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Openclaw Skills

레스토랑 운영 데이터 분석가

Openclaw용 레스토랑 운영 데이터 분석가

중국 로컬 라이프 플랫폼 전반의 인플루언서 마케팅, 광고 ROI 보정, 메뉴 가격 최적화 및 플랫폼 이의제기 대응을 전문으로 하는 로컬 레스토랑 비즈니스용 고급 운영 및 데이터 분석 스킬입니다.

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v1.0.0

Jun 11, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install restaurant-ops-analysis

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 restaurant-ops-analysis 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

레스토랑 운영 데이터 분석가란 무엇인가요?

레스토랑 운영 데이터 분석가는 Douyin, Meituan, Dianping 및 Xiaohongshu와 같은 플랫폼에서 운영되는 레스토랑 비즈니스를 위해 설계된 강력하고 전문적인 AI Agent 기능 추가 항목입니다. 이 기능은 Openclaw Skills 생태계의 일부로, AI Agent가 복잡한 로컬 라이프 지표를 원활하게 분석하고, 인플루언서 동영상 성과를 평가하고, 광고 지출을 보정하고, 메뉴 가격 책정 단계를 최적화하며, 완벽한 플랫폼 이의제기 초안을 생성할 수 있도록 지원합니다.

이 스킬을 통합함으로써 귀하의 Agent는 일반적인 데이터 처리를 넘어 업계에서 검증된 엄격한 운영 휴리스틱을 강제로 적용하게 됩니다. 예를 들어, 바우처 환불률을 중요한 지표로 자동으로 우선순위를 지정하고, 구조적 행동과 경험 문제를 분류하며, 순 실제 가치를 반영하도록 ROI 수치를 보정합니다. 이는 가상 CMO 및 운영 이사 역할을 수행하여 간결하고 행동 지향적인 결론을 도출하고 강력한 데이터 시각화 표를 제공합니다.

레스토랑 운영 데이터 분석가 활용 사례

Douyin 인플루언서 성과 데이터를 분석하여 도달 범위는 높지만 전환율이 낮은 트래픽 낭비 식별.
로컬 푸시(local-push) 광고 지출을 보정하여 표면적인 플랫폼 지표가 아닌 실제 사용(Redemption) ROI 계산.
제품 및 콤보 식사 성과를 분석하여 "환불 엔진"을 발견하고 가격 사다리 재구성.
플랫폼 제재, 나쁜 리뷰 또는 고객 불만에 대한 항목별 전문적인 이의제기 대응문 작성.
다중 매장 로컬 라이프 운영을 위한 포괄적이고 단계적인 옴니채널 마케팅 계획 개발.

레스토랑 운영 데이터 분석가 작동 원리

트리거 인식: Agent는 매장 지표, 인플루언서 데이터, 광고 지출, 콤보 식사 성과 또는 플랫폼 제재와 관련된 운영별 사용자 요청을 식별합니다.
참조 검색: 분석을 시작하기 전에 이 스킬은 산업 벤치마크를 위한 references/benchmarks.md, 플랫폼 알고리즘을 위한 references/platform-rules.md, 템플릿을 위한 references/content-templates.md를 포함하여 분기별로 업데이트되는 지식 베이스를 동적으로 읽습니다.
데이터 정리: 원시 입력이 처리됩니다. 숫자 문자열에서 쉼표가 제거되고, 백분율이 float로 파싱되며, 날짜 열이 datetime 형식으로 통합되고, 동영상 ID의 중복이 제거됩니다.
논리 평가: 이 스킬은 활성 모듈에 따라 사용자 지정 분석 파이프라인을 실행합니다(예: 광고 지출에 대한 4사분면 효율성 매트릭스 실행 또는 실제 사용 ROI 계산).
보고: 표준화된 정밀도(백분율은 소수점 1자리, 통화는 정수 또는 소수점 2자리)를 사용하여 Markdown 표로 결론 중심의 요약 보고서를 출력합니다.

레스토랑 운영 데이터 분석가 설정 가이드

이 기능을 Agent에 추가하려면 Openclaw 워크스페이스 구성 내에서 등록하십시오.

먼저, SKILL.md 및 참조 스키마가 포함된 스킬 디렉토리를 워크스페이스의 스킬 스토어로 클론하거나 다운로드하십시오:

mkdir -p skills/restaurant-ops-analysis/references
cp -r references/ skills/restaurant-ops-analysis/references/

다음으로, Agent 프레임워크가 업데이트 가능한 지식 베이스 디렉토리에 액세스할 수 있는지 확인하십시오. 그러면 Agent가 Openclaw Skills 제품군을 자연스럽게 호출하여 로컬 라이프 데이터 파일이나 텍스트 기반 프롬프트를 처리할 수 있습니다:

# 참조 파일을 Agent가 읽을 수 있는지 확인하기 위한 빠른 점검 실행
cat skills/restaurant-ops-analysis/references/benchmarks.md

레스토랑 운영 데이터 분석가 데이터 스키마 및 분류 체계

이 스킬은 다음 지표와 파일을 중심으로 정리된 데이터 세트를 처리하고 생성합니다:

핵심 운영 지표

지표명	공식 / 정의	출력 정밀도
1,000뷰 GMV	`(누적 직접 수익 / 누적 조회수) * 1000`	정수 또는 소수점 2자리
바우처 환불률	`환불된 바우처 / 구매한 바우처`	소수점 1자리 (%)
사용(Redemption)률	`사용된 바우처 / 구매한 바우처`	소수점 1자리 (%)
CPM	`(광고 지출 / 노출수) * 1000`	소수점 2자리
실제 사용 ROI	`표면 ROI * 사용률`	소수점 2자리
순 ROI	`표면 ROI * (사용률 - 환불률)`	소수점 2자리

지식 베이스 참조

references/benchmarks.md: 환불률 안전선(정상 < 15%, 경고 > 25%), 최소 5초 동영상 완료율 표준(통과 >= 18%, 우수 >= 22%), 인플루언서 선택 기준과 같은 로컬 라이프 임계값을 포함합니다.
references/platform-rules.md: Meituan의 최신 알고리즘 사양, Douyin POI 가중치 규칙 및 플랫폼 위험 제어 매개변수를 포함합니다.
references/content-templates.md: 검증된 동영상 제목 구조, 키워드 템플릿 및 불만 해결 형식을 제공합니다.

레스토랑 운영 데이터 분석가 고급 기능

동적 ROI 보정 엔진: 실제 사용 및 환불 행동을 기반으로 표면적인 광고 플랫폼 ROI를 자동으로 할인하여 저품질 리드에 대한 과도한 투자를 방지합니다.
4사분면 크리에이티브 효율성 매트릭스: CPM 및 CVR을 기반으로 광고 동영상을 분류하여 크리에이티브를 규모 확장, 비용 최적화, 관찰 또는 즉시 중단 목록으로 자동 정렬합니다.
탈중앙화 지식 동기화: 산업 임계값과 플랫폼 알고리즘 규칙을 분리된 참조 파일로 분리하여 핵심 로직을 변경하지 않고도 Meituan 또는 Douyin 정책을 업데이트할 수 있습니다.
상황별 플랫폼 잠금: 분석을 사용자가 요청한 대상 플랫폼으로 엄격하게 제한하여 요청되지 않는 한 관련 없는 플랫폼 간 노이즈를 방지합니다.
규정 준수 플랫폼 이의제기 합성기: 플랫폼별 감사 가이드라인 및 사실적 반박 프레임워크에 맞춰 500자 이내의 분량으로 공격적인 분쟁을 승인 확률이 높은 이의제기로 변환합니다.