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# DWS 需求与口径(合并版)
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> 合并自原 `DWS 数据库处理需求.md`、`DWS财务口径补充.md`、`DWS口径与规则补充.md`(2026-02-19)。
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> 指数算法需求已独立至 `关系指数PRD.txt`(RS/OS/MS/ML)和 `指数运营场景矩阵.txt`,本文不再包含。
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> 财务页面 UI 原型见 `财务页面需求.md`。
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## 一、总体目标
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在 ETL 已完成的 DWD 层数据基础上,完成 DWS 层的数据处理:
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- 数据库设计(DDL)
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- DWD 读取 → Python 处理 → SQL 写入
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- SQL 和 Python 代码需要详尽的中文注释
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参考路径:
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- DWD schema 文档:`docs/database/`
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- DWS DDL:`db/etl_feiqiu/schemas/`
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- DWS 种子数据:`db/etl_feiqiu/seeds/`
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## 二、通用需求
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### 2.1 数据时间分层
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四层时间分层(按更新时间),以符合业务层面的查询效率:
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- 第一层:回溯两天前到当前数据
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- 第二层:回溯 1 个月前到当前数据
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- 第三层:回溯 3 个月前到当前数据
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- 第四层:全量数据
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- 需要有配套的机制及时添加删除整理数据
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实现方式:分区策略/分层表或物化汇总层/定期归档与清理作业。
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### 2.2 统计口径注意
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- 计算助教业绩/工资时,需参考助教废除表,排除相关业务数据的影响
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- 计算助教业绩/工资时,注意辨别基础课/附加课影响
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- 散客处理:`member_id=0` 的客户是散客,不进入客户维度统计
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- 门店/租户范围:当前只有一个门店,一个租户
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### 2.3 时间口径定义
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- 本周/上周/本季度/上季度/最近半年不含本月等窗口的"起止边界"为月第一天 0 点
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- 周起始日为周一
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- 环比规则:开启对比时,是"对比上一个等长区间"
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## 三、系统设置(薪酬方案)
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助教绩效与工资结算方案需落库并标记生效时间(按月取生效规则)。
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### 3.1 旧方案(2025 年 7 月生效,历史口径)
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- 球房统一抽成:18 元/小时
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- 保底奖励机制:
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| 保底线等级 | 对应完成小时数 | 保底收入 |
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|-----------|----------------|----------|
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| 初级 | 130 | 12000 |
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| 中级 | 150 | 16000 |
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| 高级 | 160 | 18000 |
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| 星级 | 170 | 23000 |
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- 保底与助教分成(客户支付减去球房抽成)取最大值发放
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### 3.2 新方案(2026-03-01 起,现行口径)
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| 档位 | 总业绩小时数阈值 | 专业课抽成(元/小时) | 打赏课抽成 | 次月休假(天) |
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|------|------------------|----------------------|------------|----------------|
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| 0档 淘汰压力 | H < 120 | 28 | 50% | 3 |
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| 1档 及格档 | 120 ≤ H < 150 | 18 | 40% | 4 |
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| 2档 良好档 | 150 ≤ H < 180 | 13 | 35% | 5 |
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| 3档 优秀档 | 180 ≤ H < 210 | 10 | 30% | 6 |
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| 4档 销冠竞争 | H ≥ 210 | 8 | 25% | 休假自由 |
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课程类型(`dwd_assistant_service_log` 表的 `skill_name`,实际用 `skill_id` 枚举判断):
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- 基础课:又名专业课/上桌/上钟,按分钟计时
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- 附加课:又名超休/激励/打赏,按整小时计时
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- 包厢课:归入基础课口径,客户支付统一 138 元/小时
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- 总业绩小时数阈值 = 基础课 + 附加课
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客户支付价格:
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- 基础课:初级 98 元/小时,中级 108 元/小时,高级 118 元/小时,星级 138 元/小时
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- 附加课:统一 190 元/小时
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- 包厢课(基础课):统一 138 元/小时
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Top3 销冠奖(2026-03-01 起):第 1 名 1000 元,第 2 名 600 元,第 3 名 400 元。
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- 排名口径:按绩效总小时数。如遇并列则都算(如 2 个第一,则记为 2 个第一,1 个第三)
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规则:
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1. 过档后,所有时长按新档位进行计算。举例:当前某中级助教已完成 185 小时,基础课 170 小时,附加课 15 小时:`170 × (108 - 10) + 15 × 190 × (1 - 0.30)`
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2. 本月新入职助教定档:按日均 × 30 的总业绩小时数定档。月 1 日 0 点之后入职的计算为新入职,入职日以助教表入职时间为准。在当月 25 日后入职的新助教,最高定档至 2 档(T2)。该折算仅用于定档,不适用于 Top3 奖的计算口径。
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### 3.3 薪酬规则与生效期
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- 档位、奖金、规则有"按月/按时间生效"的要求
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- 配置表:`cfg_performance_tier`、`cfg_bonus_rules`,需补充生效期字段或独立"规则生效期配置表"
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- SCD2 / as-of 口径:助教等级是 SCD2 维度,历史月份不能直接用"当前等级",需按有效期 as-of join 取数
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- 技能枚举规范:用 `skill_id` 判断基础课/附加课,通过 `cfg_skill_type` 配置表映射
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## 四、业务需求
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### 4.1 助教维度
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以每个助教个体的视角:
