商业智能数据分析摘要

为保证结论准确、可行动，我需要先拿到近6个月的基础数据。请按下列口径提供数据后，我将在同日内输出“全渠道与各大区”的趋势简报（含关键结论与行动建议）。

一、数据需求与口径
请提供按月、按大区、全渠道汇总的数据（近6个自然月，例：2025-04至2025-09），字段如下：
- 时间：YYYY-MM
- 大区：如华东、华南、华北、华中、西南/西北等；另需一行“全渠道（全国汇总）”
- 营收（不含税净收入）：请确认是否为已验收/已发货口径，是否剔除退货
- 销售成本（COGS）：与营收匹配的期间成本
- 毛利：可不提供，我可由营收-COGS计算；如提供“毛利率”请说明口径
- 市场投放/获客费用：用于CAC计算的营销支出（含媒体费、代理费、返利/券补是否计入请说明）
- 新增客户数：当月首购客户数（用于CAC）
- 活跃客户数：当月至少一次下单/付费的客户数
- 留存客户数或留存率：
  - 建议口径A（同 cohort 留存）：当月仍活跃的“上月首购客户”人数/上月首购客户人数
  - 或口径B（月度活跃留存）：当月仍活跃的“上月活跃客户”人数/上月活跃客户人数
- 可选：订单数、退货率、均客单（AOV）、渠道券补/平台佣金（便于成本归类）

需确认的口径问题（请简要回复）：
- 留存采用哪一口径（A或B）？
- 营收是否为不含税净额，是否剔除退货？
- 成本是否仅含COGS，营销费是否单列？如有其他运营成本是否并入“成本”口径？
- 大区划分清单及是否包含直销/经销混合？

二、计算与输出说明
核心指标与计算
- 毛利 = 营收 - COGS；毛利率 = 毛利/营收
- CAC = 营销支出 / 新增客户数
- 留存率 = 依确认口径计算（A或B）
- 趋势衡量：月环比（MoM）、近3月移动平均（3M-MA），识别拐点与异常波动

交付内容（简要总结结构）
- 全渠道（全国汇总）趋势结论：
  - 营收：整体趋势（连续上/下行）、MoM均值与拐点月份
  - 成本与毛利：COGS占比变化、毛利率走廊与波动主因
  - 留存：水平与波动（pp），是否与促销/季节性相关
  - CAC：方向与斜率（同比/环比），与留存/毛利率的配比是否合理
- 各大区关键发现（每区3条以内）：
  - 业绩驱动/拖累因素（营收、毛利率、CAC、留存的组合关系）
  - 风险预警（如CAC上行且留存下降、毛利率被平台佣金/券补侵蚀）
  - 机会点（如毛利率高且CAC低的区，建议放量；或低留存需专项改善）
- 附：指标总表（6个月MoM与3M-MA）、火花线图与异常标注

三、示例输出话术（收到数据后将按此风格呈现）
- 全渠道：营收连续3个月上行，近6个月MoM均值+4.2%；毛利率在32%—35%区间，9月受COGS上升回落1.1pp。留存率稳定在28%±2pp。CAC自6月起下降18%，与毛利率匹配良好。
- 华东：营收与毛利双升，CAC下降且留存改善，为主要增量来源。建议加大预算与库存支持。
- 华南：CAC上行且留存走弱，毛利率受券补侵蚀。建议缩减低效投放、优化补贴结构。
- 华北：营收平稳但毛利率提升，结构优化初见成效。建议延续高毛利品类组合。

四、数据交付格式（示例）
- CSV/Excel皆可；一张明细表按月×大区×全渠道汇总
- 字段顺序建议：month, region, revenue_net, cogs, marketing_spend, new_customers, active_customers, retained_customers(or retention_rate)

请将上述数据与口径确认点回复给我。我将基于实际数据输出一页式趋势简报与优先级明确的行动建议，确保结论可验证、可落地。

Executive summary (structure for a concise trends readout; replace placeholders with actual results)

Overall funnel health (by date)
- Exposure: [WoW/MoM Δ%]. Note peak/trough dates and any alignment with campaigns.
- Click-through rate (CTR = clicks/exposures): [Δ%]. Identify creatives/channels driving variance.
- Add-to-cart rate (ATC = add-to-cart/clicks or add-to-cart/sessions): [Δ%]. Flag drops linked to product/UX changes.
- Purchase conversion (Orders/Add-to-cart): [Δ%]. Highlight any checkout or pricing impacts.
- Refund rate (Refunds/Orders): [Δ%]. Note post-campaign or category-specific spikes.

Channel performance
- Volume mix: Share of exposures/clicks/orders by channel (e.g., Paid Search, Paid Social, Email, App Push, Organic).
- Efficiency: CTR, ATC rate, Purchase conversion, and Refund rate per channel; call out low-CTR or high-refund channels.
- Trend signals: Channels with improving top-of-funnel but weakening conversions (possible targeting/landing page issues) vs channels with stable volume but better conversion (optimize budget allocation).

