门店经营诊断雷达图

为家居建材/家电实体门店生成交互式六维诊断雷达图（HTML），覆盖营收能力、盈利能力、渠道健康、人效产出、坪效产出、产品结构六大维度，基于行业基准自动评分并输出风险提示。

适用范围

仅适用于家居建材/家电实体门店（净水/厨电/定制家居/瓷砖/地板/卫浴/软装/涂料/家电等品类）。

触发条件

用户需要门店经营诊断、门店扫描、门店健康度检查
用户说"门店诊断雷达图""门店扫描""经营诊断"
用户准备使用 tony-jingyingguihua 技能，需要先采集和诊断数据
关键词：门店诊断、雷达图、经营扫描、六维诊断、人效坪效

不适用场景

非家居建材行业门店（餐饮/服装/美业等）
纯数据录入无诊断需求（用 Office 技能即可）
已有完整数据只需出规划方案（直接用 tony-jingyingguihua）

Example Prompts

帮我做一个门店经营诊断雷达图
我要对门店做全方位扫描诊断，生成雷达图
门店六维诊断，包括营收、渠道、人效、坪效
帮我扫描一下门店经营数据，出个诊断报告
我要用 tony-jingyingguihua 之前先诊断一下门店现状

工作流程

Step 0：确认门店范围

询问用户：

本次诊断涉及几家门店？（单店 or 连锁）
门店经营品类是什么？（定制家居/厨电/净水/瓷砖/地板/卫浴/软装/涂料/家电/综合）
数据覆盖周期？（近 X 个月，默认 6 个月）

连锁模式：每家门店独立生成一份诊断雷达图。

Step 1：生成诊断工具

读取 HTML 模板：{baseDir}/assets/radar-template.html
复制到用户工作目录，文件名格式：门店经营诊断雷达图_{门店名称}.html
使用 present_files 展示给用户

该 HTML 是一个交互式工具，用户可在浏览器中直接填写数据，雷达图和评分会实时自动更新。无需 AI 介入计算。

Step 2：引导数据填写

向用户说明需要采集的 5 个维度数据，建议用户在打开的 HTML 页面中逐项填写：

维度一：经营数据（近X个月累计）

| 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 总营收 | 近X个月总营收（万元） | 180 万 | | 人工成本 | 工资+社保+提成（万元） | 28 万 | | 渠道费用 | 引流/佣金/返点等（万元） | 15 万 | | 房租 | 近X个月房租总额（万元） | 24 万 | | 装修分摊 | 装修折旧分摊（万元） | 6 万 | | 其他支出 | 水电/办公/差旅等（万元） | 12 万 |

维度二：渠道营收数据（逐渠道）

7 大渠道，每个渠道需填写：客户数、订单量、成交额（万元）

| 渠道 | 说明 | |------|------| | 自然进店 | 商场/街边门店自然进店客户 | | 异业联盟 | 与互补品类互相带单 | | 设计师/装企 | 设计师推荐、装修公司合作 | | 老客户转介绍 | 已成交客户推荐新客户 | | 新媒体 | 抖音/小红书/视频号等线上获客 | | 家博会/展会 | 家博会、团购会等展会带单 | | 小区渠道 | 小区驻点、样板间、物业合作 |

系统自动计算：各渠道转化率、客单值、营收占比。

维度三：团队人数与职能

| 角色 | 说明 | |------|------| | 老板/操盘手 | 门店负责人 | | 店长 | 门店日常管理 | | 销售/导购 | 一线销售顾问 | | 设计师 | 方案设计/效果图 | | 新媒体运营 | 短视频/图文运营 | | 其他人员 | 行政/仓管/售后等 |

系统自动汇总团队总人数，计算人均月产出（人效）。

维度四：门店经营面积

| 字段 | 说明 | |------|------| | 经营面积（㎡） | 缴纳租金核算的面积 | | 月均租金（元/㎡） | 每平米月租金 |

系统自动计算月均坪效（元/㎡/月）。

维度五：主销 TOP10 产品

填写近X个月销售额排名前 10 的产品：产品名称、销量（件）、销售额（万元）

系统自动计算各产品销售额占比、TOP3 集中度。

Step 3：查看诊断结果

用户在 HTML 页面中填写数据后，系统自动完成以下计算和展示：

六维雷达图：营收能力、盈利能力、渠道健康、人效产出、坪效产出、产品结构（0-100 分）
行业基准线：雷达图叠加 70 分虚线作为行业基准对照
综合评分：六维平均分 + 等级评定（A/B/C/D/E）
KPI 仪表盘：月均营收、月均毛利+毛利率、人均月产出、月均坪效、整体转化率、整体客单值
诊断结论：自动生成高风险/关注/优势三级标签的风险提示清单

Step 4：数据导出（可选）

用户可点击页面底部"导出诊断数据"按钮，下载 JSON 格式的完整诊断数据。

该 JSON 可作为 tony-jingyingguihua 技能的输入数据，衔接完整的月度经营规划方案生成流程。

Step 5：解读与建议（AI 辅助）

读取 references/scoring-model.md 了解评分模型和行业基准。

基于雷达图结果，向用户提供：

最弱维度的改善建议（优先级最高）
最强维度的放大策略
渠道依赖风险提示
是否适合直接进入 tony-jingyingguihua 规划阶段，或需要先补齐数据

评分模型概要

六维评分基于家居建材行业基准，每维度 0-100 分：

| 维度 | 核心指标 | 行业基准线(70分) | 优秀线(90分) | |------|----------|------------------|-------------| | 营收能力 | 月均营收（万元） | 18万/月 | 40万+/月 | | 盈利能力 | 毛利率 | 28% | 42%+ | | 渠道健康 | 活跃渠道数+集中度 | 4渠道, 最大≤30% | 5+渠道, 最大≤25% | | 人效产出 | 人均月产出（万元） | 12万/人/月 | 22万+/人/月 | | 坪效产出 | 月均坪效（元/㎡） | 1200元/㎡ | 2500元+/㎡ | | 产品结构 | TOP3销售额占比 | ≤55% | ≤40% |

详细评分算法见 references/scoring-model.md。

Definition of Done

[ ] 门店范围已确认（单店/连锁、品类、数据周期）
[ ] HTML 诊断工具已复制到用户工作目录
[ ] HTML 已通过 present_files 展示给用户
[ ] 用户已了解 5 个维度的数据填写要求
[ ] 用户完成数据填写后，雷达图和评分自动生成
[ ] AI 已基于评分结果提供解读和改善建议
[ ] 如需后续规划，已引导用户使用 tony-jingyingguihua 技能

Resources

references/scoring-model.md — 六维评分模型详细算法与行业基准值
assets/radar-template.html — 交互式 HTML 诊断工具模板（含 Chart.js 雷达图）