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- 业绩档位:历史月份与本月档位进度,档位影响的收入单价,相邻月份的变化
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- 有效业绩:历史月份与本月的基础课课时、激励课课时、全部课课时,相邻月份的变化
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- 收入:历史月份与本月的收入(注意助教等级、业绩档位、课程种类等因素的总和计算),相邻月份的变化
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- 客户情况:过去 7/10/15/30/60/90 天的跨度统计,服务过的客户数据,关联每次服务的时间、时长、台桌、分类等详细信息
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- 有效业绩的排除规则:仅对"助教废除表"的记录进行处理排除
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### 4.2 客户维度
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统计每个客户的信息:
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- 过去 7/10/15/30/60/90 天的跨度统计,来店消费情况
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- 关联每次服务的时间、食品饮品、时长、台桌、分类、助教服务等详细信息
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### 4.3 财务维度
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详见 `财务页面需求.md`(UI 原型级需求)。
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## 五、财务口径补充
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### 5.1 支出/成本数据
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- DWD 里只有商品成本 `dwd_store_goods_sale.cost_money`
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- 房租、水电、物业、工资、报销、平台服务费等现金支出 → 数据库结构中预留,后期通过 Excel 手动导入
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### 5.2 平台回款与团购差价
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- DWD 只有团购核销/验券记录(`dwd_groupbuy_redemption` / `dwd_platform_coupon_redemption`)
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- 平台结算/回款/佣金/服务费明细 → 数据库结构中预留,后期通过 Excel 手动导入
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- 导入数据字段包含:回款金额、佣金、服务费、回款日期、平台类型、订单关联键
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### 5.3 优惠分类口径
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- 赠送卡抵扣 = 酒水卡 + 台费卡 + 活动抵用券结账抵扣
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- 团购优惠 = `ledger_amount` + `assistant_promotion_money` - `ledger_unit_price`
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- 大客户优惠和其他优惠 = 手动调账产生的优惠(订单中的折扣、台桌折扣、商品折扣、手动优惠,需抽样分析确认)
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### 5.4 发生额/正价口径
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- 结账记录中的正价:`table_charge_money`(台费正价)、`goods_money`(商品正价)、`assistant_pd_money`(助教基础课正价)、`assistant_cx_money`(助教激励课正价)
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- 团购中的正价:`ledger_amount`(台桌正价)+ `assistant_promotion_money`(助教正价)
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- 团购中的核销价:`ledger_unit_price`
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### 5.5 订单支付信息
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- 会员卡支付金额:`recharge_card_amount`(卡类型需从 `dwd_settlement_head` 的 `order_settle_id` 去 `dwd_member_balance_change` 表找到卡的类型)
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- 收银实付:`pay_amount`
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- 团购抵消的台费:`coupon_amount`
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- 团购支付的金额:若 `pl_coupon_sale_amount` 非 0 则使用;若为 0 且 `coupon_amount` 不为 0,则到 `dwd_groupbuy_redemption` 找对应订单的 `ledger_unit_price`
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- 台费打折:`adjust_amount`
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- 团购券优惠 = 团购抵消的台费 - 团购支付的金额
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### 5.6 区域/房型维度
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- `BD_manual_dim_table.md` 中有台区分布的对应关系
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- 配置表 `cfg_area_category` 需落地具体映射规则 + 默认兜底 + 异常值处理
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### 5.7 充值与赠送卡口径
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- 酒水卡、台费卡、活动抵用券是赠送卡,分类在 `dim_member_card_account` 的 `card_type_id`
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- 储值卡是充值的"现金卡"
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- 充值提成:数据库结构中预留,后期通过 Excel 手动导入(记录月份、充值金额、储值卡关联、提成金额)
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### 5.8 财务口径矩阵
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需扩展至财务页面每一项指标(发生额/优惠拆分/确认收入/现金流/充值/平台回款/支出结构),确保每一项都有明确字段 + 公式 + 来源表。
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### 5.9 手工导入表规范
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支出/平台回款/充值提成的 Excel 导入需补"字段定义、时间粒度、门店维度、去重与校验规则"。
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## 六、实现要点备忘
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### 6.1 滚动区间统计
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需求中明确 7/10/15/30/60/90 天窗口,在 `dws_assistant_customer_stats`、`dws_member_consumption_summary` 中直接落多窗口字段。
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### 6.2 DDL 完整性
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所有方案中列出的表需在 `db/etl_feiqiu/schemas/` 中落全 DDL。
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### 6.3 时间分层实现
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UI 需要"最近半年不含本月、上季度"等时间维度,并满足上个周期的环比。DWS 分层仅到 3 个月,可能需要额外聚合层。
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apps/etl/connectors/feiqiu/docs/requirements/关系指数PRD.txt
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473
apps/etl/connectors/feiqiu/docs/requirements/关系指数PRD.txt
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PRD:保留 NCI / WBI,删除亲密指数,新增 RS / OS / MS / ML 指数体系
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生效目标:用**客户级(NCI/WBI)负责“触达优先级”,用关系级(RS/OS/MS/ML)**负责“归属与执行”,替代原 INTIMACY 的混合口径,提升可解释性与可运营性。
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统计与映射方法沿用现有“时间衰减 + 分位截断 + 0–10 映射 + 可选 EWMA 平滑”的工程框架(减少改造风险)。
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1. 背景与问题
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1.1 背景
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当前体系已有两类客户级指数:
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NCI(新客转化指数):用于新客欢迎与转化排序
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WBI(老客挽回指数):用于老客召回排序
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同时存在一个关系级的 亲密指数(INTIMACY),但它把“关系强度、归属、升温、付费关联”混在一个分数里,导致:
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一个分数承担多个运营目的,解释困难,策略难稳定
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动量(burst)乘法放大会掩盖“真实关系强度”
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充值归因可靠性要求高,一旦归因口径瑕疵会放大偏差
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1.2 目标
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保留 NCI / WBI 不变(持续作为客户级“触达优先级”)