Campaign performance
- Lift vs baseline: Incremental exposures/clicks/add-to-cart/orders during campaign vs prior period; conversion impact.
- Timing effects: Pre-, during-, and post-campaign behavior (decay curves); note any delayed conversion windows.
- Quality: Refund rate and repeat purchase indicators post-campaign; distinguish deep-discount vs evergreen campaigns.

User segments
- New vs returning users: Compare CTR, ATC rate, Purchase conversion, and Refund rate; note acquisition quality vs loyalty behavior.
- High-value vs low-value segments (e.g., LTV tiers or loyalty status): Conversion and refund differences; identify segments that justify premium targeting.
- Channel–segment interactions: Which segments respond best by channel/campaign; surface mismatches (e.g., high exposure but low conversion).
- Device/region (if available): Any systematic differences affecting funnel metrics and refunds.

Key conclusions (example prompts)
- Identify where the funnel is constraining (CTR vs ATC vs Purchase conversion) and the primary dimensions driving variance (date peaks, specific channels/campaigns, segments).
- Highlight any anomaly periods (e.g., refund spikes or conversion dips) and link to plausible operational causes (inventory, pricing, checkout changes, logistics).
- Recommend budget or tactic reallocation: shift spend from low-CTR/high-refund channels to those with stronger end-to-end conversion; refine campaigns that lift exposure without downstream conversion.
- Prioritize segment-focused actions: reinforce retention tactics for high-value segments; improve onboarding/education for new users if ATC or conversion lags.

Core metrics to compute (for consistent reporting)
- CTR = clicks / exposures
- ATC rate = add-to-cart / clicks (or / sessions)
- Purchase conversion = orders / add-to-cart
- Overall conversion rate (CVR) = orders / exposures
- Refund rate = refunds / orders
- Trend deltas: WoW and MoM % changes for each KPI, by date, channel, campaign, and segment

Deliverables
- A one-page dashboard with trend lines by date and comparison bars by channel/campaign/segment.
- Anomalies annotated with campaign launches and operational events.
- A short action list tied to the weakest funnel step and highest-impact dimensions.

A/B 与漏斗关键指标趋势简报（无原始数据，以下为可直接复用的总结框架与判读要点）

- 版本转化（A vs B）
  - 相对变化：[±x%]；趋势：[上升/下降/稳定]；显著性：[p= ]；统计功效：[≥80%/不足]
  - 环节一致性：前段（曝光→点击→到达）与后段（下单→支付）效果是否同向：[是/否]
  - 风险提示：若仅前段提升、支付未跟进，整体转化收益可能被抵消

- 漏斗步骤流失
  - Top 流失步骤及变动：步骤1 [流失率 y% | ↑/↓ vs 对照]；步骤2 […]；步骤3 […]
  - 摩擦点：表单/认证/优惠券/运费/支付方式中断情况：[有/无]
  - 优先级：按绝对损失人数与可控性排序，集中解决前两大流失点

- 7日留存分层
  - 整体留存：D1/D3/D7=[x/x/x%]；曲线形态：[D1断崖/平稳/回升]
  - 分层差异：新/老用户差异=[Δx%]；渠道/设备差异=[主要优/劣渠道]；高价值分层净效应=[正/负/中性]
  - 判读：若B仅提升D1而D7无改善，长期价值存疑；优先看D7与活跃度指标

- 付费率与变现
  - 付费率：整体=[x%]；首日付费=[x%]；回头付费比例=[x%]
  - 变现质量：ARPU=[x]；ARPPU=[x]；客单价/转化主导：[客单/人数]
  - 判读：若付费率↑但ARPPU↓，需核查优惠强度与折扣漏损

- 样本量与功效
  - 目标样本量：N=[…]（MDE=[…]，功效=80%，α=0.05）
  - 进度：已收集=[…]%；当前最小可检出效应（MDE）=[…]%；是否满足检验力：[是/否]
  - 建议：不足时延长至达到目标N或调高MDE并声明不敏感小效应

- 实验周期
  - 时长：已运行=[…]天；覆盖业务周期：[工作日/周末/节假日/活动]；波动因素已覆盖：[是/否]
  - 建议：至少覆盖1–2个完整业务周期与高低峰各一次；若季节性/投放波动显著，延长或分层分析

- 结论与决策门槛
  - 上线（Go）：北极星指标相对提升≥[X%]且显著；关键副指标（D7留存/付费率）无显著下滑；样本量与周期达标
  - 继续（Hold）：效果方向正向但未达功效或周期不足；补齐样本与周期后复核
  - 否定（No-Go）：主指标无提升或副指标显著恶化；记录学习点并转向漏斗Top流失点优化

如需，我可将以上框架替换为你们的实际数值并输出一页版高管简报（含显著性与MDE注释）。