国内电商全链路运营

国内电商全链路运营

概述

本技能把国内电商运营中最依赖经验判断的环节，转化为可计算、可复核的 决策流程。核心主张是：先算账，再做事。

多数电商决策失误源于三件事——不算真实利润（漏算退货与推广成本）、 不算保本 ROI（盲目投放）、不查合规（广告法罚则起点二十万元）。 本技能为这三件事各提供了确定性工具。

何时使用

在遇到以下任一场景时使用本技能：

• 判断某款产品值不值得做（选品评估、竞品分析）
• 定价、核算真实利润、计算保本售价
• 投放前测算保本 ROI、可承受最高出价、目标 ROI 反推
• 店铺流量正常但不出单、转化率下滑、ROI 做不上去
• 撰写或审核商品标题、主图文案、详情页、短视频脚本、直播话术
• 检查文案是否触碰广告法违禁词与极限词
• 了解淘宝/天猫/京东/拼多多/抖音/小红书的流量机制与冷启动打法
• 制定日常运营节奏、大促排期、备货计划

快速路由

根据用户问题类型，选择对应工具或文档：

可执行工具

全部脚本使用 Python 3 标准库，无第三方依赖，可直接运行。 所有脚本均支持 --json 输出结构化结果，支持 --self-test 自检。 运行前先切换到 scripts/ 目录，或确保该目录在 PYTHONPATH 中。

1. 定价与利润测算 —— pricing.py

采用 100 单基准法核算，把退货造成的去程运费、包材、损耗全部计入， 这是"卖爆了却在亏钱"的根本原因。

python scripts/pricing.py --cost 35 --price 129 --platform douyin \
    --shipping 4.5 --packaging 1.5 --return-rate 30 --ad-ratio 18

输出单均净利、净利率、毛利率、保本售价、保本 ROI 与成本结构。 --list-platforms 查看内置平台费率参考表。

关键用法：在任何定价、报价、谈达人佣金、参加活动前先跑一次。 得到的"保本售价"是价格底线，"保本 ROI"是投放的生死线。

2. 投放测算 —— ad_calc.py

适用于直通车、万相台、巨量千川、京准通、多多推广等所有 CPC 场景。

python scripts/ad_calc.py --price 129 --gross-margin 60 --cvr 2.5 --cpc 1.2 \
    --budget 2000 --target-roi 4

输出 UV 价值、当前 ROI、保本 ROI、可承受最高 CPC、CPA、 日预算测算，以及达成目标 ROI 所需的 CPC 或转化率（二选一路径）。

核心恒等式：ROI = UV价值 ÷ CPC，保本ROI = 1 ÷ 毛利率。 毛利率参数应使用 pricing.py 算出的毛利率，两个工具串联使用。

3. 转化漏斗诊断 —— diagnose.py

不看哪个数字低，而是看哪个环节相对行业基准差得最多， 偏离最大的环节即为瓶颈，优先修复它的投入产出比最高。

python scripts/diagnose.py --impression 200000 --click 2000 --cart 200 \
    --order 110 --paid 55 --refund 8 --gmv 6600

输出各环节转化率与基准对比、瓶颈定位、按优先级排序的处方， 以及"瓶颈修复到基准后订单能涨多少"的提升模拟。

使用原则：转化链路存在短板时加预算等于放大亏损，先诊断再投放。

4. 选品六维评分 —— product_score.py

利润空间 25%、市场需求 20%、竞争强度 20%、退货风险 15%、 物流成本 10%、供应链 10%，加权总分 100。

python scripts/product_score.py --gross-margin 62 --search-index 8000 \
    --trend up --supply-ratio 3.2 --return-rate 18 --weight 0.4 \
    --moq 100 --restock-days 10

输出总分、各维度得分、短板识别与改进方向。 阈值：≥75 优质款，60–74 可做款小批量测试，<60 建议放弃。

5. 合规检查 —— compliance.py

内置 175 条广告法违禁词库，分三级风险： P0 明令禁止（绝对化用语，命中即违法）、P1 需要资质、P2 真实性约束。

python scripts/compliance.py --text "全网最低价，销量第一"
python scripts/compliance.py --file detail.txt --min-level P0

输出命中词、风险级别、原文上下文与整改建议。 命中 P0 时进程返回码为 1，可用于批处理或 CI 流程拦截。

强制要求：所有对外文案（标题、主图文字、详情页、短视频脚本、 直播话术、客服话术）发布前必须扫描，P0 必须清零。

6. 实时数据桥接 —— live.py（让前述工具"实时可用"）

前五个工具再准，也依赖真实入参：你填的佣金率、退货率、进货价、搜索量， 若靠拍脑袋就会失真。本脚本把"先用 WebSearch/WebFetch 拉当前真实值， 再一键灌入计算器"标准化，解决"估算即翻车"的根因。

# 1) 看某平台该去哪拉实时数据（佣金率/退货率/进货价/搜索量）
python scripts/live.py sources --platform douyin

# 2) 看 live_data.json 该收集哪些字段、单位是什么
python scripts/live.py schema

# 3) 把拉到的实时值写入 live_data.json 后，生成可直接执行的命令
python scripts/live.py plan --in live_data.json

live.py 自身不抓电商站点（规避反爬与 JS 渲染），而是：

• sources 给出每个平台官方公示页 / 公开指数工具的权威 URL，由 Agent 用 WebFetch 拉取当前真实佣金率、类目退货率、1688 进货价、关键词搜索量；
• plan 按"先 pricing 算毛利率 → 再 product_score/ad_calc 串联"的顺序， 生成 pricing / product_score / ad_calc / diagnose 四段命令，并标注缺失字段；
• stamp 输出当前日期，报告自动带上"数据截至 YYYY-MM-DD"水印， 始终提醒以商家后台为准；
• fetch fx 演示本机直连实时公开接口（汇率，跨境成本换算用）， 网络受限时优雅降级并提示改用 Agent 侧 WebFetch。