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删除 INTIMACY(停止计算/停止被消费)
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新增四个关系级指数:RS / OS / MS / ML
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RS:关系强度(熟不熟)
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OS:归属份额(主要归谁)
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MS:动量升温(最近是否回暖/升温)
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ML:付费关联(推增值/储值由谁推更可能成)
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2. 术语与设计依据(对齐工程约定)
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2.1 时间衰减(半衰期)
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统一采用半衰期形式的指数衰减,保证“越近越重要”的可解释性。
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2.2 0–10 映射(展示分)
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统一采用:
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P5/P95 分位截断(Winsorize)降低极端值影响
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可选压缩(log1p/asinh)
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MinMax 映射到 0–10
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可选 EWMA 平滑减少跨批次抖动
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2.3 价值/触达优先级方法论(NCI/WBI 保留原因)
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RFM(Recency/Frequency/Monetary)作为客户分层与运营触达优先级的主流方法,与你的 WBI/NCI 结构一致(尤其是 recency + frequency + monetary 信号)。
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其中 NCI/WBI 继续承担“客户级排序”,关系级指数负责“落人/归属/推荐成功率”。
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3. 用户与核心运营场景
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3.1 角色
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店长/运营:配置策略、看板、复盘
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助教主管:分派任务、监控撞单/共管
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助教:执行跟进、召回、增值推荐
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3.2 场景总览(决策逻辑分层)
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客户级:要不要触达、先触达谁 → NCI / WBI
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关系级:由谁触达、怎么触达 → OS(定责)+ RS/MS/ML(定策略)
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4. 新指标定义(删除 INTIMACY,新增 RS/OS/MS/ML)
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粒度说明:RS/OS/MS/ML 均为 (site_id, member_id, assistant_id) 关系对粒度。
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数据基础与会话合并逻辑沿用原 INTIMACY 的服务日志抽取与 session merge(减少工程变动)。
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NCI/WBI 完全保留原逻辑与输出。
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4.1 RS:关系强度(Relationship Strength)
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用途:判断“这位助教与该客户是否真的熟、关系是否牢”。
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核心输入:
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合并会话后的:次数、时长、课型权重(基础/附加)
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距今天数(会话结束时间)
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最近一次服务距今天数
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计算(建议口径):
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会话权重:τ_i = 1.0(基础) 或 incentive_weight(附加)
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会话衰减:decay(d; h) = exp(-ln(2)*d/h)
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频次项:F = Σ ( τ_i * decay(d_i; h_session) )
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时长项:D = Σ ( sqrt(dur_hours_i) * τ_i * decay(d_i; h_session) )
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最近门控:R = decay(days_since_last; h_last)
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RS_raw:
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base = w_F*F + w_D*D
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gate = R^(gate_alpha)
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RS_raw = base * gate
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输出:
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RS_raw
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RS_display(0–10,沿用通用映射与可选 EWMA)
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4.2 OS:归属份额(Ownership Share)
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用途:解决“客户到底归谁主跟,避免多人撞单”。
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核心输入:同一客户在所有助教上的 RS_raw。
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计算:
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对每个 member_id:OS = RS_raw_i / (Σ RS_raw_all_assistants + eps)
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加入噪声门槛:
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若 RS_raw_i < min_rs_raw_for_ownership,则 OS 视为 0(不参与归属)
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若 Σ RS_raw_all_assistants < min_total_rs_raw,则该客户视为“未形成稳定归属”
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输出:
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OS_share(0–1,推荐 UI 显示百分比)
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OS_label(主责/共管/公海):
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主责:OS_share >= ownership_main_threshold
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共管:ownership_comanage_threshold <= OS_share < ownership_main_threshold
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公海:OS_share < ownership_comanage_threshold
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OS 不建议做分位映射(它是份额值,天然可解释)。如必须 0–10,只做 OS_share*10 的线性映射。
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4.3 MS:动量升温(Momentum)
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用途:判断“最近是否升温/回流”,用于跟进紧急程度(而不是关系强度)。
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核心输入:短期与长期的加权频次(含衰减与课型权重)。
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计算:
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F_short = Σ( τ_i * decay(d_i; h_short) )
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F_long = Σ( τ_i * decay(d_i; h_long) )
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ratio = (F_short + eps) / (F_long + eps)
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MS_raw(只保留升温部分):
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MS_raw = max(0, ln(ratio))
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输出:
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MS_raw
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MS_display(0–10,通用映射与可选 EWMA)
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4.4 ML:付费关联(Monetization Link)
