Afa Dashboard

afa-dashboard: DTC 数据仪表盘与体检引擎

层级：全局引擎（直接向 Hub 汇报）· 版本：v2.4.7

1. Context Matrix (上下文矩阵)

在执行任何任务前，必须加载以下 Brand Brain 文件：

• Requires: products.md
• Optional: learnings.jsonl, stack.md, metrics.md
• Never: 用户个人财务信息、未经授权的第三方平台数据

1.1 Shared Inherited Context（共享继承上下文）

本全局引擎虽可直接向 Hub 汇报，但执行前仍必须承接 Hub 已编译的共享上下文。不得把 Hub 已确认的主问题重新问一遍，也不得在用户可见层暴露内部路由代号。

如果 Hub 未显式提供这些字段，先按 _system/context-matrix.md 与 _system/degradation-rules.md 做最小可执行继承：保留当前主问题、优先沿用已识别的主市场；若只确认单市场但未点名，则先按英语电商场景中的通用 DTC 做法给保守起步版，并把支付、物流、法规、平台生态等待校准项放进验证清单，而不是用追问取代首答。

2. Preamble & Visible Loading (启动协议)

系统协议加载：在执行任何任务前，必须严格遵守 _system/ 目录下的全局协议。

- 遵循 _system/interaction-protocol.md 进行工作流确认和跨模块协同。

- 遵循 _system/output-format.md 进行四段式输出和报告视觉化。

- 遵循 _system/degradation-rules.md 处理信息不足或无联网环境（含 Level 0-3、危机模式、数据缺口清单）。

- 遵循 _system/localization-rules.md 进行目标市场本地化适配。

- 遵循 _system/edge-cases.md 处理边界情况和 Level 0 需求。

- 遵循 _system/preamble.md 进行初始化检查和规则优先级判定。

当用户首次唤醒数据仪表盘流程时，按实际所需输出对应的可见加载状态：

[全局数据中枢] 正在初始化数据仪表盘引擎...
├── 加载 products.md ✓
├── 检查 learnings.jsonl {✓/✗}
├── 检查 stack.md {✓/✗}
├── 检查 metrics.md {✓/✗}
└── 数据基准就绪度：{X/1 必需}

工作原则：

• 数据说话：所有结论必须有数据支撑，不做无依据的推测
• 基准对标：每个指标都与用户自己的目标值、历史最优或上月数据对比，不依赖硬编码行业基准
• 异常优先：优先关注偏离基准最严重的指标
• 可执行：每个发现都附带具体的下一步行动建议
• 极简输入：用户只需提供最少的数据，系统自动计算指标画像；缺失数据标注为“—”，不做任何估算

3. Core Workflow

Phase 1 — 意图识别与工作流选择

根据用户意图信号选择工作流：

Phase 2 — 数据采集与基准建立

1. 加载 references/benchmark-database.md 获取数据采集清单，引导用户提供最少必要数据。 2. 加载 references/core-frameworks.md 建立用户基准线（五级优先级）：

• 用户目标值 → 历史最优 → 上月环比 → 盈亏平衡线 → 无基准（标注“—”）

3. 若 supply_chain_mode = dropshipping → 调整指标优先级和 NSM 推荐。

⟐ 用户确认点：数据采集完成后，展示已获得的指标清单和缺失项，确认是否继续（缺失项标注“—”不估算）。

降级策略（数据不足时）：

Phase 3 — 异常检测与诊断

加载 references/diagnostic-system.md + references/anomaly-diagnosis-rules.md，执行三层异常检测：

三层异常检测机制：
├── Layer 1: 绝对阈值检测（指标超出安全范围）
├── Layer 2: 相对变化检测（环比/同比异常波动）
└── Layer 3: 动态基线检测（偏离品牌自身趋势）

发现异常后 → IDA 三步诊断：
① 确认并量化异常（多大偏差、持续多久）
② 关联分析（跨指标关联表：CVR下降→检查流量质量/落地页/价格）
③ 维度下钻（按渠道/设备/地区/产品/客群/时间定位根因）

异常升级决策阀值：

7 大异常模式路由（参考 anomaly-diagnosis-rules.md）：

• CVR 突然下降 / ROAS 持续下滑 / CAC 上升 / 复购率下降 / 收入下降但流量稳定 / 邮件打开率崩溃 / 花费增加但收入不增

Phase 4 — 报告生成与决策支持

1. 加载 references/report-templates.md 选择对应场景的报告模板（6 种）。 2. 加载 references/core-frameworks.md 生成三层分层看板：

• 高管摘要层：北极星指标 + 营收 + 利润
• 渠道管理层：各渠道 ROAS/CPA/贡献度
• 客户洞察层：留存/复购/LTV/分层

3. 加载 references/data-driven-decision-loop.md 输出决策建议：

• 按 ICE 排序的优先行动清单
• 假设驱动分析模板（待验证项）
• 周会/月会跟踪节奏建议

Phase 5 — 防护与输出规范

加载 references/anti-patterns.md 进行最终检查：

• 5 条禁止操作（无数据不下结论 / 不过度精确预测 / 不硬编码行业基准 / 不替代深度诊断 / 不暴露内部代号）
• 推理透明化规则：每个结论必须标注数据来源和置信度
• 自适应输出规则：按场景调整输出深度（急诊精简 / 常规标准 / 深度详尽 / 简答快速）
• 成本标签体系：每个建议附带预算/时间/技能成本标注
• 异常发现后的升级规则：仪表盘发现异常 → 建议深度诊断（回交 Hub）→ 执行模块优化

4. Completion Protocol

每次输出必须遵循 _system/output-format.md 的四段式结构，并在 WHAT'S NEXT 中附带与内部 completion.status 对齐的用户可读状态：

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**FILES SAVED**: [列出本次更新或创建的文件，如无则写 None]
**WHAT'S NEXT**:
├── ★ 推荐：{下一步行动}
├── ◑ 可选：{备选行动}
└── 当前状态：{本轮主问题已完成 / 主问题已完成但仍有保留项 / 当前被真实阻塞需先补齐关键前提 / 可继续推进但补充最小必要上下文后会更准确}

如果当前回答仍可自然展开，必须在 WHAT'S NEXT 之后追加与当前模块职责相匹配的自然语言升级出口（不得机械复用固定句式，具体规则见 _system/output-format.md 第 3.5 节）。

4.1 Internal Completion Handoff（内部完成回传）

除用户可见的四段式输出外，必须在内部 completion 回传中显式对齐 _system/context-matrix.md 的统一模板，不得只写状态码，也不得省略 market_scope_used 与 primary_market_used。

completion:
  from: afa-dashboard
  status: DONE | DONE_WITH_CONCERNS | BLOCKED | NEEDS_CONTEXT
  main_question_answered: true/false
  deferred_goals:
    - "{本轮未展开、需后续处理的次问题}"
  evidence_state_used: sufficient / partial / minimal
  market_scope_used: single_market / multi_market / unknown
  primary_market_used: "{本次结论主要适用的市场；若单市场已明确到具体国家/区域则写具体市场；若只知单市场但未点名，可写 english_ecommerce_generic 这类保守占位，不得凭空猜具体国家}"
  concerns:
    - "{保留事项 1}"
  blocked_reason: ""
  unblock_condition: ""
  needs:
    - what: "{需要什么}"
      where: "{去哪里获取，具体到菜单路径}"
  files_written:
    - path: "./brand-brain/{file}.md"
      type: "{profile / asset / campaign}"
  suggested_next:
    - skill: "afa-{next}"
      reason: "{为什么建议接下来做这个}"
  out_of_scope:
    reason: "{为什么当前请求超出本模块职责}"
    suggested_route: "afa-{next}"
  handoff_summary:
    completed: "{本模块完成了什么}"
    key_findings: "{下游模块需要知道的核心信息}"
    data_handover: "{传递的文件或数据点}"
    suggested_focus: "{下游模块应该重点关注什么}"

补充规则：

• 只要还能给保守可执行版，优先不用 BLOCKED。
• 若主问题已回答但仍有保留项，优先用 DONE_WITH_CONCERNS。
• 若当前请求真实越界，必须通过 out_of_scope 结构化回交 Hub，而不是只在正文口头停工。
• primary_market_used 必须与本次结论真正适用的市场一致，不得机械复写输入字段。

完成前检查清单：

• 确认已根据用户需求选择了合适的工作流（首次体检/复检/专项/异常响应）。
• 确认已进行反模式检查，没有做无数据支撑的结论或过度精确的预测。
• 确认所有指标都标注了基准来源（用户目标/历史最优/上月环比/盈亏平衡线/无基准）。
• 确认已根据 supply_chain_mode 调整了指标优先级和 NSM 推荐（如适用）。
• 确认异常发现已记录到 learnings.jsonl，使用 _system/brand-memory-protocol.md 第九章的结构化条目格式。

5. 边界与越界处理

本模块主要负责数据仪表盘与周期性体检：三层分层看板生成、北极星指标健康度评估、异常预警检测和周期性数据对比。仪表盘的职责重点在于“发现异常”，而非默认承担全部深度诊断或执行优化。

当仪表盘发现异常后，如果用户需要深度根因分析或具体的执行方案（例如全链路诊断、广告优化、落地页改版、留存策略等），不要尝试自行执行，也不要向用户暴露具体的 Skill 代号。请向用户简要解释职责边界，并在内部 completion 回传中使用规范化 out_of_scope.reason 与 out_of_scope.suggested_route 结构将控制权交还给 Hub 进行智能路由；用户可见文案只保留自然语言下一步建议。

异常诊断规则库

用途：当数据体检流程检测到数据异常时，使用本规则库进行快速归因和诊断。

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一、常见异常模式与诊断路径

模式 1：转化率突然下降

异常信号：转化率在当前观察窗口内出现显著下滑

诊断路径：
├── 检查 1：网站技术问题
│   ├── 页面加载速度是否明显变慢？（相对当前站点可接受水平）
│   ├── 结账流程是否有报错？
│   ├── 支付网关是否正常？
│   ├── 是否有新版本上线？
│   └── 如果是 → 建议优先处理转化端紧急修复
│
├── 检查 2：流量质量变化
│   ├── 流量来源结构是否变化？
│   ├── 是否有大量低质量流量涌入？
│   ├── 付费广告的受众是否变化？
│   └── 如果是 → 建议优先检查对应投放渠道并调整受众
│
├── 检查 3：竞品或市场变化
│   ├── 竞品是否在做大促？
│   ├── 是否有负面新闻或评价？
│   ├── 季节性因素？
│   └── 如果是 → 建议先做竞品与市场变化分析
│
├── 检查 4：价格或产品变化
│   ├── 是否最近调价？
│   ├── 是否有产品缺货？
│   ├── 是否有差评激增？
│   └── 如果是 → 建议先审视产品与定价策略
│
└── 检查 5：设备/地区维度下钻
    ├── 是否只有移动端下降？
    ├── 是否只有特定地区下降？
    └── 精确定位异常来源

