会员画像与分析（会员与营销 · 医药连锁 skill）

用途

本技能使 WorkBuddy 充当医药连锁（连锁药店）「会员画像与分析」场景的专属助手，覆盖《医药连锁AI应用场景白皮书》对应场景集。会员画像与分析：360画像、RFM分层、流失预警、高价值识别

触发示例

"看看这个会员画像 / 会员360画像"
"会员分层 / RFM分层"
"哪些会员要流失了 / 流失预警"
"谁是高价值会员 / 核心会员识别"

适用场景明细

会员画像生成

触发：看看这个会员画像 / 会员360画像
输入：会员ID；消费记录/用药偏好/健康档案(脱敏)
输出：360°会员画像(HTML)：消费习惯/偏好/健康标签/价值分层+运营建议
知识依赖：会员系统数据
合规边界：涉个人健康信息须脱敏,遵循最小必要；留存与授权合规；AI生成,运营使用
责任岗位：会员运营/店长

会员分层管理

触发：会员分层 / RFM分层
输入：会员消费数据(最近消费/频次/金额,脱敏)
输出：分层结果(Excel)：RFM分层+差异化运营策略(每层)
知识依赖：RFM模型
合规边界：个人信息脱敏；AI分析,运营执行
责任岗位：会员运营

流失预警

触发：哪些会员要流失了 / 流失预警
输入：会员消费频率数据(脱敏)
输出：流失预警清单(Excel)：高风险会员+召回方案(触达渠道/话术/优惠)
知识依赖：流失预警模型
合规边界：个人信息脱敏；触达须授权(短信/企微)；AI预警,运营执行
责任岗位：会员运营

高价值会员识别

触发：谁是高价值会员 / 核心会员识别
输入：会员消费数据(脱敏)
输出：核心会员清单(Excel)+专属维护方案(权益/触达/服务)
知识依赖：会员价值模型
合规边界：个人信息脱敏；权益发放须合规；AI识别,运营执行
责任岗位：会员运营

工作流

明确场景与输入：根据用户诉求定位目标场景，收集所需输入（文本/CSV/Excel/图片等）。
组织内容：基于场景要点与领域知识，撰写/归纳结构化内容。
运行分析：对量化数据场景，执行 python scripts/analyze.py <数据文件> <config.json> --output result.json。
渲染交付物：执行 python scripts/render.py <spec.json> --format <md|html|docx|json> --output <路径>。
交付与复核：返回交付物，提示合规与人工复核要求（见下）。

脚本

scripts/render.py：通用文档渲染器（支持 md / html / docx / json）。
scripts/analyze.py：通用数据分析器（trend/ranking/warning/ratio/comparison/summary）。

数据分析（本类含）

涉及量化数据的场景，先运行 scripts/analyze.py 生成分析 spec JSON，再交给 render.py 出报告。支持的分析类型：trend、ranking、warning、ratio、comparison、summary。配置示例见 references/templates.md。

合规提示

会员营销类场景涉及个人健康信息（用药偏好/健康档案）。须脱敏、遵循最小必要原则、授权留存与触达合规；处方药不得在大众媒介宣传/不得虚假宣传。AI产出须经合规复核。

溯源与授权

Trace ID：YYQC-EF7480A5
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交付物默认携带溯源水印（spec 中设置 watermark 字段）。