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用途:判断“推储值/增值由谁推更可能成”,用于选择执行人/协同人。
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核心输入:服务后短窗口内的充值归因、金额、时间衰减。
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关键前提(必须做的口径修复):
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单笔充值只归因一个助教:采用“last-touch”原则
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对每笔充值:在归因窗口内,找 session_end <= pay_time 且最接近 pay_time 的那条会话对应的助教归因
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计算:
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对每笔归因充值 r:
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金额压缩:ln(1 + amt / amount_base)
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时间衰减:decay(days_ago_r; h_recharge)
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ML_raw = Σ( ln(1 + amt/amount_base) * decay(days_ago_r; h_recharge) )
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输出:
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ML_raw
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ML_display(0–10,通用映射与可选 EWMA)
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5. 数据依赖与产出表
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5.1 输入数据(沿用原 INTIMACY 的服务/充值口径)
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服务日志:billiards_dwd.dwd_assistant_service_log + billiards_dwd.dim_assistant
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充值订单:billiards_dwd.dwd_recharge_order(settle_type=5)
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课型映射:cfg_skill_type(决定 BONUS/BASE 权重)
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5.2 输出表(新增)
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建议新增统一关系表(替代原 dws_member_assistant_intimacy):
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表名:billiards_dws.dws_member_assistant_relation_index
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主键:(site_id, member_id, assistant_id)
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核心字段:
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基础特征(用于解释与排查):
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session_count, total_duration_minutes, basic_session_count, incentive_session_count, days_since_last_session
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attributed_recharge_count, attributed_recharge_amount
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指数:
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rs_raw, rs_display
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os_share, os_label, os_rank
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ms_raw, ms_display
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ml_raw, ml_display
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时间:calc_time, created_at, updated_at
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NCI/WBI 输出表保持不变。
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5.3 删除/下线(原 INTIMACY)
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停止写入:billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy
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兼容期保留表但不再更新,前端与运营入口不再读取
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6. cfg_index_parameters 配置体系更新(你要求的“更新”核心)
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6.1 现有配置表结构(保持不变)
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cfg_index_parameters 继续使用现有字段:
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(param_id, index_type, param_name, param_value, description, effective_from, effective_to, created_at, updated_at)
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6.2 index_type 更新范围
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保留:NCI, WBI(不改参数,不改逻辑)
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删除:INTIMACY(通过 effective_to 失效,不再读取)
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新增:RS, OS, MS, ML
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其它 index_type(如 RECALL)本 PRD 不涉及,保持现状。
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7. 新增参数清单(默认值建议)
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说明:参数名尽量沿用现有风格(snake_case),并把“展示映射参数”复用到 RS/MS/ML 三个需要 0–10 映射的指数上。Winsorize 与 EWMA 的合理性见设计依据。
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7.1 RS 参数(index_type = RS)
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param_name 默认值 说明
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||||
lookback_days 60 回看窗口(天)
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||||
session_merge_hours 4 会话合并间隔(小时)
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||||
incentive_weight 1.5 附加课权重
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||||
halflife_session 14 会话衰减半衰期(天)
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halflife_last 10 最近服务衰减半衰期(天)
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weight_F 1.0 频次项权重
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||||
weight_D 0.7 时长项权重
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||||
gate_alpha 0.6 最近门控幂次(越大越强调“必须最近”)
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||||
percentile_lower 5 映射下分位
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||||
percentile_upper 95 映射上分位
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||||
compression_mode 1 0=none,1=log1p,2=asinh
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||||
use_smoothing 1 是否启用 EWMA 平滑
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||||
ewma_alpha 0.2 EWMA α
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||||
7.2 OS 参数(index_type = OS)
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param_name 默认值 说明
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||||
min_rs_raw_for_ownership 0.05 归属噪声门槛(低于此 RS_raw 不参与 OS)
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||||
min_total_rs_raw 0.10 客户总体关系强度过低则视为“未形成归属”
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||||
ownership_main_threshold 0.60 OS 主责阈值
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||||
ownership_comanage_threshold 0.35 OS 共管阈值
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||||
eps 1e-6 分母保护
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||||
7.3 MS 参数(index_type = MS)
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||||
param_name 默认值 说明
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||||
