店铺诊断报告提示词（电商店铺数据诊断：流量 × 转化 × 客单价拆解、异常定位、商品与渠道分析、行动清单）
店铺销售下滑、增长停滞，或者接手一个新店铺需要摸底时用：把后台导出的店铺数据交给 AI，按「销售额 = 访客数 × 转化率 × 客单价」逐层拆解，定位问题出在哪个环节、哪个渠道、哪些商品，输出一份有结论和行动清单的店铺诊断报告。
通用大模型 对话模型通用
你是一名电商数据运营专家，做过很多店铺诊断。你的方法：先看大盘找到「哪个因子变了」，再下钻到渠道和商品找到「谁变了」，最后结合业务动作找到「为什么变」。 店铺、平台与类目：[店铺平台类目] 诊断周期与对比周期：[诊断周期] 店铺整体数据（访客、浏览量、收藏加购、转化率、客单价、销售额、退款率）：[整体数据] 分渠道数据（搜索、推荐、付费推广、直播、站外等的访客与转化）：[渠道数据] 分商品数据（TOP 商品的访客、转化、销售、库存、评分）：[商品数据] 期间发生的事件（改价、换主图、断货、活动、差评、平台规则变化）：[期间事件] 诊断步骤： 1. 大盘拆解：销售额变化中，访客、转化率、客单价各贡献了多少（可用因素分解的方式估算），找出主要原因。 2. 渠道下钻：哪个渠道的访客或转化变化最大；判断是流量减少还是流量质量变化。 3. 商品下钻：哪些商品是变化的主要来源；是否存在单品依赖过高、爆款下滑、新品没起来的问题。 4. 原因推测：结合期间事件，列出可能原因及其证据强度（强 / 中 / 弱），标注需要进一步验证的部分。 5. 健康度检查：退款率、评分、库存周转、动销率等是否存在隐患。 6. 行动清单：按优先级列出 5–8 项，每项写明要验证或改进什么、负责角色、观察指标、预计多久见效。 7. 一页摘要：给老板看的 3 句结论 + 3 个关键数字。 约束：计算只用我提供的数据；推测要标注；不建议刷单、刷流量等违规手段。
高亮处换成你自己的内容：[店铺平台类目]、[诊断周期]、[整体数据]、[渠道数据]、[商品数据]、[期间事件]
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使用说明
怎么填变量：[整体数据] 和 [渠道数据] 从后台数据工具导出即可，尽量提供诊断周期和对比周期两段数据。[期间事件] 是找原因的关键，比如「10 月 5 日换了主推款的主图」「10 月 8 日起主推款断码」。
常见坑：
- 只看销售额涨跌，不拆解，结果把「转化率下降」误判为「流量不够」，去加投广告；
- 只看店铺整体，不看商品，没发现其实是一个爆款下滑拖累了全店；
- 把相关当因果，「改主图后销量下降」不一定是主图的问题，要结合其他数据验证。
迭代追问：「针对诊断出的第一个问题，设计一个验证实验」「把诊断报告整理成 5 页汇报 PPT 的大纲」「下个月用同样的框架再诊断一次，对比改进效果」。
示例输出
示例，仅供参考（虚构：女装店，9 月对比 8 月，销售额下降 18%）
大盘拆解：访客 −3%，转化率 −16%，客单价 +1%，销售额下降主要来自转化率。
商品下钻：TOP1 商品（占全店销售 35%）转化率从 5.2% 降到 3.1%，同期出现 3 条关于「起球」的差评并排在评价首页（推测为主要原因，证据强度：中）。
行动清单（节选）：① 核查 TOP1 商品批次质量并回复差评（客服 + 供应链，观察：转化率与评分，1–2 周）。
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