高转化低流量新品,定位需优化或需扶持对象。
  • 把近7天访客、加购、支付买家、支付金额Top10汇总成可交付的HTML与Excel报告。
  • 结合强关注品是否进入Top10,找出市场需求大但本店未起量的待激活商品。

适合人员

  • 负责新品流量与转化跟踪的电商运营,需要每日定位异常与待扶持商品。
  • 处理生意参谋导出的运营分析人员,要把明细表变成可汇报的监控结论。
  • 管理商品清单与汰换节奏的品类负责人,需要核对强关注品和已淘汰状态。
  • 使用Python做轻量数据清洗的电商数据分析师,需要稳定口径的可视化产出。