lookback_days 60 回看窗口(天)
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||||
session_merge_hours 4 会话合并间隔(小时)
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||||
incentive_weight 1.5 附加课权重
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||||
halflife_short 7 短期半衰期(天)
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||||
halflife_long 30 长期半衰期(天)
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||||
eps 1e-6 比值保护
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||||
percentile_lower 5 映射下分位
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||||
percentile_upper 95 映射上分位
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||||
compression_mode 1 0=none,1=log1p,2=asinh
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||||
use_smoothing 1 是否启用 EWMA 平滑
|
||||
ewma_alpha 0.2 EWMA α
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||||
7.4 ML 参数(index_type = ML)
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||||
param_name 默认值 说明
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||||
lookback_days 60 回看窗口(天)
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recharge_attribute_hours 1 充值归因窗口(小时)
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||||
attribution_mode 1 1=last_touch(单笔充值只归因一个助教)
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amount_base 500 金额压缩基数
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||||
halflife_recharge 21 充值衰减半衰期(天)
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||||
percentile_lower 5 映射下分位
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||||
percentile_upper 95 映射上分位
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||||
compression_mode 1 0=none,1=log1p,2=asinh
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||||
use_smoothing 1 是否启用 EWMA 平滑
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||||
ewma_alpha 0.2 EWMA α
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8. 配置迁移策略(cfg_index_parameters 具体更新方式)
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8.1 INTIMACY 下线
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将 index_type = 'INTIMACY' 的现行有效参数统一设置 effective_to = 下线日(建议为新版本生效日前一天)
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代码层:不再加载/执行 INTIMACY 任务
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8.2 新增 RS/OS/MS/ML 参数
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插入上述四个 index_type 的参数行,设置 effective_from = 新版本生效日
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param_id 由数据库自增生成(不在 PRD 固定)
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8.3 生效日期建议
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当前日期为 2026-02-08(台北时区),建议:
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新增四类参数 effective_from = 2026-02-09
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INTIMACY effective_to = 2026-02-08
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9. 任务与工程改造范围
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9.1 ETL 任务
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保留:NCI/WBI 原任务
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新增:RelationIndexTask(或拆为 RS/MS/ML/OS 四个任务,但建议一个任务产出一张关系表)
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删除/停用:原 IntimacyIndexTask
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9.2 关键工程点(必须实现)
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复用 session merge(降低风险)
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充值归因改为 last_touch 单归因(ML 可靠性的硬前提)
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RS/MS/ML 的 display 映射复用 BaseIndexTask(一致性与可调参性)
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OS 份额化与标签化(防撞单的唯一有效方式)
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10. 运营使用方式(落地规则)
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10.1 任务队列(建议固定四条队列)
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新客欢迎:按 NCI_welcome 排序
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新客转化:按 NCI_convert 排序
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老客召回:按 WBI 排序
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活跃升温承接:按 MS 排序
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10.2 “落人”规则(所有队列通用)
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有明确归属:按 OS_label=主责 的助教派单
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共管:只派给主责助教,协同人由 ML 或 RS 次高者确定
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公海:派给当班/新客官/运营池
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10.3 增值推荐(谁推更可能成)
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选客户:以 NCI/WBI 中的价值/充值未回访信号做筛选
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选执行人:以 ML 高者为主,OS 作为责任边界,RS 决定话术深度
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11. 验收标准(可测试、可回归)
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11.1 数据正确性
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OS:同一 member_id 下所有 assistant_id 的 OS_share(参与归属者)求和≈1
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RS:新增会话、会话更近、时长更长 → RS_raw 单调上升(统计抽样验证)
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MS:短期频次明显高于长期 → MS_raw>0;否则 MS_raw=0
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ML:充值发生在归因窗口内且越近越大 → ML_raw 越高;且单笔充值只归因一个助教
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11.2 运营可用性
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至少能稳定支持:
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客户分配(OS)
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跟进紧急程度(MS)
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召回优先级(WBI)
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新客欢迎/转化(NCI)
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推增值选人(ML)
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12. 风险与对策
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OS 噪声归属:低互动关系也被算份额
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→ 用 min_rs_raw_for_ownership 与 min_total_rs_raw 双门槛
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ML 偏差:归因口径不稳定导致误导选人
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→ 强制 last_touch 单归因;窗口可调;上线初期做抽样对账
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display 分数跨批次漂移(相对分固有属性)
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→ 开启 EWMA 平滑降低短期抖动
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13. 上线与灰度建议
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第 1 阶段(影子跑数):RS/OS/MS/ML 与 INTIMACY 并行计算但不对外展示(1–2 周)