模式 2：ROAS 持续下降

异常信号：ROAS 在连续观察窗口内持续下降

诊断路径：
├── 检查 1：素材疲劳
│   ├── CTR 是否同步下降？
│   ├── 频次是否上升？
│   ├── 素材是否已运行到可能出现疲劳的阶段？
│   └── 如果是 → 建议优先更新创意素材
│
├── 检查 2：受众饱和
│   ├── CPM 是否上升？
│   ├── 覆盖人数是否达到上限？
│   ├── 新受众获取成本是否上升？
│   └── 如果是 → 建议优先扩展或重构投放受众
│
├── 检查 3：竞争加剧
│   ├── CPM 上升但 CTR 稳定？
│   ├── 是否在大促季节？
│   ├── 竞品是否加大投放？
│   └── 如果是 → 调整出价策略或暂时降低预算
│
├── 检查 4：转化端问题
│   ├── CTR 正常但转化率下降？
│   ├── 落地页是否有变化？
│   ├── 优惠是否过期？
│   └── 如果是 → 建议优先排查落地页与转化链路
│
└── 检查 5：归因问题
    ├── iOS 用户占比是否变化？
    ├── 归因窗口设置是否合理？
    ├── 平台归因 vs 第三方归因差异？
    └── 如果差异大 → 建议使用混合归因模型

模式 3：CAC 持续上升

异常信号：CAC 在当前观察窗口内持续上升

诊断路径：
├── 检查 1：广告效率下降
│   ├── ROAS 是否同步下降？
│   ├── 哪个渠道的 CAC 上升最多？
│   └── 如果是 → 建议优先检查高 CAC 渠道并调整投放效率
│
├── 检查 2：市场竞争
│   ├── CPM 整体上升？
│   ├── 行业 CAC 是否也在上升？
│   └── 如果是 → 考虑渠道多元化
│
├── 检查 3：渠道结构变化
│   ├── 高 CAC 渠道占比是否增加？
│   ├── 自有渠道（Email/SEO）贡献是否下降？
│   └── 如果是 → 建议加强自有渠道建设
│
└── 检查 4：转化率下降导致
    ├── 流量成本不变但转化率下降？
    ├── CAC = 流量成本 / 转化率
    └── 如果是 → 建议先处理转化率问题

模式 4：复购率下降

异常信号：复购率在当前复盘周期内明显下降

诊断路径：
├── 检查 1：产品质量问题
│   ├── 退货率是否上升？
│   ├── 差评是否增加？
│   ├── NPS 是否下降？
│   └── 如果是 → 建议先排查产品与体验问题
│
├── 检查 2：留存触达问题
│   ├── Email 打开率是否下降？
│   ├── 邮件送达率是否下降？
│   ├── 留存自动化流程是否正常运行？
│   └── 如果是 → 建议先排查留存触达链路
│
├── 检查 3：竞品抢夺
│   ├── 竞品是否推出了更有竞争力的产品/价格？
│   ├── 客户是否在流向竞品？
│   └── 如果是 → 建议先做竞品与留存分析
│
└── 检查 4：新客质量下降
    ├── 新客的首单→二单转化率是否下降？
    ├── 新客的获客渠道是否变化？
    └── 如果是 → 优化获客渠道的受众质量

模式 5：营收下降但流量稳定

异常信号：营收明显下降，但流量基本稳定

诊断路径：
├── 确认：这是转化率问题，不是流量问题
│
├── 检查 1：AOV 下降
│   ├── 平均客单价是否下降？
│   ├── 高价产品销量是否下降？
│   ├── 折扣力度是否过大？
│   └── 如果是 → 建议优先提升客单价结构
│
├── 检查 2：转化率下降
│   ├── 回到模式 1 的诊断路径
│   └── 重点检查结账流程和产品页
│
└── 检查 3：客户结构变化
    ├── 新客占比是否增加？（新客 AOV 通常低于老客）
    ├── 高价值客户是否在流失？
    └── 如果是 → 建议优先做留存修复

模式 6：Email 打开率暴跌

异常信号：Email 打开率明显下滑

诊断路径：
├── 检查 1：送达率问题（最常见原因）
│   ├── 送达率是否下降？
│   ├── 是否被标记为垃圾邮件？
│   ├── 发送域名是否有问题？
│   ├── SPF/DKIM/DMARC 是否正确？
│   └── 如果是 → 建议优先修复送达率问题
│
├── 检查 2：列表质量问题
│   ├── 是否最近大量导入新联系人？
│   ├── 列表是否长期未清洗？
│   ├── 硬弹跳率是否上升？
│   └── 如果是 → 建议优先清洗列表与发件质量
│
├── 检查 3：内容问题
│   ├── 主题行是否变化？
│   ├── 发送频率是否变化？
│   ├── 发送时间是否变化？
│   └── 如果是 → 建议优先优化邮件内容与节奏
│
└── 检查 4：平台变化
    ├── Apple MPP 影响？
    ├── Gmail 分类变化？
    └── 如果是 → 调整打开率的解读方式

模式 7：广告花费增加但营收不增

异常信号：广告花费增加明显，但营收增长未同步体现

诊断路径：
├── 确认：这是扩量效率问题
│
├── 检查 1：边际递减效应
│   ├── 是否在同一受众上加大了预算？
│   ├── 频次是否显著上升？
│   └── 如果是 → 需要扩展受众而非加预算
│
├── 检查 2：渠道天花板
│   ├── 该渠道的 TAM 是否已接近饱和？
│   ├── 是否需要开拓新渠道？
│   └── 如果是 → 建议先评估扩张与新渠道
│
└── 检查 3：转化瓶颈
    ├── 流量增加但转化率下降？
    ├── 网站是否能承受更大流量？
    └── 如果是 → 先优化转化再扩量

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二、跨指标关联规则

2.1 内部承接映射（仅供系统使用，不直接进入用户交付物）

- 转化端紧急修复 / 落地页与转化链路问题：内部优先承接到 `afa-convert`。
- 投放渠道质量、受众扩展与广告效率问题：内部根据渠道承接到 `afa-fb`、`afa-gg`、`afa-tt`。
- 创意素材疲劳：内部承接到 `afa-creative`。
- 竞品与市场变化分析：内部承接到 `afa-compete`。
- 产品、定价与客单价结构问题：内部承接到 `afa-product`、`afa-aov`。
- 留存、触达、送达率与列表质量问题：内部承接到 `afa-retain`、`afa-email`、`afa-sms`。
- 客户体验问题：内部承接到 `afa-cx`。
- 新渠道与扩张评估：内部承接到 `afa-expand`。
- 自然流量与搜索可见性问题：内部承接到 `afa-seo`。

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三、严重度评估矩阵

响应时间要求：

• 🔴 紧急：应尽快响应，具体时限按影响面、现金流压力与团队承接能力决定
• 🟡 重要：应在当前工作周期内分析并制定方案
• 🟢 关注：在下一次合适复检窗口中重点关注

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四、误报排除规则

以下情况不应触发异常预警：

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v1.8 异常诊断行为准则（新增）

以下规则优先级高于上述所有诊断路径。当冲突时，以本节为准。

准则 1：三段式异常诊断

当检测到异常时，不要直接跳到「最可能原因」。应优先按以下三步执行：

Step 1：报告异常 + 常见原因清单
  「检测到 [{metric}] 异常，常见原因包括：
  A. {cause_1}
  B. {cause_2}
  C. {cause_3}
  D. {cause_4}」

Step 2：索取细分数据
  「为了确定具体原因，请提供：
  ① [{data_1}] — 可从 [{source}] 获取
  ② [{data_2}] — 可从 [{source}] 获取」

  如果用户无法提供 → 输出数据缺口清单，等待后继续。

Step 3：拿到数据后再做归因
  基于用户提供的实际数据，展示推理链：
  「因为 [{evidence_1}] + [{evidence_2}]，判断原因是 [{conclusion}]」

准则 2：禁止数据基础百分比

✗ 禁止：「最可能原因：XXX（数据基础：75%）」
✗ 禁止：「如果不处理，预计每周损失 $X」（无推导过程）

✓ 正确：「数据基础：基于你提供的当前观察窗口数据」
✓ 正确：「如果能提供更长观察窗口，归因会更精准」

准则 3：零数据场景

当用户无法提供异常相关的细分数据时：
  ✗ 不标注为行业参考（非用户实际数据）并当作用户数据
  ✓ 输出数据缺口清单，说明缺什么、去哪里拿
  ✓ 用户提供后再继续诊断

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本规则库持续更新。当发现新的异常模式时，应将其添加到本库中。

反模式与边界规则

本文件为全局数据中枢的内部参考文件，用于沉淀本模块的常见误区、边界规则与异常处理原则。

如需整理为用户可见交付物，必须删除内部路由标签、模块代号和系统字段，只保留自然语言、业务角色与行动建议。

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一、绝对不做

❌ 不做没有数据支撑的结论
   → 如果数据不足，明确标注"基于估算"

❌ 不做过度精确的预测
   → "预计提升 10-15%" 而不是 "预计提升 12.7%"

❌ 不做因果推断（只做相关性分析）
   → "转化率下降与 CPM 上升同时发生" 而不是 "CPM 上升导致了转化率下降"

❌ 不忽略数据质量问题
   → 如果发现数据可能不准确，必须提醒用户

❌ 不把所有指标都标红
   → 只标记真正偏离基准的指标，避免"狼来了"效应

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二、边界处理

数据极少时（只有营收和广告花费）：
  → 只生成高管摘要层
  → 标注为行业参考（非用户实际数据）其他指标
  → 明确标注哪些是估算值
  → 建议用户补充更多数据

用户数据与基准差异巨大时：
  → 先确认数据是否准确
  → 如果确认准确，可能是细分品类差异
  → 建议使用模式 C（AI 实时调研细分品类基准）

用户要求预测未来数据时：
  → 可以基于趋势做简单外推
  → 必须标注"这是基于当前趋势的估算，不是预测"
  → 建议关注输入指标而不是试图预测结果

超出全局数据中枢能力范围时：
  → 需要深度诊断 → 转入全链路诊断
  → 需要具体执行 → 转入对应专业执行方向
  → 需要实时数据接入 → 引导用户使用「自动化数据接入 SOP」中的导出方法或推荐工具（不再笼统地说"用原生看板"，而是给出具体操作路径）

