提升您的
平均訂單價值 (AOV)
提升您的
重複率 (%)
減少您的
缺貨率 (%)
一般的問題
解決方案
無法清晰查看每日客戶分佈和暢銷商品
難以追蹤重複客戶和促銷活動影響
庫存缺貨或積壓
每週/每月的重複Excel工作
實時儀表板：客戶分佈、平均訂單價值(AOV)、暢銷產品/服務
客戶洞察與重複率追蹤
庫存警報與需求預測
從POS/Excel/CSV自動刷新
為什麼數據分析是您業務成功的關鍵？
您的業務數據可能比您預期的更複雜。
可能比您意識到的更強大。
並具有超乎想像的潛力。
它可以幫助您降低成本、識別增長機會，並提升客戶滿意度。
餐廳飲食業的數據結構:
數據分析示例:
• 桌位周轉率
• 平均訂單價值
• 客戶重複率
• 預約未到率
• 菜品受歡迎程度
• 顧客滿意度評分
• ...
製造業的數據結構:
數據分析示例:
• 生產良品率
• 機器利用率
• 庫存周轉率
• 不良品率
• 供應商準時交貨率
• 每單位產品能耗
• ...
醫療保健的數據結構:
數據分析示例:
• 患者等待時間
• 預約未到率
• 床位佔用率
• 平均諮詢時長
• 醫生與患者比例
• 保險理賠處理時間
• ...
酒店業的數據結構:
數據分析示例:
• 房間佔用率
• 可用房間營收率
• 顧客重複率
• 平均住宿時長
• 健身房 / 游泳池使用率
• 投訴解決效率
• ...
食品零售業的數據結構:
數據分析示例:
• 採購訂單
• 成本層級
• 新 / 重複客戶
• 日銷售額
• 缺貨頻率
• 成分消耗率
• 廢棄百分比
• ...
汽車租賃業的數據結構:
數據分析示例:
• 平均租賃時長
• 車輛可用性管理
• 預訂成功率
• 新 / 重複客戶
• 車輛維護成本
• 保險 & 理賠
• 停車場空間成本
• ...
數據分析幫助您降低成本、識別增長機會並提升客戶滿意度。
解鎖數據的全部潛力。
示例儀表板（移動設備）
別再依靠直覺。現在就開始解讀你的數據以做出更明智的商業決策。
銷售分析
每日/每週收入、平均訂單價值、熱門SKU、渠道分佈。
客戶洞察
新客戶 vs 回頭客、重複率、群體視圖和生命周期價值。
庫存 / 營運
庫存覆蓋、需求預測、利用率。
流程
1) 提供您的數據結構
Excel / CSV / JSON / SQL - 無需複雜的程序。
2) 讓我們為您打造儀表板
根據您的業務量身訂製KPI和可視化圖表。
3) 做出明智決策
每日/每週/每月刷新 & 可選的諮詢支援。
常見問題與解答
數據分析幫助您通過將銷售、庫存、成本和營運數據轉化為易於閱讀的儀表板和報告，來了解您的業務狀況。
通過數據分析，您可以獲得有助於更快、更好決策的見解。
通過數據分析，您可以獲得有助於更快、更好決策的見解。
不需要大量數據就能開始。
只需簡單的資料 —— 如每日銷售、產品列表或庫存 —— 現在就可以開始。
我可以幫助您整理數據，並構建隨著您的業務增長而擴展的儀表板。
只需簡單的資料 —— 如每日銷售、產品列表或庫存 —— 現在就可以開始。
我可以幫助您整理數據，並構建隨著您的業務增長而擴展的儀表板。
可以的。
如果您的網站儲存了客戶或交易數據，我可以直接將儀表板連接到數據庫，從而讓您的深入解析自動更新。
如果沒有，我們仍然可以使用匯出的數據構建分析功能。
如果您的網站儲存了客戶或交易數據，我可以直接將儀表板連接到數據庫，從而讓您的深入解析自動更新。
如果沒有，我們仍然可以使用匯出的數據構建分析功能。
通常情況下：
簡單的儀表板需要 1–2 週 完整的銷售 + 成本 + 庫存系統需要 3–4 週
時間會因數據複雜性和您的需求而異。
簡單的儀表板需要 1–2 週 完整的銷售 + 成本 + 庫存系統需要 3–4 週
時間會因數據複雜性和您的需求而異。
可以的 — 事實上，凌亂的數據庫在中小企業中非常常見。
本人也提供清理、整理和構建您數據的服務，使其可用於分析。
許多客戶從非常不結構化的檔案開始，無需擔心。
是的，我們有提供維護配套。又或者您可以在業務發生變化時請求新功能支援。