关键约束：live_data.json 里的 gross_margin 必须由 pricing 输出， plan 会强制要求先跑 pricing，保证五个工具的数据链路自洽（见 L2 测试）。

共享数据模块 —— platform_fees.py

scripts/platform_fees.py 是上述工具的共享费率/基准表（六大平台佣金率、 支付费率、行业转化基准），被 pricing / diagnose / product_score 共同 import。 可直接查看或校准：

python scripts/platform_fees.py        # 打印平台费率参考表

表内为公开参考区间，平台政策持续变化，使用前请以商家后台最新公示为准； 任何数值都可用各脚本的 --commission 等参数手动覆盖。

知识库

需要方法论、平台规则或实操细节时，按需读取以下文档：

• references/platform-playbook.md —— 六大平台流量机制对比、 淘宝搜索权重与坑产逻辑、拼多多价格力与活动起量、抖音赛马机制与 GPM、 京东与小红书打法、跨平台通用铁律。
• references/product-selection.md —— 选品四道门槛（合规/利润/ 需求/竞争）、评分模型说明、分品类退货率参考、四种产品角色矩阵、 供应链评估与备货公式、六大选品陷阱。
• references/listing-and-content.md —— 各平台标题字数与结构公式、 主图五图法则、详情页九屏黄金结构、短视频脚本框架、直播节奏与货盘、 评价运营、发布前检查清单。
• references/operations-playbook.md —— GMV 公式拆解、核心指标 定义与健康区间、日周月运营节奏、提升客单价六法、大促五阶段节奏、 售后与差评处理、平台与法律风控红线、常见问题速查。

典型工作流

工作流 A：评估一个新品能不能做

1. 用 product_score.py 做六维评分，得到初步结论
2. 若 ≥60 分，用 pricing.py 精算利润，确认保本售价与毛利率
3. 用 ad_calc.py 代入毛利率，算出保本 ROI 与最高可承受 CPC
4. 判断该 CPC 在目标类目是否可实现（对比行业平均 CPC）
5. 读 references/product-selection.md 核对合规资质与供应链风险
6. 输出结论：做 / 不做 / 小批量测试，并给出价格与投放边界

工作流 B：店铺有流量但不出单

1. 用 diagnose.py 输入完整漏斗数据，定位瓶颈环节
2. 按输出的处方逐条执行，不要跳过优先级
3. 若瓶颈在点击率 → 读 listing-and-content.md 主图章节
4. 若瓶颈在转化率 → 读详情页九屏结构与评价运营章节
5. 若瓶颈在支付率 → 检查运费门槛、优惠券、库存与催付
6. 修复后重新跑 diagnose.py 对比验证

工作流 C：投放亏损，ROI 做不上去

1. 用 pricing.py 确认真实毛利率（多数人此处高估）
2. 用 ad_calc.py 算保本 ROI，与实际 ROI 对比
3. 若实际 ROI < 保本 ROI，用 --target-roi 反推需要的 CPC 或转化率
4. 优先级固定为：提转化率 > 降 CPC > 提客单价
5. 转化率问题回到工作流 B 做漏斗诊断

工作流 D：撰写或审核商品文案

1. 读 references/listing-and-content.md 对应章节获取结构模板
2. 按平台字数限制与结构公式撰写
3. 用 compliance.py 扫描，P0 必须清零，P1 确认资质，P2 确认可举证
4. 对照文档末尾的发布前检查清单逐项确认

工作流 E：用实时数据决策（推荐默认路径）

当用户的提问绑定到具体商品 / 关键词 / 平台时，不要凭记忆填参数， 走实时链路，让结论"实时可用"：

1. 用 live.py sources --platform <平台> 拿到该平台的实时数据源 URL
2. 用 WebSearch / WebFetch 拉取当前真实值：
   • 类目佣金率（平台资费公示页）
   • 类目退货率（平台/行业报告）
   • 1688 实时进货价（搜关键词按销量排序）
   • 关键词月搜索量 / 趋势（巨量算数、微信指数、百度指数等）
3. 把数值写入 live_data.json
4. 用 live.py plan --in live_data.json 生成执行命令，按序执行
5. 报告顶部带上"数据截至 <日期>"水印，并提示以商家后台校准

铁律

1. 先算账，再做事。 定价、投放、报活动、谈佣金之前， 必须先跑 pricing.py 和 ad_calc.py，没有保本售价与保本 ROI 这两个数字就是在盲目决策。
2. 诊断优先于加预算。 转化链路有短板时加预算只会放大亏损。
3. 合规先于增长。 广告法罚则起点二十万元，一次翻车抵掉全年利润。 所有对外文案先过 compliance.py。
4. 不照搬跨平台打法。 抖音的内容逻辑与淘宝的搜索逻辑完全不同。
5. 数据以商家后台为准。 本技能内置的费率、行业基准均为公开参考值， 实际决策必须用后台真实数据校准。
6. 优先用实时数据，不凭记忆填参。 用户给了具体商品/平台时， 先用 live.py + WebSearch/WebFetch 拉当前真实费率、退货率、进货价、 搜索量，再灌入计算器；记忆值只作缺失时的兜底，并明确标注为估算。
7. 不编造数据。 无法确认的数字应明确说明其为估算或参考区间， 并提示用户核实来源。

免责声明

本技能提供的费率、行业基准、退货率区间等均为公开信息与行业经验值， 平台规则持续变化，使用前须以各平台官方最新公示为准。 合规检查结果为风险自查提示，不构成法律意见， 具体认定以市场监管部门为准。