Last Data

設定明確的KPI（關鍵績效指標）
在開始分析之前，務必先設定清楚且量化的目標，避免數據泛濫。例如：

每月銷售額增長10%

電子報開信率超過20%

購物車放棄率低於30%

這些KPI將成為後續優化的指引，讓數據分析更有焦點。

2. 利用A/B測試優化用戶體驗
將網站或行銷活動中不同版本的內容同時推廣，測試哪個效果更好。透過數據比較點擊率、轉換率，找到最佳方案。常見測試項目包括：

按鈕顏色和文案

商品頁面圖片與描述

結帳流程步驟與設計

3. 持續監控網站速度與跳出率
網站載入速度與用戶停留時間直接影響購買意願。定期利用Google PageSpeed Insights或GTmetrix等工具檢測網站性能，並根據數據調整圖片大小、伺服器配置，減少跳出率。

二十二、常見數據陷阱與解決方案 陷阱1：數據過度聚焦「流量」
很多商家追求流量爆棚，卻忽略流量質量。高流量不代表高銷售，重點是流量是否 線上商店 帶來有效轉換。建議搭配使用轉換率、客單價等指標，綜合判斷成效。

陷阱2：忽略數據準確性與一致性
數據錯誤或不同平台數據不一致會導致誤判。例如廣告點擊數與銷售數據不匹配，可能是追蹤碼設定錯誤。要定期檢查追蹤設定，確保資料準確。