前言¶
會員運營團隊最怕兩件事：一是指標口徑說不清，RFM 的 R、F、M 各取多長時間、流失怎麼定義、覈銷率分子分母是什麼，每人一套說法；二是運營動作沒有數據依據，召回誰、什麼時候做、力度多大、派給誰、效果怎麼回收，全靠拍腦袋。這個 Skill 針對的就是前者——把會員數據的分析口徑、公式、分層、圈選、數倉結構和看板指標做成一套可直接引用的規範，讓運營動作背後的數據依據有出處。
它不是私域執行工具。朋友圈、羣發、歡迎語、社羣 SOP、企微操作這類執行內容，以及私域整盤經營診斷，屬於另一個 Skill majia-siyu。同一動作的兩半，先數據後執行：本 Skill 負責”圈誰、何時、力度、派給誰、怎麼回收”的依據，majia-siyu 負責”執行成什麼樣”。
這是什麼¶
一句話定位：會員數據顧問，覆蓋從指標口徑到 SQL/DDL、從標籤體系到看板的會員數據分析全鏈路。
- 出品方：
user_6f3261b7，發佈在 SkillHub 社區。 - 座標：
@user_6f3261b7/majia-huiyuan，官方地址https://api.skillhub.cn/user_6f3261b7/majia-huiyuan。 - 頁面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_6f3261b7/majia-huiyuan - 版本：1.5.0，分類
data-analysis，社區來源，無需 API Key（requires_api_key=false）。 - 頁面顯示評分 100000、下載 1085（來源爲抓取時的資料快照；官方頁面在撰寫時無法二次打開覈實）。
它解決的問題是：會員數據散落在 CDP、CRM、數倉和 BI 裏，口徑不統一，運營拿到的”復購率”“流失率”對不上數。本 Skill 提供一套統一的口徑、公式、分層規則和表結構，用於對齊數據團隊和運營團隊。
核心能力¶
以下能力均來自官方簡介，按交付物類型歸組。
指標口徑與公式¶
覆蓋會員指標口徑、RFM、復購/留存/流失公式、覈銷率、客單價。這類交付物的關鍵不是算出來，而是把分子、分母、時間窗、去重規則寫清楚，本 Skill 負責提供這些口徑。
分層與圈選¶
覆蓋會員分層/分羣、人羣圈選、標籤體系。用於把”高價值客戶”“沉睡客戶”這類業務說法翻譯成可執行的篩選條件。
身份打通與歸因¶
覆蓋 CDP、OneID 身份打通、Cohort。用於解決同一會員在多端、多渠道下身份割裂、無法跨場景歸因的問題。
數倉與 SQL¶
覆蓋會員數倉（DIM/DWD/DWS/ADS）、SQL/DDL、字段詞典、數據質量。用於落地口徑：表怎麼分層、字段怎麼命名、DDL 怎麼寫、數據質量怎麼校驗。
看板與 BI 復刻¶
覆蓋會員看板、觀遠 BI 復刻。用於把口徑固化到看板裏，讓數據團隊和運營團隊看同一套數。
運營動作的數據依據¶
當用戶提出召回、提頻、防流失、流失預警、新客轉化、渠道遷移（外賣↔堂食）、導購任務分派等會員運營動作時，本 Skill 負責動作背後的數據依據：圈誰、何時、力度、派給誰、怎麼回收。動作的執行內容走 majia-siyu。
安裝與啓用¶
官方頁面未提供可直接複製的安裝命令，撰寫時頁面也無法二次打開，因此不臆造命令。可用的啓用方式如下：
- SkillHub 頁面：
https://www.skillhub.cn/skills/user_6f3261b7/majia-huiyuan - 官方地址：
https://api.skillhub.cn/user_6f3261b7/majia-huiyuan - 分類：
