步骤 1
收集连续多个周期的销售历史、会话数与订单数、库存可用日志,以及同一窗口内已发生的价格、品类和投放调整的带日期清单。
商家的营收已连续几个周期走低,手上有季节性、投放调整、变体断货等一串候选原因,却没有任何一条被验证过。本场景的当前任务是排查店铺销售额持续下滑的原因。流程应输出逐条标注“有证据支持”或“与记录矛盾”的候选原因清单。
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。
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「why are my shopify sales dropping」这一问题,所属方向为「销售下滑诊断」。
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. 逐条用记录检验候选原因,标注为有证据支持、与记录矛盾或无法判定:只有当原因所预测的迹象出现在它所指的细分与日期上才算支持,出现相反迹象则判为矛盾,记录无法区分时留作未定。
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。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。
收集连续多个周期的销售历史、会话数与订单数、库存可用日志,以及同一窗口内已发生的价格、品类和投放调整的带日期清单。
逐条用记录检验候选原因,标注为有证据支持、与记录矛盾或无法判定:只有当原因所预测的迹象出现在它所指的细分与日期上才算支持,出现相反迹象则判为矛盾,记录无法区分时留作未定。
输出逐条给出判定结论、决定该结论的证据行以及未定原因下一步核查项的候选清单,并核对所有仍成立的原因合起来能否解释观察到的跌幅,或明确指出仍未解释的部分。
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。
没有哪一类原因是常态,因此每个候选都要被检验而不是被假定。流量、转化和客单价都要度量,只有当原因所预测的迹象出现在它所指的细分与日期上时,才把它列为有证据支持。
当记录呈现出与原因预测相反的情形时,例如声称流量流失、会话数却保持平稳。标注矛盾的原因与列出成立的原因同样重要,可以避免团队下个周期把同一批怀疑对象重新讨论一遍。
列出窗口内每一次价格、品类和投放调整及其发生日期,再与下滑的起点逐一对照;在下滑开始之后才发生的变动无法解释这次下滑,这个边界能快速排除大多数候选原因。
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。
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