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三、成本标签体系

每条策略建议必须附带成本标签：

💰 预算标签：[零成本] / [$0-$500] / [$500-$2K] / [$2K-$10K] / [$10K+]
⏱️ 时间标签：[1小时内] / [1天] / [1周] / [1月+]
🔧 技能标签：[自己能做] / [需学习] / [需外包]

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四、推理透明化

规则 1：任何量化预测必须展示推导过程和假设
规则 2：在财务计算中检查关键变量防漏清单（退货率、支付费、物流等）
规则 3：不用「置信度」警告，用「数据基础」声明

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五、报告输出视觉化

规则 1：趋势箭头标注（↑/↓/→）
规则 2：变化率必须计算（绝对值 + 百分比变化）
规则 3：行动建议按 ICE 优先级排序
规则 4：数据对比用表格展示
规则 5：摘要先行

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六、自适应输出规则

输出格式根据场景自动调整，不僵化套用模板：

场景 A：急诊（用户说"急""立即""急救"）
  → 压缩格式：跳过执行摘要，直接给根因 + 急救行动 1-3 条
  → 不超过 300 字

场景 B：常规任务（标准问题）
  → 标准格式：按模块标准流程输出
  → 无字数限制，但保持精练

场景 C：深度报告（用户要求"详细分析""全面体检"）
  → 完整格式：执行摘要 + 详细数据表 + 多维度对比 + 行动方案表
  → 可以分多次输出

场景 D：简单回答（用户问一个具体问题）
  → 最简格式：直接回答 + 如需要可展开
  → 不套用任何报告模板

判断规则：
  ① 根据用户语气和关键词自动判断场景
  ② 如果不确定，默认用场景 B（常规任务）
  ③ 用户可以随时要求切换："给我更详细的""简单说就行"

DTC 数据仪表盘基准引擎

层级声明：本文件默认作为 internal-only 的内部起草模板库使用，不得整段直接粘贴给用户。

如需整理为用户可见交付物，涉及负责人、承接团队、内部路由或系统字段的内容，只保留自然业务角色写法，不带内部编排说明。

渲染规则：本文件中所有 KPI、ROAS/ROI、预算配比、渠道占比、观察窗口与目标值，默认只可视为外部参考、保守起点或待验证目标，不得写成统一健康线，也不得伪装成品牌当前既成事实；当证据不足时，先输出保守可执行版，并显式标出待验证项。

设计理念：仪表盘的"参考线"不应该是某个行业报告里的平均数——那些数据来自大品牌，对小卖家没有参考性；而且即便同属一个品类，不同产品的数据也可能天差地别。因此，本文件提供的是一套基准线生成器：帮助用户从自己的真实经营数据中，计算出属于自己的指标画像，并以自己的历史数据和目标值作为仪表盘的参考线。

>

本文件是数据仪表盘流程的数据基准参考。仪表盘的所有状态标识（🟢🟡🔴）都基于用户自己的数据和目标。

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一、基准线生成器

1.1 原始数据采集

仪表盘需要用户提供原始经营数据，系统据此自动计算出完整的指标画像。数据分为三个优先级，最少只需 3 个数据点即可生成基础仪表盘。

必须提供（3 个数据点，缺一不可）：

建议提供（让仪表盘更完整）：

深度数据（完整仪表盘用）：

1.2 指标计算公式库

以下是数据仪表盘与诊断流程共用的标准计算公式。仪表盘中所有指标都基于这些公式从用户原始数据中计算得出。

核心经营指标：

客户生命周期指标：

渠道效率指标：

盈亏平衡 ROAS（仪表盘关键参考线）：

盈亏平衡 ROAS = 1 ÷ 毛利率

示例：
  毛利率 70% → 盈亏平衡 ROAS = 1.43x
  毛利率 50% → 盈亏平衡 ROAS = 2.00x
  毛利率 30% → 盈亏平衡 ROAS = 3.33x

仪表盘显示规则：
  在 ROAS 指标旁标注盈亏平衡线，让用户一目了然

1.3 基准线来源与优先级

仪表盘的"参考线"（即判断 🟢🟡🔴 的标准）来自以下来源，按优先级排序：

状态标识规则：

核心原则：没有用户数据就不做判断。绝不用估算值替代用户真实数据。缺失的数据标注为"—"，并列入数据缺口清单。（注：这是全局降级规则在数据展示场景下的特化实现，Dashboard 场景下不适用"保守估算"规则）

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二、品类特征参考

以下品类特征是定性知识，帮助仪表盘理解不同品类的经营逻辑差异。这些不是数值基准，而是品类的"性格画像"。

2.1 各品类经营特征

2.2 品类经营逻辑差异

不同品类的"好"和"差"的标准完全不同。仪表盘在解读数据时必须考虑品类特征。

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三、渠道指标框架

3.1 付费渠道（Facebook / Google / TikTok）

仪表盘监控以下指标，所有状态判断基于用户自己的数据趋势和盈亏平衡线。

3.2 自有渠道（Email / SMS）

3.3 自然渠道（SEO / Direct / Social）

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四、财务健康度框架

财务健康度的判断基于基本商业逻辑，而非行业基准数值。

4.1 基于商业逻辑的健康度判断

LTV:CAC 阈值说明：3:1 不是"行业基准"，而是基于商业逻辑推导的：获客成本需要被 LTV 覆盖（>1:1），还需要覆盖运营成本（>2:1），还需要留出利润空间（>3:1）。>5:1 时应思考是否投放不足。

4.2 退货率监控

退货率的判断需要考虑品类特征：

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五、运营效率框架

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六、季节性调整因子

不同季节的数据会有显著差异。以下调整因子帮助仪表盘在做环比对比时考虑季节性影响。这是方法论工具，不是基准数值。

6.1 月度调整因子

使用方法：将当月数据除以调整因子后再与上月或历史数据对比。例如，11 月转化率 3.5%，调整后 = 3.5% / 1.20 = 2.9%，这才是"去季节性"后的真实水平。如果去季节性后仍然比上月高，说明是真正的改善而非季节性波动。

6.2 按品类的季节性系数

使用示例：11 月的服装品类转化率基准系数 = 1.45。如果用户在 11 月说转化率是 3.0%，去季节性后 = 3.0% / 1.45 = 2.07%。应该与用户 10 月的去季节性数据对比，而不是与某个行业基准对比。

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七、关键比率关系

以下比率用于快速判断品牌健康状态和结构平衡性。判断逻辑基于商业常识，而非行业基准。

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八、DTC 品牌阶段参考

8.1 按阶段的仪表盘关注重点

不同阶段的品牌，仪表盘应该突出展示不同的指标。

8.2 起步期特殊规则

0→1 阶段的品牌使用仪表盘时，需要特殊处理：

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本文件提供仪表盘框架和计算公式。所有状态判断都基于用户自己的真实数据、目标值和历史趋势，不依赖硬编码的行业基准数值。计算公式与诊断流程保持完全一致。

效果追踪核心框架

本文件包含数据仪表盘流程的三大核心知识框架：三层漏斗式仪表盘架构、北极星指标（NSM）罗盘、自定义基准系统。

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一、三层漏斗式仪表盘架构

不同角色需要不同粒度的数据。数据仪表盘流程按决策层级提供三层视图，确保每个层级的用户都能在 30 秒内获取最关心的信息。

1.1 第一层：高管摘要层 (Executive Summary)

目标用户：品牌创始人、CEO、CMO 核心目标：30 秒内评估整体业务健康状况 设计原则：单屏展示，零滚动，交通灯状态标识

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AFA DTC 高管仪表盘                         │
│                    品牌：{brand_name}                            │
│                    周期：{period}                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  营收健康度          增长动力            客户资产           │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐        │
│  │ 月营收       │    │ 新客收入     │    │ 复购率       │        │
│  │ ${revenue}  │    │ ${ncr}      │    │ {rpr}%      │        │
│  │ {trend} vs  │    │ 占比 {pct}% │    │ vs 基准     │        │
│  │ 上月/基准   │    │ {status}    │    │ {status}    │        │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘        │
│                                                                 │
│  盈利能力            效率指标            ⚠ 风险预警           │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐        │
│  │ 净利润率     │    │ LTV:CAC     │    │ 异常数量     │        │
│  │ {npm}%      │    │ {ratio}     │    │ {count}     │        │
│  │ {status}    │    │ {status}    │    │ 🔴{c} 🟡{w} │        │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘        │
│                                                                 │
│  北极星指标：{nsm_name} = {nsm_value} ({nsm_trend})            │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

高管层核心指标（6 个）：

1.2 第二层：渠道管理层 (Channel Management)

目标用户：营销经理、渠道负责人 核心目标：监控各渠道表现，优化预算分配 设计原则：渠道矩阵对比，支持下钻

渠道表现矩阵：

| 渠道 | 花费 | 营收 | ROAS | CAC | CVR | 趋势 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| Facebook Ads | $X | $X | Xx | $X | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| Google Ads | $X | $X | Xx | $X | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| TikTok Ads | $X | $X | Xx | $X | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| Email | - | $X | - | - | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| SMS | - | $X | - | - | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| SEO/Organic | - | $X | - | - | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| Direct | - | $X | - | - | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| Referral | - | $X | - | - | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |

渠道层核心指标（按渠道类型）：

付费渠道（Facebook / Google / TikTok）：

自有渠道（Email / SMS）：

自然渠道（SEO / Direct / Social）：

1.3 第三层：客户洞察层 (Customer Insight)

目标用户：数据分析师、增长负责人 核心目标：深入理解客户行为，发现微观增长机会 设计原则：灵活下钻、切片分析、同期群追踪

客户洞察核心指标：

RFM 分层标准定义：

注：以上阈值为默认值，应根据品类复购周期调整。低频复购品类（如家具）应将 Recency 阈值放宽 2-3 倍。

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二、北极星指标（NSM）罗盘

在解决了"看什么"和"怎么看"之后，下一个关键问题是"往哪里去"。北极星指标为整个品牌设定一个单一的、最重要的增长目标，统一所有努力方向。

2.1 什么是好的北极星指标

一个好的 DTC 北极星指标必须满足三个标准： 1. 体现客户价值：量化客户从产品中获得的核心价值 2. 预示未来收入：NSM 增长必须能带来长期收入增长 3. 可被团队影响：日常工作能直接驱动 NSM 提升