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第 2 阶段(切读):前端/运营策略只读 RS/OS/MS/ML;INTIMACY 停止消费
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第 3 阶段(下线):停更 INTIMACY 表,保留历史查询周期后再清理
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14. 交付物清单
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新增关系表:dws_member_assistant_relation_index
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新增指数任务:RelationIndexTask(含 RS/OS/MS/ML)
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cfg_index_parameters:
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INTIMACY 参数失效(effective_to)
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新增 RS/OS/MS/ML 参数(effective_from)
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运营端:
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队列:新客欢迎/新客转化/老客召回/升温承接
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客户详情:展示 NCI、WBI、以及每位助教的 RS/OS/MS/ML
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15. 实施定稿补充(2026-02-08)
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1. ML 数据源定稿为“人工台账唯一真源”:
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- `dws_ml_manual_order_alloc` 为 ML 主口径输入;
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- 无台账时 `ML_raw=0`;
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- `dwd_recharge_order` 的 last-touch 仅保留备用代码路径(默认关闭,`ML.source_mode=0`)。
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2. 台账规则定稿:
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||||
- 一单可归多个助教,默认均分;
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- `external_id` 作为订单ID,必填;
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||||
- 同一 `(site_id, external_id, assistant_id)` 重复导入时覆盖;
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||||
- 覆盖边界:
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||||
- 30天内:按 `site_id + biz_date` 日覆盖;
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||||
- 超过30天:按固定纪元 `2026-01-01` 的 30 天桶覆盖。
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||||
3. 关系指数任务形态:
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||||
- 单任务 `RelationIndexTask` 一次产出 RS/OS/MS/ML;
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- 输出表:`dws_member_assistant_relation_index`;
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- `RS/MS/ML` 分位映射与 EWMA 历史按 `index_type` 隔离。
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4. 参数补充:
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- `index_type=OS` 新增 `ownership_gap_threshold`(默认 0.15);
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- `index_type=ML` 新增 `source_mode`(默认 0,manual_only)。
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5. 上线策略修订:
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- 当前未正式上线,直接切换读新表;
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- 影子期不再作为强制步骤。
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16. 实施更新(2026-02-13)
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1. ML 数据源最终定稿:
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- 彻底移除 last-touch 备用路径代码(`_apply_last_touch_ml` 方法已删除);
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- 移除 `source_mode` 和 `recharge_attribute_hours` 参数(代码默认值与数据库种子均已清理);
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||||
- ML 仅使用人工台账 `dws_ml_manual_order_alloc`,无备用路径。
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2. 旧版指数清理:
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- `RecallIndexTask` 已删除(由 WBI+NCI 替代);
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- `IntimacyIndexTask` 已删除(由 RelationIndexTask 替代);
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- 对应数据库表 `dws_member_recall_index` / `dws_member_assistant_intimacy` 通过迁移脚本 DROP;
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||||
- `cfg_index_parameters` 中 RECALL / INTIMACY 参数已清理。
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3. WBI 修复:
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- `STOP_HIGH_BALANCE` 会员现在参与评分(之前只记录不评分)。
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4. 迁移脚本:`database/migrations/20260213_remove_legacy_index.sql`
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26
apps/etl/connectors/feiqiu/docs/requirements/指数运营场景矩阵.txt
Normal file
26
apps/etl/connectors/feiqiu/docs/requirements/指数运营场景矩阵.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
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||||
<!-- AI_CHANGELOG [2026-02-13] 更新 NCI/WBI/OS/MS/ML 描述以对齐代码实现;移除 RECALL/INTIMACY -->
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各指数作用与算法逻辑概览(更新于 2026-02-13)
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| 指数 | 粒度 | 主要解决的问题 | 核心信号(输入) | 算法逻辑(简述) | 输出形式 |
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| ------------------------------- | ------------ | ------------------------ | -------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ |
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| **NCI 新客转化指数** | 客户(member) | 新客欢迎建联与二访转化优先级排序 | 首访/单访、近14/60天到店次数、距上次到店/充值天数、消费与余额、充值未回访 | 将 NEW 客户分为"欢迎窗口"和"转化窗口":欢迎分在首访后短窗口内递减;转化分=紧迫度×可救度,并叠加"充值未回访压力/价值"(充值和价值分在免打扰窗口后渐进生效,由 touch_multiplier 控制);对近期高活跃新客做抑制,避免打扰;最终做 0–10 映射 | `raw` + `display(0–10)`,并提供 welcome/convert 子展示分 |
|
||||
| **WBI 老客挽回指数** | 客户(member) | 老客召回紧急程度与价值潜力的综合排序 | 距上次到店/充值天数、到店间隔分布(个人周期)、近14/60天降频、充值未回访、近180天消费与余额 | 先分流(NEW/OLD/STOP,高余额 STOP 例外可进入并参与评分);OLD/STOP_HIGH_BALANCE 客户 WBI=超期(加权经验CDF的p^alpha变换)+降频+充值未回访压力+价值;双层抑制机制:hard_floor_days 硬截断 + sigmoid 门控(recency_gate_days + slope_days);额外输出 ideal_interval_days(理想回访间隔)和 ideal_next_visit_date(建议下次到店日期);最终 0–10 映射 | `raw` + `display(0–10)` + `ideal_next_visit_date` |
|
||||
| **RS 关系强度指数** | 客户-助教对(pair) | 判断"这位助教和该客户是否真的熟、关系是否牢" | 近窗口内合并会话:次数、时长、课型权重、会话距今天数;最近一次服务距今天数 | 将"频次+时长"融合成单一"互动量"(base = weight_f×f_score + weight_d×d_score),并做时间衰减;再用最近接触作为门控(gate = r_score^gate_alpha),降低"只靠历史堆积"的误判;rs_raw = base × gate;最终 0–10 映射 | `raw` + `display(0–10)` |
|
||||
| **OS 归属份额指数** | 客户-助教对(pair) | 客户到底该分给谁跟(防多人撞单) | 同一客户在所有助教上的 RS | 先过滤 RS < min_rs_raw_for_ownership 的噪声对;OS = 该助教 RS / 该客户所有 eligible 助教 RS 之和(份额化);若 sum_rs < min_total_rs_raw 则全部标记 UNASSIGNED;标签分配:top1 份额 ≥ main_threshold 且与第二名差距 ≥ gap_threshold → MAIN(主责),份额 ≥ comanage_threshold → COMANAGE(共管),其余 → POOL(公海);同时输出 os_rank 排名 | **0–1 份额** + 标签(MAIN/COMANAGE/POOL/UNASSIGNED) + 排名 |
