分析服務

把不確定，變成一條清楚的行動路線

我們整合你的數據與市場訊號，判斷優先次序，將洞察轉成團隊可以落地執行的服務流程。

轉化優化

ANALYTICS
轉化優化
+30%
利用行為數據提升註冊轉化
Session replay 定位棄轉點，表單欄位按此重排次序與出現時機。
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ANALYTICS
轉化優化
+18%
以 A/B 測試框架提升結帳完成率
假設佇列加統計顯著性把關，杜絕「改完不知有沒有用」。
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ANALYTICS
轉化優化
+25%
把站內搜尋變成訂單
零結果詞映射至現貨，配同義詞層，搜尋不再等於離開。
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ANALYTICS
轉化優化
+12%
以性能優化換回移動端轉化
Core Web Vitals 逐元件診斷，慢載元件按轉化貢獻排序修復。
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ANALYTICS
轉化優化
+8%
把出價時段對準真正落單時段
廣告分時數據對接站內轉化時鐘，預算移出錯配窗口。
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個人化與 ML

ML
個人化與 ML
+15%
協同過濾推薦提升遊戲平台課金率
玩家行為 embedding 加道具推薦時機模型，而非靜態組合頁。
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ML
個人化與 ML
+22%
購買序列模型帶動復購客單價
Next-basket prediction 驅動「買完 A 推 B」，取代人手配對。
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ML
個人化與 ML
+40%
內容個人化延長會員停留時間
瀏覽向量分群，首頁模組按分群動態排列。
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ML
個人化與 ML
14d
提前十四日鎖定流失會員
行為衰減特徵觸發挽留動作，挽回率數倍於亂發優惠。
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增長與 CRM

ANALYTICS
增長與 CRM
+28%
RFM × LTV 分層提升 CRM 收入
廣播式 EDM 改為分層旅程，高價值層有專屬節奏。
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ANALYTICS
增長與 CRM
+20%
歸因建模令同一支出多取訂單
平台自報 ROAS 對數第一方轉化，砍走重複計算的渠道。
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ANALYTICS
增長與 CRM
D8
找出「第八日」留存斷崖
留存曲線分解到獲客渠道層，劣質渠道自己現形。
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AUTOMATION
增長與 CRM
+15–30%
Server-side tracking 追回被攔截轉化
繞過 ad-blocker 與 ITP，廣告演算法先取回完整訊號再優化。
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ANALYTICS
增長與 CRM
100%
以 UTM 普查修復全漏斗歸因
逐條 campaign 連結對照命名規範，修復斷鏈，渠道功勞不再流失。
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定價與商品

ANALYTICS
定價與商品
+9%
需求彈性測試提升毛利而不失單量
價格帶實驗設計，以競品價格監察作護欄。
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ML
定價與商品
2×
評論 NLP 令新品開發命中率倍增
大規模抽取公開評論的需求主題，產品規格對住真實痛點寫。
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ML
定價與商品
−35%
需求預測壓低斷貨損失
季節性與平台活動日曆入模，補貨提前量由計算得出。
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ANALYTICS
定價與商品
−25%
收窄退貨黑洞
先把退貨按 SKU、渠道與尺碼聚類，修正對準集中點，而非整個目錄。
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ANALYTICS
定價與商品
NET
以淨毛利而非 GMV 評判促銷
Voucher 期訂單重新計入費用與退貨，活動以留得住的錢作準。
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營運自動化

AUTOMATION
營運自動化
−40%
對話分類降低客服人手負荷
高頻提問聚類後自動化，人手只接高價值對話。
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ML
營運自動化
24h
一日內捕捉刷單與廣告欺詐
訂單模式與流量指紋監察異常，在廣告費與平台處罰疊加前截停。
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AUTOMATION
營運自動化
3d→1h
月報由三日壓到一小時
各 SaaS 數據源統一入倉，指標與圖表自動生成。
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ML
營運自動化
Top 5
在客服對話裡挖下季改善清單
對話按投訴主題聚類，頭幾大主題變成有排序、有負責人的清單。
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ANALYTICS
營運自動化
5d
五日完成數據 AI 就緒體檢
逐個數據源抽樣檢查缺漏、漂移與識別碼混亂，再談任何 AI 項目。
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市場情報

INTEL
市場情報
1:1
追平與品類頭部的 listing 質素差距
圖數、關鍵詞與評分結構逐行對照——先弄清輸在頁面還是輸在價格。
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INTEL
市場情報
48h
對競品減價的反應快四十八小時
公開頁面每日日誌化，減價即報，並附毛利護欄建議。
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INTEL
市場情報
+1Q
提前一季看見品類需求
搜尋量、官方統計與平台訊號合成一條領先指數。
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成效數字為各方法的示例目標區間；正式合作會先以你的基線評估，才承諾任何數字。