Data-Driven Shopify Insights
Unsupervised LLC · 行銷
By the Numbers 是一款 Shopify 數據分析應用，把營業額、訂單與毛利的報表，跟 AI 分析師、會員分群與客群同步功能綁在一起，直接推送到你的電子郵件與廣告平台。
關於 Data-Driven Shopify Insights
About
什麼是 By the Numbers
By the Numbers 是一款給 Shopify 店家使用的 Shopify 應用程式。它想解決的不是「看不到數字」，而是「看不到數字背後的意思」。安裝後，完整的訂單歷史會在背景自動匯入，所有報表都用這批資料算出，不依賴瀏覽器追蹤。
它承擔 Shopify 原生報表做不好的四件事。每週寫一份白話週報，說明哪個指標動了、為什麼動。把顧客依最近購買與購買次數分成七個會員族群。把這些族群直接推進你本來就在用的電子郵件與廣告平台。再用伺服器端事件，把瀏覽器像素漏掉的轉換補送給 Meta、Google、TikTok 與 Reddit。
限制也很明確：它只活在 Shopify 裡面，只讀 Shopify 的訂單。換到別的開店平台就用不了，而 AI 分析師的對話有每月額度，最高的方案也只給 600 則。
開始使用
- 從 Shopify App Store 安裝，並同意應用要求的資料存取範圍。
- 讓訂單歷史在夜間匯入，不必上傳 CSV，也不必預約設定會議。
- 填好商店檔案：品類、每月目標，以及這一季要盯的重點。
- 串接你投放廣告的平台，例如 Klaviyo、Meta、Google Ads、TikTok 或 Reddit Ads。
- 等週一的第一封 Pulse 週報，接著在應用裡向 AI 分析師追問細節。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 自己盯數字的 DTC 品牌創辦人：每週一封 Pulse 直接講清楚哪裡變了、為什麼變，適合整週都難得打開儀表板的人。
- 負責留存與 CRM 的行銷人員：七個 RFM 族群會以持續更新的受眾身分出現在 Klaviyo 或 Mailchimp，回流活動不必先匯出檔案。
- 沒有資料分析師的精簡成長團隊：報表、同業基準與預測都在同一個應用裡，等於補上一位年薪 8 萬到 12 萬美元分析師的工作。
- 訂單量大的 Shopify Plus 商家：Advanced 與 Unlimited 方案拉高訂單上限，並增加成員席次與導入會議，給規模較大的團隊用。
任務
- 用白話讀完一週業績：Pulse 解釋主要數字的變化，標出異常的日子，再給出最多三個下一步。
- 建立回流受眾：依最近購買與購買頻率設定切點，把顧客分成七個可以推送到電子郵件與廣告的族群。
- 跟同類商店比一比：AI 分析師把你的客單價、毛利、留存率與 ROAS 放在同品類、同營收級距商店的中位數旁邊。
- 救回漏掉的轉換：伺服器端事件補上被 iOS 限制與廣告封鎖器吃掉的購買紀錄。
- 設月目標並追蹤：預測圖會畫出目標線，每次打開都依最新訂單重算。
情境
- 週一早上開會：Pulse 已經寄到信箱，團隊會議從數字開始，不必再一頁頁翻儀表板。
- 月中業績落後：預測圖顯示這個月會落在目標線的哪裡，還來得及調整廣告預算。
- 折扣活動愈來愈沒效：RFM 族群告訴你哪些客人本來就會買，你就不必為一定成交的訂單再補貼一次。
主要功能
會讀你商店的 AI 分析師
AI 分析師回答營業額、利潤、商品、顧客、同期群、廣告與庫存問題時，起點是你的訂單、毛利與已串接的廣告平台，單靠問題本身不夠。回覆以圖表與表格呈現，可以複製或下載成 Markdown。它的基準面板會把你的客單價、毛利、留存率與退款率，放在同品類、同營收級距、同國家商店的中位數旁邊，正好回答店家最常問的那句：這個數字算好嗎？
Pulse 每週簡報
每週開始，一封週一寄出的郵件比較上期數字，點名異常的日子並說明成因，接著列出最多三個建議動作，每個都連到應用裡對應的頁面。週間若有明顯變化也會即時補寄，突然的業績下滑不必等到下週一才被看見。
RFM 會員矩陣
12 格矩陣依最近購買與購買頻率安置每位顧客，這套 Shopify 顧客分群再收斂成七個具名族群：Best、Loyal、Promising、Recent、Defecting、At risk 與 Dormant。每組都附顧客數、客單價、終身價值與總營業額。切點與組名都能改，系統也提供預設值與依你訂單歷史推算的建議切點。矩陣會定期重新計分，顧客從 Loyal 滑向 At risk 時會自動歸位，不必手動整理。
客群同步到電子郵件與廣告平台
超過 75 組篩選條件涵蓋訂單、商品、終身價值、最近購買與折扣使用，可用 AND、OR、NOT 組合，不需要寫 SQL。系統內建約 30 組現成客群。任何客群都能透過平台原生 API 同步到 Klaviyo、Mailchimp、Attentive、Meta、Google Ads、TikTok 與 Reddit Ads，之後自動更新，不必每週等 CSV。
das Pixel 伺服器端追蹤
伺服器端事件用同一份資料同時送往 Meta CAPI、Google Enhanced Conversions、TikTok Events API 與 Reddit，顧客識別碼經過雜湊，並先確認同意狀態。系統用事件 ID 去重，瀏覽器像素與伺服器事件不會把同一筆購買算兩次。平台 API 掛掉時，失敗的事件會進佇列等待重送，轉換不會因為一次中斷就消失。官方估計可救回 20% 至 40% 被純瀏覽器追蹤漏掉的轉換。
預測與目標追蹤
Shopify 銷售預測把統計模型套在每日營業額上，將趨勢與每週、每年的季節性拆開，最多參考 25 個月歷史。至少要有 90 天的訂單資料。目標可以設成固定金額，也可以設成對上期或去年同期的成長幅度；預測能限定在某個已儲存客群，命名後釘在儀表板上。每次打開都會用截至昨天的訂單重算。
優缺點
優點
- 所有功能都在同一份方案裡：報表、RFM、同期群、預測、客群同步與伺服器端追蹤，19 美元的 Starter 就全部包含。
- 伺服器端追蹤不另外收費，而 Elevar 這類獨立工具每月從 225 美元起跳。
- AI 分析師以你的商店資料和同業基準作答，讀起來像分析師寫的備忘，不像通用聊天機器人的回覆。
- 客群在第一次同步後會自己更新，每週匯出再上傳的循環就此消失。
- 14 天試用不必綁卡，到期沒選方案也不會被扣款。
缺點
- 帳單跟著訂單量走：Starter 每月 100 筆、Growth 500 筆、Pro 3,000 筆，成長快的商店幾週內就得換方案。
- AI 分析師的訊息有額度，Starter 每月 50 則，Unlimited 600 則，聊天提問與報表解讀共用同一份額度。
- 它只讀 Shopify 的資料，在多平台販售的品牌還得為其他通路另找一套分析工具。
- 原生整合停在 Klaviyo、Mailchimp、Attentive、Meta、Google Ads、TikTok 與 Reddit Ads，也沒有公開文件化的 API 供自建流程使用。
常見問題
它產出營業額、商品、顧客與毛利報表，再加上 AI 分析師、每週電子郵件簡報、會員分群、客群同步、預測與伺服器端轉換追蹤。重點是把商店資料變成動作，而不是多一個要盯的儀表板。
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