數據力健檢
檢視你的數據力——追蹤、關鍵指標、歸因、儀表板與用數據做決策的習慣。勾選你「已經做到」的項目，作答完立即看到你的分數、診斷與改善建議。
—
這是你的分數預覽。完整診斷與「該優先補強的項目」已為你準備好——輸入 Email 即可解鎖
輸入 Email，看你的完整健檢報告
包含這個分數代表什麼、你該優先補強哪幾項，以及對應的改善方向。我也會偶爾寄電商實戰內容給你，隨時可一鍵退訂。
達標 0 / 14 項（0%）
✓ 你已經做到的
待補強的項目
建議的下一步
林 林克威的建議
關於「數據力健檢」
為什麼沒有數據就是在賭
電商最貴的成本不是廣告費,而是憑感覺下的每一個決策。沒有數據,你無法知道哪個流量來源真的賺錢、哪檔商品在拖垮毛利、哪一群客人值得加碼。當對手用 ROAS 與 LTV 精算每一塊預算,你卻只看營收漲跌,等於蒙著眼睛把錢丟進市場,輸贏全交給運氣。
這份健檢在檢查什麼
我們從追蹤、指標、歸因、分群到測試,逐項盤點你的數據力。重點不是裝了多少工具,而是這些數據有沒有真的進到決策裡。從 GA4 事件設定是否正確,到你能不能說出客單價、回購率、CAC 與 LTV 的實際數字,再看你是否用 RFM 分群經營熟客、用 A/B 測試取代主觀爭論。
最常見的數據盲區
多數品牌追蹤裝一堆,卻沒驗證數字準不準;只盯總營收,看不見毛利與回購撐起的真實獲利;把功勞全算給最後一次點擊,忽略前面培養需求的渠道。更致命的是只看平均值,平均客單價底下藏著高價值熟客與一次性流量,不拆分群,就會一直用錯方式對錯的人花錢。
延伸閱讀：AI 與數據
電商行銷歸因模型：最後點擊 vs 多點觸，怎麼判斷哪個管道真的有效
每個廣告平台都說訂單是它帶進來的，加起來卻遠超過你實際的營收，這是我幫品牌操盤時最常被問到的困惑。這篇文章我用白話拆解各種行銷歸因模型的邏輯與偏誤，教你怎麼跳出單一平台的自說自話，用漸增性與整體行銷效益判斷哪個管道真的有效，把預算花在刀口上。
伺服器端追蹤與第一方數據：Cookie 退場後電商怎麼繼續精準衡量與投放
最近很多品牌商來問我同一件事：明明廣告有花，後台轉換卻愈算愈少，ROAS 看起來很差，但實際營收沒那麼慘。這通常不是廣告變爛了，而是瀏覽器端的像素愈來愈測不準。這篇我把 Cookie 退場、iOS ATT、廣告封鎖為什麼讓數據漏掉一大塊講清楚，再帶你認識伺服器端追蹤與第一方數據，並給一條中小品牌不燒錢的務實起步路徑。
AI 代理購物時代來了：電商品牌現在該做的準備
購物入口正從「人逛網站」擴大到「AI 助理代替人比較、代替人下單」。當中間多了一層 AI 幫消費者篩選，你的商品資料能不能被 AI 讀懂、能不能被正確引用，決定了你會被推薦還是被跳過。這篇我用電商實務角度，講清楚 agentic commerce 對品牌的真實意義，以及現在就能動手做、不用等未來的務實準備。
AI 電商成熟度健檢
檢視你的 AI 佈局——選品、文案、客服、廣告、數據與 AI Agent 自動化的導入成熟度。