绝对不是 NSM 的指标：

• ❌ 总营收（滞后指标，不体现客户价值）
• ❌ 网站流量（虚荣指标，不预示收入）
• ❌ 社交媒体粉丝数（虚荣指标）

2.2 按商业模式选择 NSM

NSM 选择决策树：

你的品牌是什么模式？
├── 订阅制品牌（保健品、食品、美妆补充装）
│   └── NSM：月度活跃订阅用户数 (Monthly Active Subscribers)
│       ├── 输入指标 1（广度）：新订阅用户数/月
│       ├── 输入指标 2（深度）：平均订阅金额
│       ├── 输入指标 3（频率）：月度订阅留存率
│       └── 输入指标 4（效率）：首访→订阅的平均天数
│
├── 复购型消费品（非订阅，但产品可重复购买）
│   └── NSM：在指定周期内完成至少 2 次购买的客户数
│       ├── 灵活周期选项（根据品类复购周期选择）：
│       │   ├── 高频复购（食品/美妆耗材，复购周期 <30天）→ 每月复购客户数
│       │   ├── 中频复购（服饰/配饰，复购周期 30-90天）→ 每季度复购客户数
│       │   └── 低频复购（家居/宠物用品，复购周期 >90天）→ 每半年复购客户数
│       ├── 输入指标 1（广度）：活跃购买客户数（按选定周期）
│       ├── 输入指标 2（深度）：平均客单价
│       ├── 输入指标 3（频率）：平均购买频次（按选定周期）
│       └── 输入指标 4（效率）：首单→二单的平均天数
│
├── 高客单价耐用品（家具、电子产品）
│   └── NSM：提交合格购买意向的用户数（Qualified Leads）
│       ├── 输入指标 1（广度）：月度产品页深度浏览用户数
│       ├── 输入指标 2（深度）：平均订单金额
│       ├── 输入指标 3（频率）：推荐/口碑带来的新客占比
│       └── 输入指标 4（效率）：首访→购买的平均天数
│
├── 时尚/季节性品牌（服饰、配饰）
│   └── NSM：每季度回购的客户数
│       ├── 输入指标 1（广度）：季度新客数
│       ├── 输入指标 2（深度）：平均每单件数
│       ├── 输入指标 3（频率）：季度复购率
│       └── 输入指标 4（效率）：新品上架→首单的平均天数
│
└── Dropshipping 模式（当 supply_chain_mode = dropshipping 时优先推荐）
    └── NSM：首单利润率 (First-Order Profit Margin)
        ├── 输入指标 1（广度）：日均订单数
        ├── 输入指标 2（深度）：平均客单价 (AOV)
        ├── 输入指标 3（频率）：广告花费占比 (Ad Spend Ratio)
        └── 输入指标 4（效率）：PayPal 纠纷率 (< 1% 为健康)
    注：其他模式的 NSM 仍然可选，只是优先推荐此项。
    当用户从 Dropshipping 过渡到 DTC 时，建议重新评估 NSM 选择。

2.3 NSM 健康度评分

NSM 健康度 = 加权平均（4 个输入指标的健康度）

每个输入指标的健康度评分：
  🟢 优秀（>目标 110%）= 100 分
  🟢 达标（目标 90-110%）= 80 分
  🟡 接近（目标 70-90%）= 60 分
  🟡 偏离（目标 50-70%）= 40 分
  🔴 危险（<目标 50%）= 20 分

NSM 整体健康度：
  90-100：🟢 NSM 强劲增长
  70-89：🟢 NSM 健康
  50-69：🟡 NSM 需要关注
  30-49：🔴 NSM 出现问题
  0-29：🔴 NSM 严重偏离

2.4 NSM 设定引导流程

当用户首次使用数据仪表盘流程或尚未设定 NSM 时，启动以下引导：

Step 1: 了解商业模式
  → "你的品牌主要是哪种模式？"
  → 订阅制 / 复购型消费品 / 高客单价耐用品 / 时尚季节性
  → 当 supply_chain_mode = dropshipping 时，优先推荐"首单利润率"作为 NSM

Step 2: 推荐 NSM
  → 基于商业模式推荐 NSM
  → 解释为什么这个指标最适合

Step 3: 设定目标值
  → "你当前的 {NSM} 是多少？"
  → "你希望 3 个月后达到多少？"
  → 基于行业基准给出合理建议

Step 4: 分解输入指标
  → 将 NSM 分解为 4 个输入指标
  → 为每个输入指标设定目标值

Step 5: 写入 Brand Brain
  → 将 NSM 和输入指标写入 brand-brain/metrics.md
  → 作为后续所有数据体检的核心参照

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三、自定义基准系统

核心原则：没有"放之四海而皆准"的行业基准。卖假睫毛的和卖美容仪的虽然都是美妆，但数据可能天差地别；大品牌的数据对小卖家没有参考性。因此，仪表盘的参考线来自用户自己的数据和目标，而非硬编码的行业基准。

3.1 用户基准线机制

仪表盘的"参考线"（判断 🟢🟡🔴 的标准）按以下优先级确定：

优先级 1：用户设定的目标值（最优先）
  ├── 适用场景：用户明确说"我想把 CVR 提到 4%"
  ├── 直接作为参考线
  └── 存储在 brand-brain/metrics.md 中

优先级 2：用户历史最优值
  ├── 适用场景：有 2 个月以上的历史数据
  ├── 以历史最优为参考线，追求自我超越
  ├── 例："你最好的月份 CVR 是 3.2%，以此为基准"
  └── 自动从 brand-brain/metrics.md 历史数据中提取

优先级 3：用户上月数值
  ├── 适用场景：有上月数据但无更长历史
  ├── 环比对比，追踪趋势
  └── 关注方向（改善/恶化）而非绝对值

优先级 4：盈亏平衡线（仅适用于 ROAS）
  ├── 盈亏平衡 ROAS = 1 ÷ 毛利率
  ├── 基于用户自己的毛利率计算
  └── 比任何行业基准都精准

优先级 5：无基准
  ├── 适用场景：首次使用，无任何历史数据
  ├── 只展示当前数值，不标注状态（⚪）
  └── 引导用户设定目标

3.2 基准线选择规则

当用户未指定基准来源时：
  ├── 如果 brand-brain/metrics.md 中有用户目标值 → 使用目标值
  ├── 如果 brand-brain/metrics.md 中有历史数据 → 使用历史最优值
  ├── 如果有上月数据 → 使用环比对比
  └── 如果什么都没有 → 只展示数值，不做判断，引导设定目标

输出时必须标注基准来源：
  "（基准来源：用户目标 - {date} 设定）"
  "（基准来源：历史最优 - {month}）"
  "（基准来源：上月环比）"
  "（基准来源：盈亏平衡线 - 毛利率 {pct}%）"
  "（无基准 - 建议设定目标）"

3.3 供应链模式适配

根据 Hub 传入的 supply_chain_mode 调整仪表盘指标和 NSM 推荐的优先级排序：

当 supply_chain_mode = dropshipping 时：
  提升优先级：
    │
    ├── 首单转化率 & 首单利润率（最高优先级）：
    │   • Dropshipping 的核心是"每一单都要赚钱"
    │   • 首单利润率 = (售价 - 产品成本 - 运费 - 广告成本 - 支付手续费) / 售价
    │   • 首单利润率为正是最低要求，环比追踪改善趋势
    │
    ├── PayPal 纠纷率 & Stripe 争议率（最高优先级）：
    │   • PayPal 纠纷率 > 1% 即预警（封号风险）
    │   • Stripe 争议率 > 0.75% 即预警
    │   • 这是 Dropshipping 最大的生存威胁之一
    │
    └── 新客获取成本 CAC & 广告 ROAS（高优先级）：
        • Dropshipping 高度依赖付费流量
        • ROAS 参考盈亏平衡线（1 ÷ 毛利率），Dropshipping 毛利率通常较低，盈亏平衡 ROAS 相应较高
        • 关注广告花费占比

  降低优先级（但仍然提供）：
    • LTV / RFM 分层（复购基数不足时统计意义有限）
    • 复购率 / 订阅率（先跑通首单再考虑复购）
    • 客户终身价值预测（数据积累不足）

  NSM 推荐调整：
    → 当引导用户选择 NSM 时，优先推荐"首单转化率"或"首单利润率"
    → 延迟推荐"LTV"和"复购率"类 NSM（但不隐藏）

当 supply_chain_mode = dtc 时：
  → 保持现有所有指标和 NSM 推荐的优先级不变（DTC 是系统的默认设计目标）

数据驱动决策循环手册

用途：将数据洞察系统性地转化为商业决策和行动。afa-dashboard 不仅帮你看数据，更帮你用数据。

---

一、五步决策循环

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                                                  │
│    ① 设定目标 ──→ ② 获取数据 ──→ ③ 分析洞察    │
│         ↑                              │         │
│         │                              ↓         │
│    ⑤ 衡量学习 ←── ④ 采取行动                    │
│                                                  │
└──────────────────────────────────────────────────┘

Step 1：设定目标

原则：目标必须 SMART（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）

DTC 目标设定框架：

层级 1：北极星目标（季度）
  └── "Q2 将月度活跃订阅用户从 500 提升到 800"

层级 2：输入指标目标（月度）
  ├── "4 月新增订阅用户 120 人"
  ├── "4 月订阅留存率从 82% 提升到 85%"
  └── "4 月平均订阅金额从 $52 提升到 $58"

层级 3：行动指标目标（周度）
  ├── "本周测试 3 组新订阅落地页"
  ├── "本周发送订阅挽回邮件序列"
  └── "本周上线 Bundle 订阅选项"

Step 2：获取数据

数据获取清单：

数据质量检查：

• ✅ 数据是否完整？（无缺失值）
• ✅ 数据是否准确？（交叉验证）
• ✅ 数据是否及时？（非过期数据）
• ✅ 追踪代码是否正确？（UTM、Pixel）

Step 3：分析洞察

分析三步法：

1. 描述性分析：发生了什么？
   └── 使用三层仪表盘查看数据表现

2. 诊断性分析：为什么发生？
   └── 使用 IDA 框架进行异常诊断

3. 假设性分析：如果我们做 X，会怎样？
   └── 基于数据提出可验证的假设

假设生成模板：

观察：{what_you_see_in_data}
假设：如果我们 {proposed_action}，
      那么 {target_metric} 将会 {expected_change}，
      因为 {reasoning_based_on_data}
验证方法：{how_to_test}

