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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant

输出无可售库存商品的报表

商家需要一个周期性的零库存总览,并且能看出缺货集中在哪些位置。本场景的当前任务是输出无可售库存商品的报表。流程应按品类与渠道归类结果,列出受影响变体与最后一次出入库日期。

所属主题
库存可用性与预警
目标关键词
shopify out of stock product 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 out of stock product report」这一问题,所属方向为「库存可用性与预警」。

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. 把零库存商品按品类与渠道归类,让商家看清缺货缺口集中在哪里;统计每个商品受影响变体的数量,并标出只有部分变体受影响的商品;商品在库存到货或下架之前一直保留在报表上,而不是跑完一轮就移除。
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。
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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。

01

步骤 1

为每个可售数量为零的商品汇总各变体的库存记录及其库位、各渠道的上架状态、最后一次出入库日期,以及首次观察到该商品归零的日期。

02

步骤 2

把零库存商品按品类与渠道归类,让商家看清缺货缺口集中在哪里;统计每个商品受影响变体的数量,并标出只有部分变体受影响的商品;商品在库存到货或下架之前一直保留在报表上,而不是跑完一轮就移除。

03

步骤 3

输出缺货报表,逐行列出变体数量、最后一次出入库日期与归零天数;把库存状态与前台状态分成两列,因为商品可能已归零却仍对顾客可见;并把商品数与所使用的库存导出核对。

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。

变体需要逐个列出吗?

只要变体被单独跟踪就要逐个列出,因为只看商品层级会掩盖只有某个尺码或颜色不可售的事实,让其余变体看起来也售罄了。商品只有一个变体时,商品行与变体行本就是同一行。

商品什么时候从报表移除?

库存到货或商品下架时移除,而不是新一轮报表开始时。首次观察日期始终保留在该行上,让缺货时长一直可见,也能识别反复出现的缺口。

进入报表等于顾客看不到它了吗?

不等于。是否可见取决于上架设置,零库存商品可能仍对顾客可见且可下单,也可能已经隐藏。因此报表把库存状态与前台状态分成两列,避免两者被混为一谈。

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