源自 GitHubShopify店铺业绩分析
该功能专为电商品牌与运营团队打造，直接连通BigQuery、Snowflake或Databricks中由Fivetran同步的Shopify核心业务表。用户提出经营分析疑问后，系统会自动聚合订单、退款、商品和客户明细，呈现GMV、客单价、退款率及新老客营收等关键指标，并提供环比变动与指标异常洞察。使用前需完成数仓连接与Fivetran授权配置。
常见场景
它能帮你做什么？
01
月度大盘与健康度排查：对比近30天与上一周期的GMV、客单价和订单量变动，主动扫描异常高退款率与取消订单。
02
爆款与品类销售挖掘：按销售额与件数拆解热销商品变体，定位贡献主力SKU及近期断崖式下滑的异常商品。
03
新老客户价值与复购监测：统计周期内首购与复购客户的营收贡献比，分析历史复购率及高价值客群占比变动趋势。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“最近30天店铺的GMV和客单价表现如何？与上一周期相比有什么异常吗？”
“帮我拉取近一个月销售额前十名的商品和品类分布”
“分析最近三个月新客与老客的收入占比以及整体复购率”
“检查近90天的退款率走势，看看是否有单周退款比例超过8%的情况”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
