零售超市 Agent：选品定价到会员运营全链路

货架空间有限，卖什么最赚钱？让 AI 帮你做商品分析：

请分析以下销售数据，给出选品优化建议：

销售数据（过去 30 天）：
| 品类 | SKU 数 | 销售额 | 销量 | 毛利额 | 毛利率 | 库存周转天数 | 缺货率 |
{粘贴销售数据}

库存数据：
| SKU | 品名 | 库存量 | 日均销量 | 库存天数 | 进货价 | 售价 |
{粘贴库存数据}

分析要求：

1. 📊 品类结构分析：
   - 各品类销售额/毛利额占比
   - 各品类的毛利率排名
   - 与上个月对比的变化趋势

2. 🏆 商品四象限分类（建议用波士顿矩阵）：
   - ⭐ 明星商品：高销量 + 高毛利 → 重点推广
   - 🐄 现金牛：高销量 + 低毛利 → 引流作用
   - ❓ 问题商品：低销量 + 高毛利 → 分析原因
   - 🐕 瘦狗商品：低销量 + 低毛利 → 考虑淘汰

3. ✅ 选品调整建议：
   - 建议淘汰的商品（连续 60 天销量为 0 或极低）
   - 建议增加的品类（根据顾客画像和竞争对手分析）
   - 建议扩大陈列面积的商品
   - 建议缩减陈列面积的商品

4. 📦 库存优化清单：
   - 库存积压商品（库存天数 > 90 天）
   - 临期商品预警（保质期剩余 < 1/3）
   - 建议补货的商品（库存天数 < 7 天且销量稳定）

5. 📋 输出一份采购清单建议：
   商品 | 当前库存 | 日均销量 | 建议采购量 | 建议采购时间

定价高了卖不动，定价低了没利润。AI 帮你做竞品分析和定价建议：

请帮我分析定价策略，生成促销方案：

门店信息：
- 门店类型：{社区店/商超/便利店}
- 周边竞争情况：{如有竞品价格信息可提供}
- 主要客群：{居民/上班族/学生/混合}

所选促销品类：{如：粮油/饮料/生鲜/日用品}

历史促销数据（如有）：{上次促销的时间/品类/折扣/效果}

请生成：

1. 🔍 定价分析：
   - 当前各品类毛利率分析
   - 与行业平均毛利率的对比
   - 提价空间较大的品类分析
   - 需要降价保量的品类分析

2. 🏷️ 促销方案设计（3 套可选）：

   方案一：{名称}
   - 选品组合：{引流品 + 利润品 + 关联品}
   - 定价策略：{折扣力度/满减/捆绑}
   - 预计毛利率：{N}%
   - 适用场景：{如：周末促销}

   方案二：{名称}
   - 选品组合：{不同组合}
   - 定价策略：
   - 预计毛利率：
   - 适用场景：

   方案三：{名称}
   - 选品组合：
   - 定价策略：
   - 预计毛利率：
   - 适用场景：

3. 📈 促销效果预估：
   - 预计销售额增量
   - 预计毛利额变化
   - 预计客流增量
   - 预计连带购买率提升

4. ⚠️ 风险提示：
   - 过度依赖促销的风险
   - 对日常销售的影响
   - 库存安全的考虑
   - 竞争对手跟进的预判

生鲜损耗是零售最大的利润杀手。AI 帮你做精准补货和损耗分析：

请分析以下生鲜/日配数据，生成补货计划：

门店基础数据：
- 日均客流量：{N} 人
- 客单价：{N} 元
- 经营面积：{N} ㎡

销售数据：
| 商品 | 昨日销量 | 近 7 日日均销量 | 昨日剩余库存 | 保质期(天) | 供应商到货周期(天) |
{粘贴生鲜/日配商品数据}

特殊因素：
{Ru：明日天气预报/是否为节假日/有无促销活动/有无学校放假等}

分析要求：

1. 📊 销量预测（明日）：
   商品 | 预测销量 | 预测依据 | 置信度
   - 基于历史同期 + 天气因素 + 节假日影响

2. 🛒 建议补货清单：
   商品 | 当前库存 | 预测销量 | 建议补货量 | 建议到货时间 | 建议订单量
   - 🔴 紧急补货（库存 < 1.5 天销量）
   - 🟡 正常补货（库存 1.5-3 天销量）
   - 🟢 暂不补货（库存充足）

3. 📉 损耗分析（基于历史数据）：
   - 各品类报损率排名
   - 主要报损原因（过期/品质问题/运输损耗）
   - 可减少损耗的具体措施

4. ✅ 损耗管控建议：
   - 近效期商品处理方案（打折/捆绑/加工/捐赠）
   - 订货精度优化建议
   - 陈列和存储改善建议
   - 收货验收标准强化建议

