Commerce Layer

Tài chính

Neotask làm cho dữ liệu cửa hàng Commerce Layer truy cập được qua OpenClaw — 33 hành động phân tích bao gồm đơn hàng, giỏ hàng và trả hàng để bạn luôn biết điều gì đang xảy ra trong vận hành thương mại.

Bạn có thể làm gì

Với 33 hành động phân tích, tích hợp Commerce Layer của Neotask qua OpenClaw biến dữ liệu headless commerce thành thông tin qua hội thoại.

Công cụ truy vấn cốt lõi (12 hành động)

Cho mỗi loại đơn hàng, giỏ hàng và trả hàng:

  • Phân tích — Tổng hợp dữ liệu theo bất kỳ trường nào (trạng thái, thị trường, phương thức thanh toán, v.v.)
  • Phân tích theo ngày — Tổng hợp theo ngày với toán tử cho phân tích xu hướng
  • Thống kê — Tính toán số: tổng, trung bình, min/max trên bất kỳ trường nào
  • Tìm kiếm — Lọc và tìm kiếm bản ghi với điều kiện phức tạp

    • Mua cùng thường xuyên (1 hành động)

  • `fbt` — Khám phá mẫu liên kết sản phẩm cho tối ưu hóa upsell và cross-sell

    • Phân tích chuyên biệt (20 công cụ theo trường hợp sử dụng)

    Phân tích dựng sẵn cho câu hỏi thương mại phổ biến nhất:

  • Sản phẩm bán chạy nhất theo thị trường
  • Khách hàng mua sản phẩm cụ thể
  • Đơn hàng theo gói, tiền tệ, ngày, khách hàng lặp lại
  • Đơn hàng liên kết với khuyến mãi cụ thể
  • Đơn hàng thanh toán bằng thẻ quà tặng
  • Top 10 khách chi tiêu cao theo tiền tệ
  • Thời gian trung bình lấy hàng shipment
  • Hoàn tiền theo quốc gia và tiền tệ
  • Trả hàng mỗi năm theo thành phố đích
  • Và nhiều hơn nữa

    • Mọi hành động chạy tự động hoặc cần sự phê duyệt của bạn — bạn quyết định.

    Hãy thử hỏi

  • "Sản phẩm bán chạy nhất tại thị trường Mỹ tháng này so với tháng trước là gì?"
  • "Hiển thị thống kê bỏ giỏ hàng 30 ngày qua — phân tích theo loại thiết bị"
  • "Khách hàng nào đã mua Sản phẩm A? Tôi muốn nhắm họ với khuyến mãi Sản phẩm B."
  • "Giá trị đơn hàng trung bình theo mỗi loại tiền tệ chúng ta hoạt động là bao nhiêu?"
  • "Khuyến mãi nào tạo nhiều đơn hàng nhất quý trước?"
  • "Sản phẩm mua cùng thường xuyên nhất trong danh mục Điện tử là gì?"
  • "Hiển thị tỷ lệ trả hàng theo tháng trong năm qua — xu hướng tăng hay giảm?"
  • "Top 10 khách chi tiêu cao USD năm nay là ai? Tôi muốn tạo phân khúc VIP."

    • Mẹo hay

  • Lên lịch tự động hóa báo cáo thương mại hàng tuần truy vấn đơn hàng, trả hàng và mẫu FBT và đăng tóm tắt lên kênh Slack nhóm merchandising.
  • Kết nối Commerce Layer với CRM trong nhóm ứng dụng: khi đơn hàng được đặt bởi lead hiện có, tác nhân tự động cập nhật deal trong Close CRM.
  • Sử dụng truy vấn orders-by-repeat-customer để theo dõi xu hướng trung thành khách hàng — tỷ lệ mua lặp lại tăng là chỉ báo dẫn đầu sức khỏe kinh doanh.
  • Đội đa tác nhân chạy phân tích thương mại đầy đủ: một tác nhân truy vấn dữ liệu đơn hàng, một phân tích mẫu trả hàng, một thứ ba soạn khuyến nghị merchandising.
  • Phân tích FBT kết hợp với sản phẩm bán chạy theo thị trường mạnh cho khuyến nghị bản địa hóa — hiểu sản phẩm nào bán cùng nhau tại mỗi thị trường.

    • Works Well With