01
步骤 1
收集既定期间内的购买历史，包含稳定的客户标识、下单日期、订单金额与退款记录，同时确认商家选定的价值口径、该口径所用币种，以及对已退款和已取消订单的处理方式。
返回所属主题
Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
按既定价值口径识别高价值客户
商家想重点维护最有价值的客户，但没有统一的计量口径，于是已退款的收入也被混进来计算。此时的直接任务是按既定的价值口径识别高价值客户。流程应产出客户分群表与解读说明，对客户排序并说明总价值在多大程度上集中在少数账户。
所属主题
客户分析与分群
目标关键词
shopify high value customer report
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 high value customer report」这一问题，所属方向为「客户分析与分群」。
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. 把同一口径一致地套用到每位客户并在同一期间内计量，按所得数值排序，并写明退款是在排序前扣除还是排序后单独列示，随后检查总价值有多大比例集中在排名靠前的少数账户上，而不是只给出一份排序名单。
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
把同一口径一致地套用到每位客户并在同一期间内计量，按所得数值排序，并写明退款是在排序前扣除还是排序后单独列示，随后检查总价值有多大比例集中在排名靠前的少数账户上，而不是只给出一份排序名单。
03
步骤 3
输出客户分群表与解读说明，逐位客户列出排名、价值数值、订单笔数与最近下单日期，核对排序所用数值之和是否等于该期间按既定口径计算的销售总额，并标注价值主要由单笔订单构成的客户。
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。
同一份报告里能混用销售额和毛利吗？
不能。整份排序只能采用一个口径并在输出中写明，因为一部分客户按销售总额、另一部分按净毛利计算出来的名单无法有效排序；若商家确实需要两个视角，就分别产出两份排序并排对照。
为什么报告里要包含集中度检查？
因为总金额高度集中在少数账户的榜单，与客户价值分布均匀的榜单，所承载的风险完全不同；报告写明头部群体占总额的比例，让服务等级与留存投入的判断建立在名单形态之上，而不只是名字的先后。
退款与取消订单如何处理？
严格按商家既定的处理规则执行，并在排序前统一套用到所有客户；因为只对部分账户扣除退款会在客户行为毫无变化的情况下改变排名。截至分析基准日仍存在争议的订单单独列出，不悄悄地计入或剔除。
相关场景
继续浏览相近或同主题的 Spark 运营场景
先优先看同主题的相似问题，或用相似度推荐扩展到跨主题但逻辑相近的其他场景。
Next step
想把这些 AI 场景直接嵌入日常运营？
Ciwi Spark 围绕 Shopify 商家常见的研究、投放、翻译和客户支持等流程，提供可以直接接入店铺的 AI 工具与智能体，减少反复写提示词的成本。