连锁门店最难的是一致性管理。AI 帮你生成巡店清单和分析检查结果：

请生成门店巡店检查清单，并分析检查结果：

门店信息：{门店名称 + 门店类型}
检查时间：{YYYY-MM-DD}

如果有检查记录数据，请粘贴：
| 检查项目 | 评分(1-5) | 扣分原因 |

如无数据，请先生成标准化巡店清单：

1. 📋 巡店检查清单（分模块）：

   🏪 店面形象（20分）：
   - 门头招牌是否完好/亮化？
   - 入口区域是否整洁？
   - 购物车/购物篮是否充足且摆放整齐？

   🛒 商品管理（30分）：
   - 商品陈列是否丰满？（缺货率 < 3%）
   - 价签是否对应且无破损？
   - 先进先出是否执行到位？
   - 临期商品是否专区处理？

   💰 收银区（15分）：
   - 排队等候时间是否 < 5 分钟？
   - 收银台是否整洁？
   - 促销物料是否到位？

   🧹 卫生安全（20分）：
   - 地面/货架是否清洁？
   - 生鲜区有无异味？
   - 灭蝇灯/杀虫设施是否正常？

   👥 人员管理（15分）：
   - 员工仪容仪表是否合规？
   - 服务态度是否热情？
   - 工服/名牌是否穿戴整齐？

2. 📊 检查结果分析（如有数据）：
   - 总分和各模块得分
   - 与上次检查的对比（改进/退步）
   - 扣分项 TOP 5

3. 🎯 整改建议（分紧急程度）：
   - 🔴 立即整改（影响顾客体验或安全的）
   - 🟡 今日内完成（运营规范类的）
   - 🟢 本周内完成（长期改善类的）

4. 📝 输出一份巡店报告摘要（管理层版）

会员数据是零售最值钱的资产。AI 帮你做会员分层和精准触达：

请分析以下会员数据，生成运营策略：

会员基础数据：
- 总会员数：{N}
- 活跃会员数（近 30 天有消费）：{N}
- 沉睡会员数（近 90 天无消费）：{N}

会员消费数据（近 90 天）：
| 会员等级 | 会员数 | 消费总额 | 客单价 | 购买频次 | 偏好品类 |
{粘贴会员消费数据}

分析要求：

1. 📊 会员健康度评估：
   - 会员总数/新增/流失趋势
   - 活跃率 / 沉睡率 / 流失率
   - RFM 模型分析（最近消费时间 / 消费频率 / 消费金额）

2. 🎯 会员分层与策略：
   - 🥇 VIP 会员（Top 10% 贡献者）：专属权益 / 一对一维护
   - 🥈 活跃会员（30 天内有消费）：积分玩法 / 升级提醒
   - 🥉 沉睡会员（90 天无消费）：激活优惠 / 个性化推荐
   - 🚫 流失风险会员（60-89 天未消费）：定向挽回

3. 💌 精准营销方案：
   - 针对不同分层的触达方案（短信/微信/APP 推送）
   - 各分层建议的优惠策略
   - 预计 ROI 测算

4. 📈 会员运营建议：
   - 拉新渠道效果分析（哪个渠道来的会员质量最高？）
   - 会员日/生日营销方案
   - 会员升级体系优化建议
   - 储值卡/积分兑换策略优化

每天关店后快速了解今天的经营情况：

请根据以下数据，生成今日经营日报：

日期：{YYYY-MM-DD}
门店：{门店名称}

核心数据：
- 今日营业额：{N} 元
- 昨日营业额：{N} 元
- 上周同期：{N} 元
- 今日客流量：{N} 人
- 今日客单价：{N} 元
- 今日毛利率：{N}%
- 今日损耗率：{N}%

分品类数据：
| 品类 | 销售额 | 占比 | 毛利额 | 毛利率 | 环比昨日 |
{粘贴分品类数据}

分析要求：

1. 📊 今日经营概览：
   - 营业额达成率（与目标比）
   - 同比/环比变化
   - 关键指标完成情况雷达图（文字版）

2. 🔥 异常预警：
   - 哪些品类销售额异常下滑（下滑 > 20%）
   - 哪些商品出现负毛利
   - 客单价/客流量的异常波动
   - 是否有未处理完的客诉

3. 💡 改善建议（明日行动）：
   - 补货提醒（明日即将缺货的商品）
   - 陈列调整建议
   - 人员排班优化建议
   - 明日重点工作

4. 📋 输出一份可直接发到管理群的日报摘要（简洁版）