常见 DTC 假设示例：

Step 4：采取行动

行动优先级评估（ICE 评分）：

Impact（影响力）：1-10
  10 = 直接影响 NSM 和营收
  5 = 间接影响
  1 = 边缘影响

数据基础（Data Basis）：1-10
  10 = 有强数据支撑
  5 = 有行业案例支撑
  1 = 纯假设

Ease（容易度）：1-10
  10 = 1 天内可完成
  5 = 1 周内可完成
  1 = 需要 1 个月以上

ICE Score = I × C × E / 10

行动执行清单：

## 行动计划 #{number}

**假设**：{hypothesis}
**行动**：{specific_action}
**后续跟进方向**：{follow_up_direction}
**ICE 评分**：I={i} × C={c} × E={e} / 10 = {score}
**负责人**：{owner}
**开始日期**：{start_date}
**截止日期**：{end_date}
**成功标准**：{success_criteria}
**追踪指标**：{tracking_metrics}

Step 5：衡量学习

实验结果评估模板：

## 实验结果评估

**假设**：{hypothesis}
**实验周期**：{start_date} - {end_date}
**样本量**：{sample_size}

### 结果
| 指标 | 对照组 | 实验组 | 变化 | 统计显著性 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {metric} | {control} | {test} | {change} | {significance} |

### 结论
假设 ✅ 验证 / ❌ 推翻 / ⚠️ 不确定

### 学习
- {key_learning_1}
- {key_learning_2}

### 下一步
- {next_action}

### 更新到 Brand Brain
- learnings.jsonl：{what_to_add}

---

二、DTC 常见决策场景

场景 1：预算分配决策

问题：如何在 Facebook、Google、TikTok 之间分配广告预算？

数据需求：
- 各渠道 ROAS（7 天、30 天）
- 各渠道 CAC
- 各渠道新客 vs 老客比例
- 各渠道的边际 ROAS（增加 10% 预算后的 ROAS 变化）

决策框架：
1. 计算各渠道的边际贡献利润
2. 将预算从边际贡献利润最低的渠道转移到最高的渠道
3. 保持至少 10% 预算用于测试新渠道/受众
4. 每 2 周重新评估一次

输出：预算分配方案 + 预期效果

场景 2：新品上线决策

问题：新品是否应该上线？定价多少？

数据需求：
- 现有产品线的 AOV 和利润率
- 目标客群的购买力数据
- 竞品定价
- 预期 CAC 和 LTV

决策框架：
1. 新品是否能提升 AOV？（交叉销售/升级销售）
2. 新品是否能提升复购率？（补充品/消耗品）
3. 新品的贡献利润率是否 >50%？
4. 新品是否与品牌定位一致？

输出：上线建议 + 定价策略 + 推广计划

场景 3：扩量决策

问题：是否应该增加广告预算？增加多少？

数据需求：
- 当前 ROAS 和 CAC 趋势
- LTV:CAC 比率
- 投资回收期
- 现金流状况

决策框架：
1. 如果 LTV:CAC >3:1 且投资回收期 <90 天 → 可以扩量
2. 每次增加不超过 20% 预算
3. 观察 3-5 天后评估边际 ROAS
4. 如果边际 ROAS >2.0x → 继续扩量
5. 如果边际 ROAS <1.5x → 停止扩量，优化效率

输出：扩量方案 + 风险评估 + 止损线

场景 4：留存投资决策

问题：应该在留存上投入多少？

数据需求：
- 当前复购率和 LTV
- 获客成本趋势
- Email/SMS 渠道收入占比
- 客户流失率

决策框架：
1. 如果 CAC 持续上升 → 加大留存投入
2. 如果 Email 收入占比 <15% → 加大 Email 投入
3. 留存投入的 ROI = (LTV 提升 × 客户数) / 留存投入成本
4. 目标：自有渠道收入占比 >25%

输出：留存投资方案 + 预期 ROI

---

三、数据驱动文化建设

3.1 每周数据会议模板

时间：每周一 30 分钟

议程：
1. NSM 及输入指标回顾（5 分钟）
2. 异常预警讨论（5 分钟）
3. 上周实验结果（10 分钟）
4. 本周行动计划（10 分钟）

参与者：创始人 + 营销负责人 + 运营负责人

输出：
- 本周 Top 3 行动项
- 需要启动的新实验
- 需要关注的风险指标

3.2 月度数据复盘模板

时间：每月第一个周一 60 分钟

议程：
1. 月度 NSM 进展（10 分钟）
2. 渠道表现对比（15 分钟）
3. 客户洞察更新（10 分钟）
4. 实验总结与学习（15 分钟）
5. 下月目标与计划（10 分钟）

输出：
- 月度数据报告
- 下月目标与行动计划
- learnings.jsonl 更新

---

数据驱动不是追求完美的数据，而是追求更好的决策。从"我觉得"到"数据显示"，是 DTC 品牌从 1 到 100 的关键跨越。

诊断系统

本文件为全局数据中枢的内部参考文件，用于沉淀本模块的诊断路径、识别阈值与排查逻辑。

如需整理为用户可见交付物，必须删除内部路由标签、模块代号和系统字段，只保留自然语言、业务角色与行动建议。

---

一、智能异常诊断系统

从被动的"出事了"预警，升级为主动的"为什么出事"诊断。

1.1 异常检测机制

三层异常检测：

第一层：绝对阈值检测（最基础）
  ├── 转化率 <1% → 🔴 绝对异常
  ├── ROAS <1.0x → 🔴 绝对异常（在亏钱）
  ├── 送达率 <90% → 🔴 绝对异常
  └── 退货率 >30% → 🔴 绝对异常

第二层：相对变化检测（与基准对比）
  ├── 任何核心指标周环比变化 >20% → 🟡 需关注
  ├── 任何核心指标月环比变化 >30% → 🔴 异常
  ├── 连续 2 周同方向变化 >10% → 🟡 趋势性变化
  └── 连续 3 周同方向变化 >10% → 🔴 确认趋势

第三层：动态基线检测（AI 辅助）
  ├── 学习指标的正常波动范围（考虑季节性、周期性）
  ├── 只有显著偏离动态基线时才触发预警
  ├── 例：周末转化率通常比工作日高 20%，这不是异常
  └── 例：某个周六转化率突然比正常周六低 30%，这是异常

1.2 异常诊断三步法（IDA 框架）

当检测到异常后，自动执行以下诊断流程：

Step 1: 异常确认与量化
  ├── 异常指标是什么？
  ├── 偏离程度是多少？（绝对值和百分比）
  ├── 异常开始时间？
  ├── 影响范围？（全局 vs 特定渠道/设备/地区）
  └── 严重度评估：🔴 紧急 / 🟡 重要 / 🟢 关注

Step 2: 跨指标关联分析
  ├── 同一时间窗口内，还有哪些指标发生了异常？
  ├── 这些异常之间是否存在因果关系？
  ├── 常见关联模式：
  │   ├── 转化率下降 + 跳出率上升 → 落地页或加载速度问题
  │   ├── ROAS 下降 + CPM 上升 → 受众竞争加剧
  │   ├── ROAS 下降 + CTR 下降 → 素材疲劳
  │   ├── 营收下降 + 流量稳定 → 转化率问题
  │   ├── 营收下降 + 流量下降 → 流量获取问题
  │   ├── Email 打开率下降 + 送达率下降 → 送达率问题
  │   ├── 退货率上升 + 特定 SKU → 产品质量问题
  │   └── 多渠道同时下降 → 外部因素（竞品、季节性、平台变化）
  └── 输出：关联指标清单 + 初步假设

Step 3: 维度下钻归因
  ├── 对异常指标按以下维度下钻：
  │   ├── 渠道维度：哪个渠道贡献了最大的异常？
  │   ├── 设备维度：移动端 vs 桌面端？
  │   ├── 地区维度：哪个市场？
  │   ├── 产品维度：哪个 SKU/产品线？
  │   ├── 客户维度：新客 vs 老客？
  │   └── 时间维度：什么时候开始的？
  ├── 找到异常的最小粒度根源
  └── 输出：根因定位 + 建议承接方向

1.3 异常预警输出格式

## ⚠️ 异常预警 #{number}

**异常指标**：{metric_name}
**严重度**：🔴 紧急 / 🟡 重要 / 🟢 关注
**检测时间**：{detection_time}
**异常描述**：{metric_name} 从 {normal_value} 变为 {current_value}，偏离 {deviation}%

**关联分析**：
与此同时，以下指标也发生了异常：
- {related_metric_1}：{change_description}
- {related_metric_2}：{change_description}

**初步归因**：
经过维度下钻分析，该异常主要由以下因素导致：
- {root_cause_1}（数据基础说明：{data_basis_note}）
- {root_cause_2}（数据基础说明：{data_basis_note}）

**建议行动**：
1. {immediate_action}（建议承接方向：{owner_or_direction}）
2. {follow_up_action}（建议承接方向：{owner_or_direction}）

**影响评估**：
如果不处理，预计每周损失 ${estimated_loss}

---

二、跨模块协同原则

2.1 何时建议升级为深度诊断

当出现以下情况时，应将当前异常从常规数据体检升级为更深一层的专项诊断：

1. 多个维度同时出现异常（≥3 个红灯）
   → “检测到多维度异常，建议做一次全面诊断”

2. 单个异常持续 2 周以上未改善
   → “该异常已持续 {weeks} 周，建议做专项深诊”

3. 北极星指标连续 2 个周期偏离目标
   → “北极星指标连续偏离，建议做全链路诊断”

4. 用户数据显示利润率持续下降
   → “利润率趋势性下降，建议做利润树诊断”

2.2 深度诊断完成后的监控闭环

深度诊断完成后，应把以下信息纳回数据体检流程的持续监控清单：

1. 诊断发现的关键指标及其目标值
   → 将这些指标加入监控列表

2. 行动方案的预期效果
   → 在后续复检中追踪实际效果

3. 需要持续监控的风险指标
   → 对这些指标设置更敏感的预警阈值

2.3 执行优化后的数据反馈

当对应执行方向完成优化后：

1. 将优化前后的数据对比纳回监控记录
2. 更新基准数据
3. 在下次复检中验证优化效果
4. 形成完整的“发现 → 诊断 → 执行 → 验证”闭环

2.4 内部协同映射（仅供系统使用，不直接进入用户交付物）

- 升级为深度诊断：内部优先承接到 `afa-diagnose`。
- 深度诊断完成后的指标回传：由 `afa-diagnose` 回传给 `afa-dashboard`。
- 执行优化完成后的数据反馈：由对应执行模块（如 `afa-fb`、`afa-email` 等）回传给 `afa-dashboard`。

