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claude-ecom

por takechanman1228 · takechanman1228/claude-ecom

Carga un CSV de ventas; obtén una descomposición de KPI, hallazgos priorizados y acciones concretas — impulsado por un backend de análisis Python.

Una habilidad de Claude Code para operadores de comercio electrónico. Toma un CSV de pedidos o ventas y produce una revisión comercial estructurada: descomposición de ingresos, tendencias de conversión y AOV, señales de cohorte de clientes y una lista de acciones priorizadas. Ejecuta un backend Python para que la matemática sea correcta, no adivinada por LLM.

▶ Ver demo 📦 Instalar 💡 Casos de uso

Por qué usarlo

Características clave

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

claude-ecom-skill.replay ▶ listo
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Instalación

Repositorio del autor · Documentación oficial de Skills de Claude

Casos de uso

Usos del mundo real: claude-ecom

Revisión de ventas semanal en 10 minutos en lugar de 2 horas

👤 Fundadores DTC, gerentes de comercio electrónico ⏱ ~15 min beginner

Cuándo usarlo: Revisión de los números de la semana pasada el lunes por la mañana.

Flujo
  1. Entregar el CSV
    Usa claude-ecom. Aquí está el orders.csv de la semana pasada — haz una descomposición de KPI y cuéntame qué se movió.✓ Copiado
    → Números de ingresos, CVR, AOV con deltas semana a semana
  2. Solicitar hallazgos
    Ordena los 3 principales hallazgos por impacto. Sé específico — SKU nombrados, fuentes de tráfico, ventanas de tiempo.✓ Copiado
    → Hallazgos con puntos de datos, no 'los ingresos subieron'
  3. Extraer acciones
    Para cada hallazgo, propón una acción concreta que pueda tomar esta semana.✓ Copiado
    → Lista de acciones que podría pegar en una reunión de inicio del lunes

Resultado: Una revisión semanal que realmente leo.

Errores comunes
  • Los CSV basura producen revisiones basura — Limpia la exportación primero — fusiona reembolsos, excluye pedidos de prueba
Combinar con: filesystem

Entender por qué un SKU específico tiene bajo rendimiento

👤 Gerentes de producto, comerciantes ⏱ ~20 min intermediate

Cuándo usarlo: Un SKU estrella de repente se ralentizó y necesitas saber si es tráfico, conversión o precio.

Flujo
  1. Filtrar a SKU
    Usa claude-ecom. Enfócate en el SKU SHIRT-BLK-M de los últimos 60 días. Descompón los ingresos en tráfico × CVR × AOV y compara con los 60 anteriores.✓ Copiado
    → Descomposición con delta claro por factor
  2. Verificar división de canales
    ¿La caída se concentra en un canal o en todos?✓ Copiado
    → Desglose de canales con análisis de concentración

Resultado: Un diagnóstico, no una vibra.

Informe de retención de cohorte de clientes a partir de datos de pedidos

👤 Equipos de crecimiento observando LTV ⏱ ~30 min intermediate

Cuándo usarlo: Revisión trimestral de tasas de repetición de cohorte.

Flujo
  1. Cohortar los datos
    Usa claude-ecom. Construye una tabla de retención de cohorte de adquisición mensual — pedidos/cliente por mes desde el primer pedido.✓ Copiado
    → Tabla de retención triangular
  2. Comparar cohortes
    ¿Cuál cohorte es la mejor? ¿La peor? ¿Qué hay de diferente en ellas?✓ Copiado
    → Hipótesis fundamentadas en los datos

Resultado: Una vista de retención que podrías compartir con un inversor.

Errores comunes
  • Ventanas de datos cortas distorsionan cohortes recientes — Marca cohortes con <3 meses de historial como provisionales

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

claude-ecom-skill + filesystem

Apunta a una carpeta de CSV semanales para análisis de tendencias automatizado

Ejecuta la revisión semanal para cada CSV en data/weekly/ y construye un dashboard en tiempo real.✓ Copiado
claude-ecom-skill + bigquery-server

En lugar de CSV, extrae de un almacén

Consulta BigQuery para los pedidos de la semana pasada y aliméntalo en claude-ecom para la revisión.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

HerramientaEntradasCuándo llamarCoste
load_csv path, column mapping Iniciando cualquier análisis local
kpi_decompose date range Revisión semanal / mensual local Python
rank_findings analysis output Después de la descomposición 0
cohort_table cohort granularity Análisis de retención local

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API
Ninguno
Tokens por llamada
Moderado — solo tablas de resumen, no filas crudas
Monetario
Gratis (necesita Python local)
Consejo
Agrega en Python; nunca pegues filas de pedidos crudas en prompts.

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Almacenamiento de credenciales: None
Salida de datos: Los resúmenes de pedidos y hallazgos se envían a Claude API; las filas crudas pueden quedarse locales si mantienes la agregación en el lado del servidor

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

Mapeo de columnas falla

Las exportaciones estándar de Shopify/Woo funcionan de inmediato. Para exportaciones personalizadas, proporciona un mapa de columnas en el prompt.

Números salvajes en la salida

Verifica filas de pedidos duplicadas o valores no monetarios en la columna de ingresos

Alternativas

claude-ecom vs otros

AlternativaCuándo usarlaContrapartida
Looker Studio / Metabase dashboardsQuieres dashboards persistentes, no revisiones de una sola vezCosto de configuración; sin narrativa generada por LLM
Shopify's own reportsVistas integradas rápidasSuperficial; sin análisis de tienda cruzada o cohorte

Más

Recursos

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