用已发布的零售品牌门店快照，快速分析门店网络、业态分类、区域覆盖、周边画像、品牌对比与坐标选址。适合便利店、超市、药店、化妆品等零售连锁团队做市场与拓展判断。
编程
巡店管理全流程助手
试用连锁门店巡店管理全流程助手。覆盖巡店计划制定→巡店执行评分→营销方案生成→数据分析报告4大阶段。支持10维加权评分、交互式HTML报告、多门店对比、整改追踪闭环。触发词：巡店, 门店巡检, 巡店计划, 巡店报告, 门店检查, 督导巡店, 门店评分, 巡店分析, 巡店营销, store inspection。
它能做什么
连锁门店巡店管理全流程助手。覆盖巡店计划制定→巡店执行评分→营销方案生成→数据分析报告4大阶段。支持10维加权评分、交互式HTML报告、多门店对比、整改追踪闭环。触发词：巡店, 门店巡检, 巡店计划, 巡店报告, 门店检查, 督导巡店, 门店评分, 巡店分析, 巡店营销, store inspection。
技能文档
巡店管理全流程助手 (Store Inspection Manager)
连锁门店巡店管理的 AI 全流程助手，从计划制定到数据分析一站式搞定。
触发词
巡店, 门店巡检, 巡店计划, 巡店报告, 门店检查, 督导巡店, 门店评分, 巡店分析, 巡店营销, store inspection, 制定巡店, 执行巡店, 巡店数据, 门店评估
核心功能
1. 巡店计划制定 (Plan)
- 输入门店列表（名称/类型/位置/重要性）
- 自动生成巡店排期（日巡/周巡/月巡/季巡分层）
- 优先级排序 + 巡店路线建议
- 输出结构化排期表
2. 巡店执行评分 (Execute)
- 10大检查维度，加权百分制评分
- 每维度 3-5 项子检查，通过/部分通过/不通过三档
- 支持问题描述 + 整改要求 + 照片备注
- 自动计算加权总分
3. 巡店营销方案 (Marketing)
- 基于巡店结果诊断营销薄弱点
- 生成促销活动建议、陈列优化方案
- 客流提升策略、客单价提升策略
- 输出可执行的营销改善计划
4. 数据分析报告 (Analyze)
- 交互式 HTML 可视化报告
- 雷达图（多维度得分）
- 趋势图（得分变化趋势）
- 问题分布（高频问题 TOP10）
- 多门店对比排名
- 整改跟踪闭环率
10 维检查体系
| 维度 | 权重 | 关键检查项 |
|---|---|---|
| 店面形象 | 10% | 门头招牌、灯光照明、外部清洁、橱窗展示 |
| 商品陈列 | 15% | 货架合规、陈列面、促销端架、价格标签、缺货率 |
| 员工服务 | 10% | 着装规范、迎宾问候、产品知识、服务态度 |
| 安全合规 | 10% | 消防通道、灭火器、应急出口、监控系统 |
| 库存管理 | 10% | 库存准确率、FIFO执行、过期品处理、补货时效 |
| POS系统 | 5% | 收银正常、支付方式、小票打印、系统更新 |
| 客户体验 | 10% | 动线合理、试衣间、等候时间、投诉处理 |
| 营销执行 | 10% | 促销执行、POP物料、会员拉新、活动效果 |
| 防损安保 | 10% | EAS防盗、高值品管控、现金管理、钥匙管理 |
| 卫生环境 | 10% | 地面清洁、卫生间、仓库整理、垃圾分类 |
使用方式
方式一：对话式交互（推荐）
直接用自然语言描述需求，AI 会引导你逐步完成：
"帮我制定下个月的巡店计划，我有5家门店"
"开始巡店检查，门店是XX路店"
"分析这个月的巡店数据"
"根据巡店结果生成营销改善方案"
方式二：脚本直接调用
python scripts/store_inspection.py --mode plan
python scripts/store_inspection.py --mode execute --store "XX路店"
python scripts/store_inspection.py --mode analyze --data data/inspection_history.json
python scripts/store_inspection.py --mode marketing --store "XX路店"
工作流程
巡店计划流程
- 收集门店信息（名称/类型/位置/面积/重要性）
- 设定巡店周期和频率
- 生成优先级排序
- 输出排期表和路线建议
- 保存为 JSON 数据文件
巡店执行流程
- 加载检查清单（10维度 + 子项）
- 逐维度逐项检查评分
- 记录问题和整改要求
- 自动计算加权总分
- 生成巡店结果 JSON
数据分析流程
- 加载历史巡店数据
- 多维度分析（趋势/对比/问题分布）
- 生成交互式 HTML 报告
- 输出整改跟踪建议
营销方案流程
- 分析巡店数据中的营销维度
- 诊断薄弱环节
- 生成具体改善措施
- 输出可执行营销方案
评分标准
- 通过 (100分)：完全符合标准，无任何问题
- 部分通过 (60分)：基本达标但有小问题，需改进
- 不通过 (0分)：严重不符合标准，需立即整改
加权总分 = Σ(维度得分 × 维度权重)
评级：
- A级 (90-100分)：优秀
- B级 (80-89分)：良好
- C级 (70-79分)：一般
- D级 (60-69分)：待改进
- E级 (<60分)：不合格
输出产物
- 巡店排期表 - JSON + 文本表格
- 巡店评分结果 - JSON 数据
- 交互式HTML报告 - 含图表可视化
- 营销改善方案 - 文本 + HTML
依赖
- Python 3.8+
- 所有报告使用内嵌 Chart.js（CDN），无需本地安装
- 数据存储为本地 JSON 文件
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