北极星指标（NSM）实战手册

用途：帮助 DTC 品牌找到、设定并运用北极星指标，将整个组织对齐于单一增长焦点。

---

一、NSM 核心原理

1.1 什么是北极星指标

北极星指标（North Star Metric, NSM）是一个能够衡量品牌为客户创造核心价值的单一指标。它不是收入或 GMV，而是一个领先指标——当 NSM 持续增长时，收入和利润自然随之增长。

NSM 的三个必要条件： 1. 体现客户价值：量化客户从产品中获得"啊哈时刻"的程度 2. 预示未来收入：NSM 增长必须能带来长期收入增长 3. 可被团队影响：日常工作能直接驱动 NSM 提升

1.2 NSM 的分解公式

NSM = 广度 (Breadth) × 深度 (Depth) × 频率 (Frequency) × 效率 (Efficiency)

广度：有多少用户体验到了核心价值？
深度：用户体验核心价值的程度有多深？
频率：用户多久体验一次核心价值？
效率：用户多快能体验到核心价值？

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二、按商业模式的 NSM 选择指南

2.1 订阅制品牌

典型品类：保健品、食品补充剂、美妆补充装、宠物食品、咖啡

推荐 NSM：月度活跃订阅用户数 (Monthly Active Subscribers)

为什么：订阅制品牌的核心价值是"持续为客户提供便利和价值"。活跃订阅用户数直接衡量了有多少客户在持续获得这个价值。

输入指标分解：

行动杠杆：

• 提升广度：优化订阅落地页、首单订阅折扣、免费试用
• 提升深度：升级套餐、附加产品、个性化推荐
• 提升频率：减少流失（改善产品、灵活暂停、挽回流程）
• 提升效率：简化订阅流程、社证展示、紧迫感设计

2.2 复购型消费品

典型品类：非订阅美妆、日用品、零食、饮料

推荐 NSM：每月完成至少 2 次购买的客户数

为什么：复购型品牌的核心价值是"成为客户日常生活的一部分"。月购 2 次以上说明客户已经形成了购买习惯。

输入指标分解：

行动杠杆：

• 提升广度：获客渠道优化、口碑推荐
• 提升深度：Bundle 策略、交叉销售、升级推荐
• 提升频率：补货提醒、限时复购优惠、积分体系
• 提升效率：首单后即时触达、教育内容、使用指南

2.3 高客单价耐用品

典型品类：家具、电子产品、高端厨具、运动器材

推荐 NSM：提交合格购买意向的用户数（Qualified Leads）

为什么：高客单品的核心价值是"帮客户找到完美满足其特定需求的产品"。合格购买意向（深度浏览+加购/询价）说明客户认可了产品价值。

输入指标分解：

行动杠杆：

• 提升广度：内容营销、SEO、教育性广告
• 提升深度：配件生态、延保服务、高端线
• 提升频率：售后体验→口碑→推荐
• 提升效率：产品对比工具、AR 体验、实时客服

2.4 时尚/季节性品牌

典型品类：服饰、鞋包、配饰、季节性装饰

推荐 NSM：每季度回购的客户数

为什么：时尚品牌的核心价值是"帮客户表达个人风格"。每季度回购说明客户认可品牌的审美和品质。

输入指标分解：

行动杠杆：

• 提升广度：社交媒体、KOL 合作、UGC
• 提升深度：搭配推荐、Look Book、Bundle
• 提升频率：新品预告、会员专属、季节性活动
• 提升效率：预售机制、新品首发优惠、VIP 提前购

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三、NSM 常见错误

---

四、NSM 追踪最佳实践

4.1 追踪频率

4.2 NSM 仪表盘设计

┌─────────────────────────────────────────┐
│  北极星指标：{nsm_name}              │
│  ┌─────────────────────────────────────┐│
│  │  当前值：{value}  目标：{target}     ││
│  │  进度：████████░░ {progress}%       ││
│  │  趋势：{trend_chart}                ││
│  └─────────────────────────────────────┘│
│                                         │
│  输入指标：                              │
│  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐│
│  │ 广度   │ │ 深度   │ │ 频率   │ │ 效率   ││
│  │ {val}  │ │ {val}  │ │ {val}  │ │ {val}  ││
│  │ {stat} │ │ {stat} │ │ {stat} │ │ {stat} ││
│  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘│
└─────────────────────────────────────────┘

4.3 NSM 复盘模板

## NSM 周复盘

**周期**：{week}
**NSM**：{nsm_name}
**本周值**：{value}（上周：{last_value}，变化：{change}）

### 输入指标变化
| 输入指标 | 上周 | 本周 | 变化 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {metric} | {old} | {new} | {change} | {emoji} |

### 本周关键行动
1. {action_1}：{result}
2. {action_2}：{result}

### 下周计划
1. {plan_1}（目标影响：{metric} +{expected_change}）
2. {plan_2}（目标影响：{metric} +{expected_change}）

### 学习与洞察
- {learning}

---

NSM 不是一个完美的指标，而是一个足够好的焦点。它的价值在于帮助整个团队对齐方向，而不是精确预测未来。

报告模板

用途：数据仪表盘流程在输出数据体检报告时，根据场景选择对应的模板。

用途说明：本模板库覆盖首次体检、周期复检、专项分析、异常预警、数据缺口整理与 NSM 设定等常见数据输出场景。

层级声明：本文件默认作为 internal-only 的内部起草模板库使用，不得整段直接粘贴给用户。

如需整理为用户可见交付物，涉及负责人、承接团队、内部路由或系统字段的内容，只保留自然业务角色写法，不带内部编排说明。

渲染规则：本文件中所有 KPI、ROAS/ROI、预算配比、渠道占比、观察窗口与目标值，默认只可视为外部参考、保守起点或待验证目标，不得写成统一健康线，也不得伪装成品牌当前既成事实；当证据不足时，先输出保守可执行版，并显式标出待验证项。

---

模板一：首次全面体检报告

# AFA DTC 数据体检报告（首次）

**品牌**：{brand_name}
**品类**：{category}
**体检日期**：{date}
**数据基础**：{data_sources_description}
  例：「基于你提供的 Shopify 后台数据（近期观察窗）+ GA4 数据 + Meta Ads 后台数据」

---

## 一、核心指标总览

| 指标 | 你的数据 | 行业基准（参考） | 差距 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 月营收 | ${value} | - | {trend} | {状态} |
| 转化率 | {pct}% | {benchmark}% | {gap} | {状态} |
| 客单价 | ${value} | ${benchmark} | {gap} | {状态} |
| LTV:CAC | {ratio} | {benchmark} | {gap} | {状态} |
| 净利润率 | {pct}% | {benchmark}% | {gap} | {状态} |
| 复购率 | {pct}% | {benchmark}% | {gap} | {状态} |

> 行业基准仅作参考对照，不同品类/阶段差异较大。

---

## 二、北极星指标

**推荐 NSM**：{nsm_name}
**当前值**：{nsm_value}
**建议目标**：{nsm_target}（按当前阶段与证据强度填写时间窗）

| 输入指标 | 当前值 | 行业基准（参考） | 差距 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 广度：{metric} | {value} | {avg} | {gap} | {状态} |
| 深度：{metric} | {value} | {avg} | {gap} | {状态} |
| 频率：{metric} | {value} | {avg} | {gap} | {状态} |
| 效率：{metric} | {value} | {avg} | {gap} | {状态} |

---

## 三、渠道表现

| 渠道 | 花费 | 营收 | ROAS | CAC | 行业基准 ROAS（参考） | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {channel} | ${spend} | ${revenue} | {roas}x | ${cac} | {benchmark}x | {状态} |

**渠道结构分析**：
- 付费渠道占比：{pct}%（可与当前阶段的外部参考区间对照，不写统一上限）
- 自有渠道占比：{pct}%（可结合成熟度、复购结构与品牌资产判断是否需要提升）
- 自然渠道占比：{pct}%（可结合搜索、内容与口碑积累情况判断）

---

## 四、异常预警

{如果有异常}
### 异常 #{n}：{anomaly_title}
- **严重度**：{severity}
- **描述**：{description}
- **常见原因**：{列出常见可能原因清单}
- **基于你的数据判断**：{推理链}
- **建议行动**：{action} [{成本标签}] → 建议负责人 / 承接团队：{建议负责人或承接团队}

{如果没有异常}
本次体检未发现严重异常。

---

## 五、行动建议（按优先级排序 + 成本标签）

| 优先级 | 行动 | 成本标签 | 推算依据 | 建议负责人 / 承接团队 |
|:---:|:---|:---|:---|:---:|
| {priority} | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {brief_calculation} | {建议负责人或承接团队} |
| {priority} | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {brief_calculation} | {建议负责人或承接团队} |
| {priority} | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {brief_calculation} | {建议负责人或承接团队} |

---

## 六、数据补充建议

以下数据在本次体检中缺失，如果能补充将使分析更精准：
- [ ] {missing_data_1}（可从 {source_name} 的 {navigation_hint} 获取）
- [ ] {missing_data_2}（可从 {source_name} 的 {navigation_hint} 获取）

---

## 七、下次体检

- **建议时间**：{next_date}（按当前数据波动、修复节奏和观察需求填写，不默认固定周期）
- **重点关注**：
  1. {focus_1}
  2. {focus_2}

---

模板二：周期性复检报告

# AFA DTC 数据复检报告

**品牌**：{brand_name}
**复检日期**：{date}
**上次体检**：{last_date}
**间隔**：{interval}
**数据基础**：{data_sources_description}

---

## 一、指标变化总览

| 指标 | 上期 | 本期 | 变化 | 趋势 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {metric} | {old_value} | {new_value} | {change} | 改善/恶化/持平 | {状态} |

---

## 二、NSM 进展追踪

**{nsm_name}**：{old_value} → {new_value}（{change}）
**目标进度**：{progress}（按当前阶段口径填写，避免默认固定进度值）

| 输入指标 | 上期 | 本期 | 变化 | 目标 | 进度 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {input_metric} | {old} | {new} | {change} | {target} | {progress} |

---

## 三、异常更新

### 已解决
| 异常 | 解决方式 | 效果 |
|:---|:---|:---|
| {anomaly} | {resolution} | {impact} |

### 持续存在
| 异常 | 持续时间 | 趋势 | 建议 |
|:---|:---:|:---:|:---|
| {anomaly} | {duration} | {trend} | {suggestion} |

### 新发现
| 异常 | 严重度 | 常见原因 | 基于数据判断 | 建议行动 |
|:---|:---:|:---|:---|:---|
| {anomaly} | {severity} | {common_causes} | {reasoning} | {action} |

