首先，我需要分析这个“店铺业绩低迷诊断分析表”，找出各店铺业绩低迷的原因，然后提出行动建议。表格包含多个维度：趋势分析（月度目标、每周数据、周趋势）、销售金额、同期销额、完成率、折扣、同期折扣、月度售罄、人员分析（连带率、客单价、店铺人数、人效、店铺面积、平效）以及备注。

步骤1：理解关键指标

• 销售金额：实际销售额。
• 同期销额：去年同期的销售额。
• 完成率：实际销售额与目标的比率，反映达成情况。
• 折扣：当前折扣率，数值越低折扣越高（比如76%折扣意思是76折）。
• 同期折扣：去年同期的折扣率。
• 月度售罄：本月销售目标完成的比例，比如13%表示完成了13%的月度目标。
• 连带率：平均每个顾客购买的商品数量，影响客单价。
• 客单价：平均每个顾客的消费金额。
• 店铺人数：店铺员工数量。
• 人效：销售额与店铺人数的比率，反映员工效率。
• 店铺面积：店铺大小。
• 平效：每平方米的销售额，反映空间利用效率。

步骤2：分析各店铺数据

从表格中提取关键信息，对比找出问题点。

整体合计数据（所有店铺平均）：

• 销售金额：530614
• 同期销额：523079
• 完成率：79%
• 折扣：74%
• 同期折扣：70%
• 月度售罄：12.2%
• 连带率：2.2
• 客单价：410
• 店铺人数：20
• 人效：20（单位可能是万元？需要确认，但大致是效率指标）

完成率79%，表示整体未达标（低于100%），月度售罄仅12.2%，说明月度进度慢，业绩低迷。

各店铺逐一分析：

1. A店（重点店）：

   • 销售金额：194410，同期销额：181189，完成率：88%

   • 折扣：76%，同期折扣：71%，折扣略降（促销力度可能加大）

   • 月度售罄：13%

   • 连带率：2，客单价：435，店铺人数：5，人效：5，店铺面积：90，平效：928

   • 趋势：周趋势上升（从220006→25056→25891→32573？等一下，数据可能看错了，重新看趋势列：第一周220006？不，表格中A店第一周是220006？等等，用户提供的表格中A店月度目标第一周是220006？可能单位是元，但看趋势分析列：第一周220006？不，仔细看：

     用户提供的表格中，趋势分析列：

     • A店：第一周220006？等等，不对，重新看原文：
       第一个表格：A店 月度目标 第一周 220006？但后面销售金额是194410，这似乎不一致。可能月度目标是月度总目标，每周是分解目标。

     修正：看表格结构：

     • 店铺名称 | 月度目标 | 第一周 | 第二周 | 第三周 | 周趋势 | 销售金 额 | 同期销额 | 完成率 | 折扣 | 同期折扣 | 月度售罄 | 连带率 | 客单价 | 店铺人数 | 人效 | 店铺面积 | 平效 | 备注

     A店：

     • 月度目标：可能总目标，但第一周220006（可能是笔误？或单位是元，但数字大）。看合计月度目标670006，但合计销售金额530614，所以月度目标是总目标。

     第一周、第二周、第三周是每周的销售目标？还是当周实际？不，看列名“趋势分析”下是“月度目标”和“第一周、第二周、第三周”，所以应该是每周的目标值。

     但A店：月度目标（总目标）？不，列名是“月度目标”，但下面有第一周、第二周、第三周，可能这些是每周分解目标。而“销售金额”是本月实际总销售额。

     例如A店：

     • 第一周目标：220006
     • 第二周目标：25056？这数字跳跃大，可能单位是元，但25056元一周？不合理。看其他店：B店第一周120000，第二周14510，也跳跃。可能表格有误或单位问题，但基于提供数据。

     实际销售金额：194410（本月总销售）

     为简化，我关注“销售金额”、“完成率”、“折扣”、“月度售蓕”、“人员指标”等。

     A店：

     • 完成率88%，较高（接近目标）。
     • 折扣76%，同期71%，折扣略高（促销多？）。
     • 月度售罄13%，低。
     • 人效5，平效928，高（空间利用好）。
     • 问题：虽然完成率88%，但月度售罄低，可能周目标分布不均或月初慢。

2. B店（常规店）：

   • 销售金额：89291，同期：91800，完成率：74%
   • 折扣：82%，同期：76%，折扣高（促销少？）
   • 月度售罄：15%
   • 连带率：2，客单价：457，店铺人数：4，人效：4，店铺面积：80，平效：725
   • 趋势：周目标上升，但实际销售低完成率74%，表示未达标。
   • 问题：折扣高（82%折，比同期76%高，意思是折扣小？折扣率82%表示82折，所以折扣力度小），可能影响销售。完成率低。