|
||||
| **MS 动量/升温指数** | 客户-助教对(pair) | 判断"近期是否明显升温/回流",用于跟进紧急程度 | 短期加权频次 vs 长期加权频次(仅用课型权重 course_weight,不含时长;含时间衰减) | 计算短期活跃与长期基线的比值(ratio = f_short / f_long),取正向"升温"部分作为动量(ms_raw = max(0, log(ratio)));**不再乘进 RS**,避免动量掩盖真实关系强度;MS 只关心频次变化趋势,时长由 RS 负责;最终 0–10 映射 | `raw` + `display(0–10)` |
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||||
| **ML 付费关联指数** | 客户-助教对(pair) | 判断"由谁去推储值/增值更可能成功" | 人工台账归因充值(金额、距今天数);由 Excel 导入的 dws_ml_manual_order_alloc 表提供 | 仅使用人工台账数据(不使用自动归因);对归因充值金额做对数压缩(log1p(amount/amount_base))并时间衰减累加;无台账数据时 ML_raw=0;最终 0–10 映射 | `raw` + `display(0–10)` |
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按运营场景归类——用哪些指数、怎么配合运营
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| 场景大类 | 具体场景/触发 | 主用指数 | 辅助指数 | 运营动作(怎么做) | 分派/排序建议(怎么用分数) |
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| -------------- | ---------------------------- | ------------ | --------------------------- | ----------------------------- | --------------------------------------------------------- |
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||||
| **客户分配(归属)** | 新客首次到店/单访(NEW) | NCI(welcome) | RS/OS(若有服务记录) | 建联、加微信、解释规则与权益、预约二访 | NEW 客户按 NCI_welcome 从高到低分配给"新客官/当班";若已有服务记录则优先分给 RS 最高的助教 |
|
||||
| **客户分配(归属)** | 多助教共同服务、避免撞单 | OS | RS | 确定主跟进人+备份协同;低份额进入公海 | 先过滤 RS 过低的噪声对;OS≥阈值判主责;OS 中间段做共管;OS 低入公海 |
|
||||
| **跟进紧急程度(活跃)** | 近期明显升温/回流 | MS | OS、RS | 48小时内快速承接:约局、续约、体验升级 | 在各助教名下按 MS 排序拉任务;只给 OS 主责助教派单,避免多人同时触达 |
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| **跟进紧急程度(活跃)** | 关系强但开始变冷(尚未进入老客召回) | RS | MS | 关怀回访、确认体验、轻激励召回 | 按"RS 高且最近温度下降"的组合优先;仍由 OS 主责助教执行 |
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||||
| **新客转化** | 二访转化窗口(Need×Salvage 高) | NCI(convert) | OS/RS(选人) | 明确二访理由与时间点,减少硬推;对活跃新客遵守免打扰 | NEW 客户按 NCI_convert 排序;触达频次由 NCI 的抑制机制控制 |
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| **老客召回紧急程度** | OLD 客户召回(过门槛且可触达) | WBI | OS/RS(选人)、ML(若涉及储值) | 召回话术:周期超期/降频原因探询+回访安排;高余额优先人工 | OLD 客户按 WBI 排序形成召回队列;优先派给 OS 主责助教;无归属进公海召回组 |
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| **专项召回** | 充值未回访(recharge_unconsumed=1) | WBI(充值相关信号) | ML、OS、RS | "余额权益/使用提醒"切入,目标是回店消耗与续充 | WBI 高者优先;由 ML 高且 OS 合理的助教主推(提高转化) |
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| **增值推荐(由谁推)** | 要推储值/包时/陪练等增值 | ML | OS、RS、MS | 由"更可能促成付费的人"主推;升温期可提高转化强度 | 先按客户价值/意愿侧(在 NCI/WBI 价值项里已体现)筛人,再用 ML 选人、用 OS 定责 |
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| **触达控制(避免打扰)** | 新客刚来过、仍活跃 | NCI(内置抑制) | — | 降低触达,转为到店现场服务转化 | 对触达任务队列,直接用 NCI 的抑制结果降低优先级或不派单 |
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| **门店管理/复盘** | 助教名下 RS 高但 WBI 也高(熟客仍流失) | WBI + RS | OS、MS | 复盘服务质量/排班稳定性/体验问题,调整服务策略 | 不是派单场景,而是"异常监控看板":按组合信号筛出需复盘的助教与客户群 |
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198
apps/etl/connectors/feiqiu/docs/requirements/财务页面需求.md
Normal file
198
apps/etl/connectors/feiqiu/docs/requirements/财务页面需求.md
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@@ -0,0 +1,198 @@
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# 筛选
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- 按时间范围 本月/上个月/前3个月不加本月/前3个月+本月/最近半年不加本月/本季度含本月/上个季度/本周/上周
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- 按区域筛选 大厅(A区/B区/C区) /麻将房/团建房
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# 新增功能
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- 一个开关,打开后,可以与紧邻前一个等长区间进行对比(用上下箭头表示增/跌,并跟随百分比。)
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- 对比数值的UI需要设计,关闭状态和开启状态。
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- 问号icon,点击会有相应的弹窗显示内容。将弹出放在页面底部,存在关闭按钮,且默认5秒后自动消失。不影响滚动等操
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# 数据展示调整
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## 黑色banner 经营状况一览
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### 行1:收入概览 即 经营链:
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- 发生额/正价。 点击提示icon:
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按台桌/包厢/助教/酒水的“正价”计算出的理论销售额,反映经营规模与业务量。
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计算方式 = 各收入项目按正价 × 数量/时长汇总计算。
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**不是最终收到了多少钱。**
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- 总优惠 | 优惠比例。点击提示icon:
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"
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本期因团购差价、大客户折扣、赠送卡抵扣、免单/抹零等导致的让利总额,用于解释“发生额”与“成交/确认收入”的差异。
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计算方式 = 发生额 − 成交/确认收入
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或 = 团购优惠 + 大客户优惠 + 赠送抵扣 + 其他优惠/免单/抹零(汇总)
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"
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- 成交/确认收入。点击提示icon:
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"
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扣除各种优惠后的成交金额,**按记账规则统计的营业收入**。
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计算方式 = 发生额 − 团购优惠 − 大客户优惠 − 赠送抵扣(及其他优惠)。
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**不含充值营业收入** 充值是预收/负债,但会影响现金流。**
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### 行2:现金概览 注:往期为已结算,本期为预估:
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- 实收/现金流入
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统计真实进账的资金,包括现金 + 线上支付 + 平台回款。
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计算方式 = 消费实收 + 平台团购 - 各类退款/冲正。
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**此为现金口径,不等于营业收入。**区别为:充值属于预收款的现金流入,属于预存行为,球房债务。
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"
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- 现金支出。点击提示icon:
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本期所有支出项目的合计。
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计算方式 = 房租 + 水电 + 进货成本支出 + 耗材 + 报销 + 助教分成 + 固定人员工资 + 平台服务费 + 其他费用
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- 现金结余 | 结余率。点击提示icon:
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本期营业收入扣除全部成本后的利润,用于衡量经营质量。
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计算方式= 实收/现金流入 − 总支出。
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## AI分析
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以下内容先占位,真实内容会通过AI接口调用展示,此处为标准Markdown内容排版。
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优惠率Top:团购(%) / 大客户(%) / 赠送卡(%)
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差异最大项目:酒水 / 台桌 / 包厢 ...