---

## 四、行动建议更新（带成本标签）

| 优先级 | 行动 | 成本标签 | 状态 | 备注 |
|:---:|:---|:---|:---:|:---|
| 1 | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | 已完成/进行中/新增 | {note} |

---

模板三：专项分析报告

# AFA DTC 专项分析报告：{analysis_topic}

**品牌**：{brand_name}
**分析日期**：{date}
**分析范围**：{scope}
**时间周期**：{period}
**数据基础**：{data_sources_description}

---

## 一、分析摘要

{一段话总结关键发现}

---

## 二、详细数据

{根据分析维度展示详细数据表格}

---

## 三、与基准对比

| 指标 | 当前值 | 行业基准（参考） | 差距 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {metric} | {value} | {avg} | {gap} | {状态} |

> 行业基准仅作参考对照。

---

## 四、问题定位

**常见原因框架**：
A. {possible_cause_a}
B. {possible_cause_b}
C. {possible_cause_c}

**基于你的数据验证**：
{推理链：evidence → conclusion}

---

## 五、行动建议（带成本标签，按当前证据强度排序）

| 优先级 | 行动 | 成本标签 | 推算依据 | 建议负责人 / 承接团队 |
|:---:|:---|:---|:---|:---:|
| 1 | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {calculation} | {建议负责人或承接团队} |

---

## 六、后续追踪

- 建议在合适的观察窗口后复查以下指标：
  1. {metric_1}
  2. {metric_2}

---

模板四：异常预警快报

# AFA DTC 异常预警快报

**品牌**：{brand_name}
**检测时间**：{detection_time}
**严重度**：{severity_text}
**数据基础**：{data_sources_description}

---

## 异常概述

**异常指标**：{metric_name}
**当前值**：{current_value}
**正常范围**：{normal_range}
**偏离程度**：{deviation}%
**影响范围**：{scope}

---

## 关联分析

与此同时，以下指标也发生了异常变化：

| 关联指标 | 变化 | 关联度 |
|:---|:---|:---:|
| {metric} | {change} | 高/中/低 |

---

## 归因分析

**常见原因**（按发生频率排序）：
1. {cause_1}
2. {cause_2}
3. {cause_3}

**基于你的数据判断**：
  推理链：{evidence_1} + {evidence_2} → 判断最可能原因是 {conclusion}

**数据基础声明**：{data_limitation_note}
  例：「以上判断基于当前可获得的短期数据；如果能补充更完整的观察窗口，归因会更精准」

---

## 建议行动（带成本标签）

| 紧急度 | 行动 | 成本标签 | 建议负责人 / 承接团队 |
|:---:|:---|:---|:---:|
| 高 | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {建议负责人或承接团队} |
| 中 | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {建议负责人或承接团队} |
> 注：紧急度分层应结合异常影响面、证据强度与修复成本综合判断，不默认绑定固定阈值。

---

模板五：数据缺口清单

# AFA DTC 数据需求清单

为了给你做更精准的数据体检，以下信息会显著提高判断质量；如暂时不全，也可以先基于已有信息给出初步诊断，再逐步补证。

---

## 优先提供（有这些可显著提高体检准确度；如暂时不全，仍可先做初步判断）

1. **品牌基本信息**
   - 品牌名称和网站 URL
   - 主要品类（美妆/服饰/食品/保健品/...）
   - 品牌阶段（按当前体量与经营成熟度描述）

2. **核心业务数据**
   - 月营收（大概数字即可）— 可从 [Shopify > Analytics > Reports] 获取
   - 月订单数 — 可从 [Shopify > Analytics > Reports] 获取

3. **获客数据**
   - 月广告花费（总额）— 可从 [各广告后台] 获取
   - 主要投放渠道（Facebook / Google / TikTok / 其他）

---

## 建议提供（有了体检更精准，没有也能做基础分析）

4. **转化数据**
   - 网站转化率 — 可从 [Shopify > Analytics > Online store conversion] 获取
   - 各渠道 ROAS — 可从 [各广告后台 > Campaigns] 获取

5. **留存数据**
   - 复购率 — 可从 [Shopify > Analytics > Returning customer rate] 获取
   - Email 列表大小 — 可从 [Klaviyo/Mailchimp > Lists] 获取

6. **财务数据**
   - 毛利率
   - 退货率

---

如能补充以上数据，后续判断会更精准；如果暂时无法一次提供完整数据，也可先基于已有信息继续。
如果你不确定怎么找这些数据，告诉我，我可以教你。

执行铁律：

- 不标注为行业参考（非用户实际数据）当作用户实际数据使用。

- 不主动推送长篇工具设置教程。用户问了再教。

- 用户没给数据就等待，不编造。

---

模板六：NSM 设定报告

# AFA DTC 北极星指标设定报告

**品牌**：{brand_name}
**设定日期**：{date}
**数据基础**：{data_sources_description}

---

## 你的北极星指标

**NSM**：{nsm_name}
**定义**：{nsm_definition}
**当前值**：{current_value}
**阶段目标**：{target_value}（按当前阶段与证据强度填写时间窗）

**为什么选择这个指标**：
{rationale}

---

## 输入指标分解

| 维度 | 输入指标 | 当前值 | 目标值 | 提升幅度 |
|:---|:---|:---:|:---:|:---:|
| 广度 | {metric} | {current} | {target} | {change} |
| 深度 | {metric} | {current} | {target} | {change} |
| 频率 | {metric} | {current} | {target} | {change} |
| 效率 | {metric} | {current} | {target} | {change} |

---

## 行动路线图（带成本标签）

| 阶段 | 时间 | 重点输入指标 | 关键行动 | 成本标签 | 建议负责人 / 承接团队 |
|:---:|:---|:---|:---|:---|:---:|
| {phase} | {time_window} | {metric} | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {建议负责人或承接团队} |
| {phase} | {time_window} | {metric} | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {建议负责人或承接团队} |
| {phase} | {time_window} | {metric} | {action} | [{预算}] [{时间}] [{技能}] | {建议负责人或承接团队} |

---

## 追踪计划

- **复检频率**：按数据波动、执行节奏和观察需求填写，不默认固定频次
- **关键里程碑**：
  1. {time_window}：{milestone}
  2. {time_window}：{milestone}
  3. {time_window}：{milestone}

---

所有模板中的 {placeholder} 在实际使用时由数据仪表盘流程根据用户数据自动填充，并统一遵守数据基础声明、推理透明、成本标签与数据缺口提示的输出纪律。

工作模式与模板

本文件为全局数据中枢的内部参考文件，用于沉淀本模块的工作模式、执行模板与交付骨架。

层级声明：本文件默认作为 internal-only 的内部起草模板库使用，不得整段直接粘贴给用户。

如需整理为用户可见交付物，必须删除内部路由标签、模块代号和系统字段，只保留自然语言、业务角色与行动建议。

渲染规则：本文件中的 KPI、渠道占比、NSM 目标、异常等级、ICE/优先级、时间窗口和任何推算结果，默认只可作为参考结构、保守起点或待验证判断；不得写成统一健康线或品牌当前既成事实。

---

一、数据体检工作流

1.1 工作流一：首次数据体检（Full Health Check）

触发条件：用户首次使用数据体检流程，或说“帮我做一次全面数据体检”

Step 1: 数据收集
  ├── 引导用户提供核心数据（使用数据收集模板）
  ├── 最低必要信息：优先收集月营收、月订单数、广告花费、主要渠道
  ├── 缺失数据标注为"—"，不做任何估算，列入数据缺口清单
  └── 将收集到的数据存入 brand-brain/metrics.md

Step 2: NSM 设定
  ├── 如果尚未设定 NSM → 启动 NSM 设定引导流程
  └── 如果已有 NSM → 跳过

Step 3: 基准线生成
  ├── 基于用户提供的数据计算指标画像（CVR、AOV、CAC、ROAS 等）
  ├── 如有历史数据，以历史最优值为参考线
  ├── 如无历史数据，引导用户设定阶段性目标或保守参考区间，不把行业均值写成品牌真实基线
  └── 将基准线存入 brand-brain/metrics.md

Step 4: 三层看板生成
  ├── 生成高管摘要层（核心指标 + 状态，数量按信息密度决定）
  ├── 生成渠道管理层（各渠道表现矩阵）
  └── 生成客户洞察层（如有足够数据）

Step 5: 异常扫描
  ├── 对所有指标进行三层异常检测
  ├── 对检测到的异常执行 IDA 三步诊断
  └── 生成异常预警列表

Step 6: 输出报告
  ├── 使用"首次体检报告"模板
  ├── 包含：整体健康度评分 + 三层看板 + 异常列表 + 行动建议
  └── 更新 brand-brain/learnings.jsonl

1.2 工作流二：周期性复检（Periodic Check-up）

触发条件：用户说"帮我看看这周/这个月的数据"

Step 1: 数据更新
  ├── 询问用户最新数据
  ├── 与 brand-brain/metrics.md 中的历史数据对比
  └── 更新 metrics.md

Step 2: 变化追踪
  ├── 计算所有指标的周环比/月环比变化
  ├── 标记显著变化（按波动背景与业务影响判断）
  └── 追踪上次体检发现的异常是否已改善

Step 3: 异常扫描
  ├── 执行三层异常检测
  ├── 对新发现的异常执行 IDA 诊断
  └── 对持续存在的异常升级严重度

Step 4: NSM 追踪
  ├── 更新 NSM 及其输入指标的最新值
  ├── 计算 NSM 健康度评分
  └── 评估是否在目标轨道上

Step 5: 输出报告
  ├── 使用"复检报告"模板
  ├── 重点展示：变化趋势 + 新异常 + NSM 进展
  └── 更新 learnings.jsonl

1.3 工作流三：专项数据分析（Deep Dive）

触发条件：用户说"帮我分析一下 Facebook 广告数据"、"看看转化漏斗"

Step 1: 确定分析范围
  ├── 用户想分析哪个维度？
  │   ├── 付费广告（Facebook / Google / TikTok）
  │   ├── 转化漏斗
  │   ├── 留存与复购
  │   ├── Email / SMS
  │   ├── SEO / 自然流量
  │   └── 客户分层（RFM）
  └── 确定时间范围

Step 2: 数据收集
  ├── 针对该维度收集详细数据
  └── 引导用户提供渠道特定的指标

Step 3: 深度分析
  ├── 使用该维度对应的诊断框架
  ├── 与用户历史数据、目标值或盈亏平衡线对比
  ├── 执行维度下钻分析
  └── 识别最大的机会和问题

Step 4: 输出报告
  ├── 使用"专项分析报告"模板
  ├── 包含：详细数据对比 + 问题定位 + 行动建议
  └── 如果发现严重问题 → 建议升级为全链路深度诊断

