前言¶
会员运营团队最怕两件事：一是指标口径说不清，RFM 的 R、F、M 各取多长时间、流失怎么定义、核销率分子分母是什么，每人一套说法；二是运营动作没有数据依据，召回谁、什么时候做、力度多大、派给谁、效果怎么回收，全靠拍脑袋。这个 Skill 针对的就是前者——把会员数据的分析口径、公式、分层、圈选、数仓结构和看板指标做成一套可直接引用的规范，让运营动作背后的数据依据有出处。
它不是私域执行工具。朋友圈、群发、欢迎语、社群 SOP、企微操作这类执行内容，以及私域整盘经营诊断，属于另一个 Skill majia-siyu。同一动作的两半，先数据后执行：本 Skill 负责”圈谁、何时、力度、派给谁、怎么回收”的依据，majia-siyu 负责”执行成什么样”。
这是什么¶
一句话定位：会员数据顾问，覆盖从指标口径到 SQL/DDL、从标签体系到看板的会员数据分析全链路。
- 出品方：
user_6f3261b7，发布在 SkillHub 社区。 - 坐标：
@user_6f3261b7/majia-huiyuan，官方地址https://api.skillhub.cn/user_6f3261b7/majia-huiyuan。 - 页面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_6f3261b7/majia-huiyuan - 版本：1.5.0，分类
data-analysis，社区来源，无需 API Key（requires_api_key=false）。 - 页面显示评分 100000、下载 1085（来源为抓取时的资料快照；官方页面在撰写时无法二次打开核实）。
它解决的问题是：会员数据散落在 CDP、CRM、数仓和 BI 里，口径不统一，运营拿到的”复购率”“流失率”对不上数。本 Skill 提供一套统一的口径、公式、分层规则和表结构，用于对齐数据团队和运营团队。
核心能力¶
以下能力均来自官方简介，按交付物类型归组。
指标口径与公式¶
覆盖会员指标口径、RFM、复购/留存/流失公式、核销率、客单价。这类交付物的关键不是算出来，而是把分子、分母、时间窗、去重规则写清楚，本 Skill 负责提供这些口径。
分层与圈选¶
覆盖会员分层/分群、人群圈选、标签体系。用于把”高价值客户”“沉睡客户”这类业务说法翻译成可执行的筛选条件。
身份打通与归因¶
覆盖 CDP、OneID 身份打通、Cohort。用于解决同一会员在多端、多渠道下身份割裂、无法跨场景归因的问题。
数仓与 SQL¶
覆盖会员数仓（DIM/DWD/DWS/ADS）、SQL/DDL、字段词典、数据质量。用于落地口径：表怎么分层、字段怎么命名、DDL 怎么写、数据质量怎么校验。
看板与 BI 复刻¶
覆盖会员看板、观远 BI 复刻。用于把口径固化到看板里，让数据团队和运营团队看同一套数。
运营动作的数据依据¶
当用户提出召回、提频、防流失、流失预警、新客转化、渠道迁移（外卖↔堂食）、导购任务分派等会员运营动作时，本 Skill 负责动作背后的数据依据：圈谁、何时、力度、派给谁、怎么回收。动作的执行内容走 majia-siyu。
安装与启用¶
官方页面未提供可直接复制的安装命令，撰写时页面也无法二次打开，因此不臆造命令。可用的启用方式如下：
- SkillHub 页面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_6f3261b7/majia-huiyuan - 官方地址：
https://api.skillhub.cn/user_6f3261b7/majia-huiyuan - 分类：
data-analysis；标签requires_api_key=false，说明调用不需要额外配置 API Key。 - 版本：1.5.0；坐标
@user_6f3261b7/majia-huiyuan。
在支持 SkillHub 的客户端里，通过官方地址定位到该 Skill 后启用即可。具体客户端（Cursor、Codex CLI、Claude Code 等）的安装命令在抓取资料中未见，不在此罗列。
典型用法¶
以下用法来自官方简介中声明的交付物类型，不是可复现的命令，而是告诉模型在什么场景下调用本 Skill。
1、对齐会员指标口径¶
当交付物是会员指标口径、RFM、复购/留存/流失公式、核销率、客单价时，先让模型给出统一口径：分子、分母、时间窗、去重规则、口径变更的生效时间。例如 RFM 的 R（最近一次消费时间）、F（消费频次）、M（消费金额）取多长时间窗口、按什么粒度（会员 ID）计算，需要在这一步写死，避免后续每个人各算一套。
2、做会员分层与人群圈选¶
当需要会员分层/分群、人群圈选、标签体系时，让模型先产出分层规则和标签定义，再输出对应的筛选条件。分层结果要能对应到数仓里的具体表和字段。
3、落地数仓结构¶
当需要会员数仓（DIM/DWD/DWS/ADS）、SQL/DDL、字段词典、数据质量时，让模型按分层输出 DDL 和 SQL，并给出字段词典。分层的原则是：DIM 放维度（会员、门店、商品），DWD 放明细事实，DWS 放汇总，ADS 放应用层指标。字段词典和数据质量规则（空值率、重复率、口径一致性）一并给出，用于上线前校验。
4、为运营动作提供数据依据¶
当用户提出召回、提频、防流失、流失预警、新客转化、渠道迁移（外卖↔堂食）、导购任务分派时，让模型先回答五个问题：圈谁（人群圈选条件）、何时（触发时点或时间窗）、力度（优惠力度或触达频次）、派给谁（导购/渠道分配）、怎么回收（效果回收口径）。这五个问题的答案就是动作的数据依据。
执行内容（朋友圈、群发、欢迎语、社群 SOP、企微操作）交给 majia-siyu，不要在本 Skill 里生成执行文案。
5、复刻会员看板¶
当需要会员看板或观远 BI 复刻时，让模型按指标口径输出看板的指标清单、维度、筛选条件和数据来源，供 BI 侧配置。
适用场景与注意¶
适合谁：会员运营团队、数据分析团队、CRM/私域数据负责人。这类人需要把口径固化到表、看板和运营动作里，而不是每次临时取数。
限制与坑：
- 所有数值都是模拟数据。 官方简介明确说明”全部数值为模拟数据，仅结构与口径可引用”。不要引用其中的具体数字做经营决策，只引用它的结构和口径。
- 只负责数据这一半。 本 Skill 不产出朋友圈、群发、欢迎语、社群 SOP、企微操作等执行内容。同一动作的执行走
majia-siyu，先数据后执行。 - 官方安装命令未见。 撰写时官方页面无法二次打开，安装命令以 SkillHub 页面为准，不同客户端的操作可能有差异，启用前先核对页面。
- 评分与下载量来自抓取快照。 页面显示评分 100000、下载 1085，撰写时页面无法二次打开，数据可能已变化，仅作参考。
小结¶
这个 Skill 的价值不在于给出一套神秘算法，而在于把会员数据分析的口径、公式、分层、数仓结构和看板指标做成统一规范，让数据团队和运营团队说同一套数。当核心交付物是会员指标、RFM、分层圈选、CDP/OneID、数仓 SQL/DDL、字段词典、数据质量、会员看板，或需要为召回、提频、防流失、新客转化、渠道迁移、导购分派等运营动作提供数据依据时，用本 Skill。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_6f3261b7/majia-huiyuan