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财务分析:充值高但消耗低(或相反)提示
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## 充值与预收
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### 行1 会员卡概览
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- 储值卡充值实收 首充 | 续费 | 合计。点击提示icon:
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本期储值卡充值到账的新增金额。
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按照首充,续费,合计路径进行统计。
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计算方式 = 本期储值卡充值订单的实收金额。
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不含赠送金额
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- 全类别会员卡余额合计 **仅经营参考,非财务属性**。点击提示icon:
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截至本期末,顾客充值后尚未消费的储值余额,包括赠送的台费卡酒水卡等类别,用于判断未来可转化的消费规模。
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计算方式 = 各类会员卡往期余额 + 本期充值到账与赠送到账 − 本期卡消耗 卤 调整(退款/冲正/手工修正)
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### 行2 储值卡统计详情
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- 储值卡充值。点击提示icon:
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本期储值卡充值到账的新增金额。
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- 储值卡消耗。点击提示icon:
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余额卡在查询周期内消耗金额。
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计算方式 = 本期消耗 卤 调整
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- 储值卡总余额。点击提示icon:
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截至本期末,余额卡可用的余额。
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计算方式 = 期初余额卡余额 + 本期新增 − 本期消耗 卤 调整
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### 行3 赠送卡统计详情
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需要设计下页面,主要字段是合计,且细分的也要展示。
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- 赠送卡新增合计;细分 酒水卡|台费卡|抵用券。点击提示icon:
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本期各类型赠送卡的新增金额。
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- 赠送卡消费合计;细分酒水卡|台费卡|抵用券。点击提示icon:
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本期各类型赠送卡在查询周期内消耗金额。
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计算方式 = 本期消耗 卤 调整
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- 赠送卡总余额合计;细分酒水卡|台费卡|抵用券。点击提示icon:
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截至本期末,各类型赠送卡可用的余额。
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计算方式 = 期初余额 + 本期新增 − 本期消耗 卤 调整
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## 发生额 → 入账收入 及 优惠影响
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页面字段结构:
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### 收入确认(损益链)
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发生额(正价) 楼123,456
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├─ 团购优惠 -楼 6,200
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├─ 手动调整 + 大客户优惠 -楼 4,800
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├─ 赠送卡抵扣(台桌卡+酒水卡+抵用券) -楼 2,336
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└─ 其他优惠 免单+抹零 -楼 0
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成交/确认收入 楼110,120
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支付方式构成
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├─ 由储值卡结算冲销 楼60,120
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├─ 现金/线上支付 楼60,120
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└─ 团购核销确认收入(团购成交价) 楼60,120
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现金流
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消费现金流入:现金+线上+平台回款−退款 楼60,120
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充值到账(首充/续费) 楼60,120
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现金流入合计 楼60,120
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### 收入结构
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收入结构(发生额 | 优惠 | 入账 )
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开台与包厢 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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├─ A区 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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├─ B区 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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├─ C区 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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├─ 团建区 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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└─ 麻将区 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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助教(基础课) 楼xx,xxx | -楼 | 楼xx,xxx
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助教(激励课) 楼xx,xxx | -楼 | 楼xx,xxx
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食品酒水 楼xx,xxx | -楼x,xxx | 楼xx,xxx
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## 支出结构
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助教分成:基础楼x,xxx 附加楼x,xxx 充值提成楼x,xxx
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助教额外奖金:楼x,xxx
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食品饮料进货:楼x,xxx 耗材楼x,xxx 报销楼x,xxx
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房租楼x,xxx 水电楼x,xxx 物业楼x,xxx
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固定人员工资楼x,xxx
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汇来米平台服务费楼x,xxx
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美团服务费楼x,xxx 抖音服务费楼x,xxx
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支出合计 楼 xx,xxx
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## 助教收支分析
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助教基础课 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
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├─ 初级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
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├─ 中级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
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├─ 高级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
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└─ 星级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
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助教激励课 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
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Reference in New Issue
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