1.4 工作流四：实时异常响应（Alert Response）

触发条件：用户说"我的 ROAS 突然暴跌"、"转化率掉了"

Step 1: 快速确认
  ├── 确认异常指标和当前值
  ├── 确认异常开始时间
  └── 确认影响范围

Step 2: IDA 三步诊断
  ├── 异常确认与量化
  ├── 跨指标关联分析
  └── 维度下钻归因

Step 3: 快速输出
  ├── 使用“异常预警”输出格式
  ├── 给出初步归因和建议行动
  └── 如果问题复杂 → 建议升级为专项深度诊断

Step 4: 后续追踪
  ├── 将异常记录到 learnings.jsonl
  └── 在下次复检时追踪是否已解决

1.5 内部协作映射（仅供系统使用，不直接进入用户交付物）

- 当专项分析发现问题已超出常规数据体检范围时：建议内部承接到 `afa-diagnose` 做深度诊断。
- 当异常响应确认问题复杂、跨维度或持续存在时：建议内部承接到 `afa-diagnose` 做专项深诊。
- learnings.jsonl 记录时如需保留系统标签，使用统一格式：`- [日期] [afa-dashboard] 具体发现（含量化数据）`。

---

二、数据驱动决策循环

数据的终极目标是驱动更好的商业决策。数据体检流程不仅帮你看数据，还帮你用数据。

2.1 五步决策循环

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                                                  │
│    ① 设定目标 ──→ ② 获取数据 ──→ ③ 分析洞察    │
│         ↑                              │         │
│         │                              ↓         │
│    ⑤ 衡量学习 ←── ④ 采取行动                    │
│                                                  │
└──────────────────────────────────────────────────┘

① 设定目标：

• 基于 NSM 罗盘，明确当前最重要的增长目标
• 将目标分解为可衡量的输入指标
• 设定时间框架和目标值

② 获取数据：

• 通过三层仪表盘全面监控数据
• 确保数据追踪准确（GA4 + 平台数据 + 第三方工具）
• 定期更新 brand-brain/metrics.md

③ 分析洞察：

• 利用 IDA 框架发现数据背后的"为什么"
• 提出可验证的假设
• 例："我们认为优化移动端结账流程有机会提升转化率，但具体幅度需要验证"

④ 采取行动：

• 基于假设，设计具体的实验
• 转交给对应的专项方向继续执行（如转化优化、付费投放等）
• 设定实验的成功标准和时间框架

⑤ 衡量学习：

• 评估实验结果，验证或推翻假设
• 将学到的知识记录到 learnings.jsonl（必须使用 Hub 统一四分类格式：有效的做法 / 无效的做法 / 用户洞察 / 行业变化；如需保留系统标签，参见上方 internal-only 区块）
• 用于指导下一轮的目标设定

2.2 假设驱动分析模板

## 假设 #{number}

**观察**：{observation}
**假设**：如果我们 {action}，那么 {metric} 将会 {expected_change}
**依据**：{evidence_or_reasoning}
**实验设计**：{experiment_description}
**成功标准**：{success_criteria}
**时间框架**：{timeframe}
**后续跟进方向**：{follow_up_direction}

### 实验结果（待填写）
**实际结果**：{actual_result}
**结论**：假设 ✅ 验证 / ❌ 推翻
**学习**：{key_learning}
**下一步**：{next_action}

---

三、数据收集引导

3.1 极简数据收集模板

为了给你做数据体检，我需要一些基础数据。
不用一次全给，先给你有的，没有的我会标注为“—”，不会估算。

🔴 最低必要信息：
1. 月营收大概多少？（例：$50K）
2. 月广告花费大概多少？（例：$15K）
3. 你的品类是什么？（例：美妆/服饰/食品/保健品）

🟡 如果有更好（让体检更精准）：
4. 月订单数
5. 转化率
6. 各渠道的 ROAS
7. 复购率
8. Email 列表大小

🟢 锦上添花：
9. 各渠道详细数据（CTR、CPM、CPC）
10. 客户 LTV 数据
11. 退货率

🟡 成本数据（用于精确计算净利润率）：
12. 产品成本（COGS）：每个 SKU 的采购/生产成本
13. 物流成本：平均每单运费（包括包装）
14. 支付处理费：按实际支付服务商费率填写
15. 平台费用：Shopify 月费 + 应用订阅费

如果不确定具体数字，可以用以下估算方式：
  ├── COGS 可参考历史财务或供应链报价估算
  ├── 物流成本可参考近期订单结构与目的地分布估算
  └── 支付处理费可参考支付服务商账单估算

3.2 数据在哪里找

Shopify 后台：
  ├── Analytics → Reports → Sales over time（营收）
  ├── Analytics → Reports → Online store conversion rate（转化率）
  ├── Analytics → Reports → Returning customer rate（复购率）
  └── Analytics → Reports → Average order value（AOV）

Google Analytics 4：
  ├── Reports → Monetization → Ecommerce purchases（营收、转化）
  ├── Reports → Acquisition → Traffic acquisition（流量来源）
  └── Reports → Engagement → Pages and screens（页面表现）

Facebook Ads Manager：
  ├── Campaigns → Columns → Customize（自定义列）
  ├── 关键列：ROAS, CTR, CPM, CPC, Frequency, Reach
  └── 时间范围：选择你要分析的周期

Google Ads：
  ├── Campaigns → 选择时间范围
  ├── 关键列：Cost, Conversions, Conv. Value, ROAS, CPC
  └── Search Terms Report（搜索词报告）

Klaviyo：
  ├── Analytics → Dashboard（整体表现）
  ├── Analytics → Flows（自动化序列表现）
  └── Analytics → Campaigns（活动表现）

3.3 自动化数据接入 SOP

如果你觉得手动提供数据太麻烦，可以用以下方式快速导出：

Shopify 数据导出：
  ├── 方法 1：Shopify 后台 → Analytics → Reports → 选择报表 → Export
  ├── 方法 2：安装 Lifetimely / Triple Whale 等插件，自动生成报表
  └── 方法 3：截图 Shopify 后台数据页面，我来帮你提取数字

GA4 数据导出：
  ├── 方法 1：GA4 → Reports → 右上角 Share → Download file
  ├── 方法 2：GA4 → Explore → 自定义报表 → Export
  └── 方法 3：截图 GA4 概览页面，我来帮你解读

广告平台数据导出：
  ├── Meta Ads Manager → 选择时间范围 → Reports → Export
  ├── Google Ads → Reports → Predefined reports → Download
  └── TikTok Ads Manager → 报表 → 导出

推荐的一站式数据工具（按预算）：
  ├── 免费：Google Sheets + Shopify 原生报表（手动更新）
  ├── $29-99/月：Lifetimely（LTV 分析）/ BeProfit（利润追踪）
  ├── $100-300/月：Triple Whale（全渠道归因）/ Polar Analytics（自动看板）
  └── $300+/月：Northbeam（高级归因）/ Daasity（企业级 BI）

---

四、输出报告模板

4.1 首次体检报告模板

# AFA DTC 数据体检报告

**品牌**：{brand_name}
**体检日期**：{date}
**基准来源**：{benchmark_source}（用户目标 / 历史最优 / 上月环比 / 盈亏平衡线）
**品类**：{category}

---

## 北极星指标

**{nsm_name}**：{nsm_value}
**健康度**：{health_score}（按当前评分口径展示） {status_emoji}
**目标**：{target_value}（差距：{gap}）

| 输入指标 | 当前值 | 目标值 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|
| {input_1} | {value} | {target} | {emoji} |
| {input_2} | {value} | {target} | {emoji} |
| {input_3} | {value} | {target} | {emoji} |
| {input_4} | {value} | {target} | {emoji} |

---

## 高管摘要

| 指标 | 当前值 | 基准 | 差距 | 状态 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 月营收 | ${value} | {prev_or_target} | {trend} | {emoji} |
| 新客收入占比 | {pct}% | {prev_or_target} | {gap} | {emoji} |
| 净利润率 | {pct}% | {prev_or_target} | {gap} | {emoji} |
| LTV:CAC | {ratio} | {prev_or_target} | {gap} | {emoji} |
| 复购率 | {pct}% | {prev_or_target} | {gap} | {emoji} |
| 异常数量 | {count} | 0 | - | {emoji} |

---

## 渠道表现

[渠道矩阵表格]

---

## ⚠️ 异常预警

[异常列表，按严重度排序]

---

## 建议行动

[基于数据发现的行动建议，含建议承接方向或负责人]

---

## 下次体检

建议 {timeframe} 后进行复检，届时重点关注：
1. {focus_1}
2. {focus_2}

4.2 复检报告模板

# AFA DTC 数据复检报告

**品牌**：{brand_name}
**复检日期**：{date}
**上次体检**：{last_date}
**间隔**：{interval}

---

## 指标变化追踪

| 指标 | 上次 | 本次 | 变化 | 趋势 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {metric} | {old} | {new} | {change} | {emoji} |

↑ 改善  ↓ 恶化  → 持平

---

## NSM 进展

{nsm_name}：{old_value} → {new_value}（{change}）
目标进度：{progress}（按当前阶段口径展示）

---

## ⚠️ 异常更新

### 已解决的异常
- {resolved_anomaly}

### 持续存在的异常
- {persistent_anomaly}（已持续 {duration}）

### 新发现的异常
- {new_anomaly}

---

## 建议行动

[更新后的行动建议]

---

五、Brand Brain 数据文件规范

5.1 metrics.md 文件结构

# {Brand Name} 核心指标档案

## 北极星指标
- NSM：{nsm_name}
- 当前值：{value}
- 目标值：{target}
- 设定日期：{date}

## 输入指标
| 指标 | 当前值 | 目标值 |
|:---|:---:|:---:|
| {input_1} | {value} | {target} |
| {input_2} | {value} | {target} |
| {input_3} | {value} | {target} |
| {input_4} | {value} | {target} |

## 基准线
- 品类：{category}
- 基准来源：{用户目标 / 历史最优 / 上月环比}
- 用户目标（如有）：
  | 指标 | 目标值 | 设定日期 |
  |:---|:---:|:---|

## 历史数据
| 月份 | 营收 | 订单数 | 转化率 | AOV | ROAS | 复购率 |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| {month} | ${value} | {value} | {pct}% | ${value} | {value}x | {pct}% |

## 异常记录
| 日期 | 异常指标 | 描述 | 状态 |
|:---|:---|:---|:---:|
| {date} | {metric} | {description} | ✅/⏳/❌ |