抖店潜力爆款信号扫描

适用场景与前置条件

适用于抖店商家每天或每周从经营数据里找“值得加码的款”和“有流量但没成交的款”。需要 Python 3.10+ 与买家有权使用的脱敏商品快照 CSV；数据不足时必须输出样本不足，不把结果说成爆款保证。

输入与输出

输入至少包含 product_id,title,exposure,clicks,orders,gross_revenue,refund_rate,window_start,window_end，可选 previous_orders,category_baseline_conversion。输出 douyin_breakout_signal_report.json，逐商品给出曝光、点击率、支付转化、趋势和退款风险信号，分类为 SCALE_CANDIDATE、IMPROVE_FIRST 或 INSUFFICIENT_DATA。

安装与执行

无第三方依赖。运行 python scripts/scan_breakout_signals.py --snapshot examples/product_snapshot.csv --output examples/douyin_breakout_signal_report.json。

错误恢复

曝光为零、窗口为空、订单字段缺失或数值无法解析时保留该商品并标记 INSUFFICIENT_DATA；不自动补数、不估算平台排名、不把退款风险隐藏在综合分里。

权限与隐私边界

只处理本地脱敏商品经营数据，不读取抖店登录态、Cookie、客户明细、广告账户或支付信息。结果只生成候选和改进优先级，不改标题、价格、库存、广告预算、橱窗或直播间。

验收

样例应识别一个“高点击高转化待放大”、一个“有曝光但低转化待改进”和一个“数据不足”分支，并输出 publish_executed=false、campaign_changed=false。