01
步骤 1
提取商家关注的每个细分群体在各期的漏斗计数，即会话数、商品浏览、加购事件、开始结算数与订单数，同时收集细分定义、用于对比的基线窗口、被预警比率的确切分子与分母，以及商家设定的最低会话量与最低订单量。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
及时发现转化率的实质性恶化
小体量店铺盯着的转化率每天都会自然波动，常规噪声常被误读成真实问题。此时的直接任务是及时发现转化率的实质性恶化。流程应产出预警规则与各自触发的排查步骤，并用商家记录中已有的漏斗计数回放校验。
所属主题
转化与购物车预警
目标关键词
shopify conversion rate alerts
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify conversion rate alerts」这一问题，所属方向为「转化与购物车预警」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 预警必须同时通过体量门槛与持续门槛，即细分群体达到设定的最低计数、且变动在商家指定的连续时间段内持续存在，并与按细分和漏斗步骤匹配的基线窗口比较，使常规流量不足不至于触发预警。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
预警必须同时通过体量门槛与持续门槛，即细分群体达到设定的最低计数、且变动在商家指定的连续时间段内持续存在，并与按细分和漏斗步骤匹配的基线窗口比较，使常规流量不足不至于触发预警。
03
步骤 3
交付预警规则及各自触发的排查步骤，并把基线与门槛写在旁边，再用所提供的漏斗计数回放这些规则，报告本会触发多少条预警、每条各持续了多少期，以及调整门槛会抑制掉哪些预警。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
为什么要用两道门槛而不只看阈值？
只设阈值会导致任意一个时间段的波动都触发预警，这在小型店铺里几乎天天发生。体量门槛避免拿少量会话给细分群体下结论，持续门槛避免把单期回落当作恶化；只有同时通过两道门槛的变动才值得投入排查。
预警触发后应要求商家做什么？
预警应说明观察到的变动、所属细分与漏斗步骤、用于对比的基线以及接下来要执行的检查，例如确认该步骤的比率定义与追踪是否正常。它不应直接给出原因，因为原因正是排查步骤要找出来的东西。
基线如何长期保持有效？
基线是针对同一细分群体和同一漏斗步骤所指定的历史窗口，并连同规则一起记录以便复现；每当细分定义、归因规则或比率定义发生变化时都要重新取基线。跨定义变更沿用旧基线，会悄悄产生描述定义变化而非店铺变化的预警。
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