data-analysis；標籤requires_api_key=false，說明調用不需要額外配置 API Key。 - 版本：1.5.0；座標
@user_6f3261b7/majia-huiyuan。
在支持 SkillHub 的客戶端裏，通過官方地址定位到該 Skill 後啓用即可。具體客戶端（Cursor、Codex CLI、Claude Code 等）的安裝命令在抓取資料中未見，不在此羅列。
典型用法¶
以下用法來自官方簡介中聲明的交付物類型，不是可復現的命令，而是告訴模型在什麼場景下調用本 Skill。
1、對齊會員指標口徑¶
當交付物是會員指標口徑、RFM、復購/留存/流失公式、覈銷率、客單價時，先讓模型給出統一口徑：分子、分母、時間窗、去重規則、口徑變更的生效時間。例如 RFM 的 R（最近一次消費時間）、F（消費頻次）、M（消費金額）取多長時間窗口、按什麼粒度（會員 ID）計算，需要在這一步寫死，避免後續每個人各算一套。
2、做會員分層與人羣圈選¶
當需要會員分層/分羣、人羣圈選、標籤體系時，讓模型先產出分層規則和標籤定義，再輸出對應的篩選條件。分層結果要能對應到數倉裏的具體表和字段。
3、落地數倉結構¶
當需要會員數倉（DIM/DWD/DWS/ADS）、SQL/DDL、字段詞典、數據質量時，讓模型按分層輸出 DDL 和 SQL，並給出字段詞典。分層的原則是：DIM 放維度（會員、門店、商品），DWD 放明細事實，DWS 放彙總，ADS 放應用層指標。字段詞典和數據質量規則（空值率、重複率、口徑一致性）一併給出，用於上線前校驗。
4、爲運營動作提供數據依據¶
當用戶提出召回、提頻、防流失、流失預警、新客轉化、渠道遷移（外賣↔堂食）、導購任務分派時，讓模型先回答五個問題：圈誰（人羣圈選條件）、何時（觸發時點或時間窗）、力度（優惠力度或觸達頻次）、派給誰（導購/渠道分配）、怎麼回收（效果回收口徑）。這五個問題的答案就是動作的數據依據。
執行內容（朋友圈、羣發、歡迎語、社羣 SOP、企微操作）交給 majia-siyu，不要在本 Skill 裏生成執行文案。
5、復刻會員看板¶
當需要會員看板或觀遠 BI 復刻時，讓模型按指標口徑輸出看板的指標清單、維度、篩選條件和數據來源，供 BI 側配置。
適用場景與注意¶
適合誰：會員運營團隊、數據分析團隊、CRM/私域數據負責人。這類人需要把口徑固化到表、看板和運營動作裏，而不是每次臨時取數。
限制與坑：
- 所有數值都是模擬數據。 官方簡介明確說明”全部數值爲模擬數據，僅結構與口徑可引用”。不要引用其中的具體數字做經營決策，只引用它的結構和口徑。
- 只負責數據這一半。 本 Skill 不產出朋友圈、羣發、歡迎語、社羣 SOP、企微操作等執行內容。同一動作的執行走
majia-siyu，先數據後執行。 - 官方安裝命令未見。 撰寫時官方頁面無法二次打開，安裝命令以 SkillHub 頁面爲準，不同客戶端的操作可能有差異，啓用前先覈對頁面。
- 評分與下載量來自抓取快照。 頁面顯示評分 100000、下載 1085，撰寫時頁面無法二次打開，數據可能已變化，僅作參考。
小結¶
這個 Skill 的價值不在於給出一套神祕算法，而在於把會員數據分析的口徑、公式、分層、數倉結構和看板指標做成統一規範，讓數據團隊和運營團隊說同一套數。當核心交付物是會員指標、RFM、分層圈選、CDP/OneID、數倉 SQL/DDL、字段詞典、數據質量、會員看板，或需要爲召回、提頻、防流失、新客轉化、渠道遷移、導購分派等運營動作提供數據依據時，用本 Skill。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_6f3261b7/majia-huiyuan