3. C店（工厂店）：

   • 销售金额：153276，同期：145042，完成率：81%
   • 折扣：58%，同期：64%，折扣低（促销力度大，58%折=4.2折）
   • 月度售罄：11%
   • 连带率：3，客单价：473，店铺人数：4，人效：4，店铺面积：80，平效：874
   • 完成率81%，但折扣低，可能促销多但未达预期。连带率3较高，客单价高。

4. D店（常规店）：

   • 销售金额：46993，同期：51290，完成率：78%

   • 折扣：69%，同期：67%，折扣略低（促销多）

   • 月度售罄：9%？表格中月度售罄D店是9%，但用户提供的是“9%”？
     第一个表格D店：月度售罄9%，第二个表格是9%，但合计12.2%，不一致？用户提供了两个表格，但似乎相同或类似。看用户消息，有两个“店铺业绩低迷诊断分析表”标题，但内容可能重复或不同。看第二个表格D店月度售罄是9%，第一个是9%，但合计第二个表格是12.2%。

     为一致，我使用第一个表格数据。
     D店：

     • 销售金额46993，同期51290，销额下降。
     • 完成率78%
     • 折扣69%，同期67%，折扣略低（促销多）
     • 月度售罄9%，很低
     • 连带率2，客单价488，店铺人数3，人效3，店铺面积76，平效650
     • 人效低，平效低，业绩差。

5. E店（常规店）：

   • 销售金额：46645，同期：53800，完成率：58%
   • 折扣：81%，同期：75%，折扣高（促销少）
   • 月度售罄：12%
   • 连带率：3，客单价：205？客单价低，只有205。
   • 店铺人数：4，人效：4，店铺面积：80，平效：599
   • 完成率58%，最低，客单价低，折扣高（81%折，促销少），可能导致销售差。

图表分析：

用户提供了三个图表：

1. 第一张折线图：每周销售趋势（第一周、第二周、第三周），显示A店上升，B店波动大但第三周高，C店上升，D店下降，E店平稳。
2. 柱状图：各店销售金额和同期销额对比，A店增长，B店下降，C店增长，D店下降，E店下降。
3. 折线图：销售金额和完成率，A店高，B店中等，C店中等，D店和E店低。

从图表看，A店表现好，B、D、E店销售差，C店中等但折扣低。

步骤3：找出业绩低迷原因

基于数据，总结常见问题：

• 折扣问题：B店和E店折扣高（82%和81%，表示折扣小，促销力度不足），导致销售不佳。C店折扣低（58%）但完成率81%，可能依赖促销但未完全达标。
• 人效和平效：D店和E店人效低（D店3，E店4，但E店客单价低），平效也低（D店650，E店599），表示员工效率或空间利用差。
• 客单价和连带率：E店客单价仅205，很低，可能单品销售多或客群消费低。连带率E店3，但客单价低，可能低价商品多。
• 完成率和月度售罄：E店完成率58%最低，D店9%月度售罄极低，表示月度进度慢。
• 趋势：E店每周平稳但金额低，可能无改善；D店第三周下降。

步骤4：行动建议

针对各店或整体问题提出建议。

整体建议：

• 促销策略优化：对于折扣高的店（如B店82%、E店81%），增加促销活动，降低折扣率以提高吸引力。对于折扣低的店（如C店58%），评估促销效果，避免过度打折侵蚀利润。
• 提升人效：培训员工销售技能，优化排班，激励高绩效员工。目标提升人效到5以上。
• 提高客单价：通过连带销售（如搭配推荐、满减活动）提升客单价。E店客单价205元，需重点提升。
• 监控进度：定期 review 月度售罄率，及时调整销售策略。

各店具体建议：

• A店（重点店）：完成率88%较好，但月度售罄13%低，周趋势上升，建议加强初期推广，加快进度。平效高，保持空间管理。
• B店（常规店）：完成率74%，折扣高82%，建议增加折扣力度（如降到75%折），并做推广吸引客流。人效4，可提升。
• C店（工厂店）：完成率81%，折扣低58%，可能促销有效但售罄低，建议优化促销结构，结合连带率高的优势（连带率3），推套餐。
• D店（常规店）：完成率78%，销额下降，月度售罄9%极低，人效3低，平效650低。建议：培训员工，提升销售能力；增加促销；优化商品陈列提高平效。
• E店（常规店）：完成率58%最低，客单价205元低，折扣81%高。建议：重点提升客单价，如推高值商品、连带销售；大幅降低折扣吸引顾客；培训员工。

步骤5：确保建议可操作

• 具体行动：如“在B店开展周末折扣活动，折扣降至75%”、“在E店实施员工激励计划，奖励高客单价交易”。
• 量化目标：如“将人效从4提升到5”、“客单价提升20%”。

最后，结构化输出诊断和建议。