汽修店 chenying_ya｜蝦皮賣場診斷報告

兩年的賣場資料、26 個檢視面向。從數據判讀問題、評估可能原因，提出改善優先順序與驗證方向。

賣場診斷摘要

成交規模已回升，經營重點是找出成長來源、改善履約，並增加每筆訂單的購買件數。

流量：成長集中於兩項主力品，應優先延續其成交表現並擴展成長來源。 8 月較 7 月增加的成交額，有 76.7% 來自雨傘與購物袋。經營上應先延續這兩項商品的成交表現，同時改善其他衰退主力品的曝光、點擊與成交，降低成長對少數品項的依賴。
履約：降低取消與退款，是保住成交的優先改善方向。 以 8 月為基準，若取消金額降低兩成，對應約 4.6 萬元的訂單保留空間；退款金額降低兩成，則可少退約 1.6 萬元。這是情境試算，應先追查取消與退款原因，再針對備貨、交運及客服的相關問題改善。
客單結構：件數下降抵銷部分客單成長，應優先增加搭配購買。 每單件數較去年同期下降 10.5%。若維持 8 月訂單數與單件成交額，每單多 0.1 件，試算成交額約可增加 10.9 萬元。可從相容商品組合與加購推薦切入，再以優惠後收益及退貨表現決定是否擴大。

資料涵蓋 2024 年 8 月～2026 年 8 月；8 月為最新完整月，賣場表現截至 9 月 9 日。金額均為新台幣。

閱讀導覽　01 流量 · 02 履約 · 03 客單結構 · 下一步 · 深入驗證 · 補充觀察 · 26 面向 · 情境試算 · 閱讀說明

01｜流量：成交回升後，先找出成長集中在哪裡

2026 年 8 月成交額為 243.9 萬元，較 7 月增加 34.3%，創資料期間新高。此前，2025 年 5 月～2026 年 7 月的月成交額介於 125.1～208.4 萬元，起終點相差 −12.1%。8 月走出前期區間，接下來要辨識這次回升的來源。

成交額由「訂單數 × 客單價」組成。本章先沿訪客、點擊與訂單追查流量變化，再看回升的時間與商品分布；客單價的組成在第三章拆解。

Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

直接讀取 25 份月度原始回應及 761 天明細。月份使用區間 value，週使用日值加總；成交額、訂單及點擊的日月彙總均已對帳。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

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月成交額

2026/08：243.9 萬元 · 較 7 月 +34.3%

2024 年 8 月～2026 年 8 月；25 個完整月

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月成交額 data
年／月	GMV（萬元）
2024/08	10.79
2024/09	32.34
2024/10	51.91
2024/11	64.25
2024/12	56.7
2025/01	61.62
2025/02	125.25
2025/03	199.54
2025/04	202.64
2025/05	206.56
2025/06	181.9
2025/07	188.12
2025/08	197.04
2025/09	158.98
2025/10	167.45
2025/11	200.34
2025/12	200.61
2026/01	175.02
2026/02	125.1
2026/03	179.5
2026/04	146.01
2026/05	165.78
2026/06	208.39
2026/07	181.65
2026/08	243.92

8 月訂單數與客單價同步增加

相較 7 月，確認訂單增加 23.3%、客單價增加 8.9%，共同帶動成交額成長。先看訂單增加之前，訪客與點擊如何變化。

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8 月 GMV（萬元）

243.92

2026 年 8 月；比較基準為 7 月。

較上月 +34.3%

2026 年 8 月；比較基準為 7 月。Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

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8 月確認訂單

8,038

2026 年 8 月；比較基準為 7 月。

較上月 +23.3%

2026 年 8 月；比較基準為 7 月。Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

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8 月客單價（元）

303.46

2026 年 8 月；比較基準為 7 月。

較上月 +8.9%

2026 年 8 月；比較基準為 7 月。Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

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長期落差主要出現在點擊與整體訪客之間

2025 年 5 月～2026 年 7 月，點擊／整體訪客比下降 51.8%，訂單／點擊比下降 21.1%，合計反映在訂單／整體訪客比下降 62.0%。點擊與訪客之間的落差較大，商品與流量來源是優先拆查的方向。

訪客名稱：「整體訪客」包含賣場、商品詳情頁及直播／短影音商品卡；「頁面訪客」指賣場與商品詳情頁訪客。月比較採平台整月訪客數。

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兩段比值與整體比值的變化

點擊／整體訪客比：-51.8% · 訂單／點擊比：-21.1% · 訂單／整體訪客比：-62.0%

2025 年 5 月 → 2026 年 7 月；整體為乘法關係

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兩段比值與整體比值的變化 data
比值	相對變化
點擊／整體訪客比	-51.8%
訂單／點擊比	-21.1%
訂單／整體訪客比	-62%

整體訪客增加，商品點擊未同步跟上

與 2025 年 5 月相比，2026 年 8 月的整體訪客增加 73.5%，商品點擊增加 8.7%。訪客成長明顯快於點擊，應進一步比較各流量來源與商品的點擊表現。

下圖顯示每個月相較 2025 年 5 月的增減幅度：0% 代表與基準月相同，50% 代表增加一半，−50% 代表減少一半。

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整體訪客與商品點擊增減幅度

2026/08 相較基準月：整體訪客 +73.5% · 商品點擊 +8.7%

以 2025 年 5 月為基準；0% 代表相同，高於 0% 代表增加，低於 0% 代表減少

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整體訪客與商品點擊增減幅度 data
年／月	相較 2025 年 5 月的增減	系列
2024/08	-96.7%	整體訪客
2024/08	-96.6%	商品點擊
2024/09	-90.3%	整體訪客
2024/09	-89.4%	商品點擊
2024/10	-85.2%	整體訪客
2024/10	-83.6%	商品點擊
2024/11	-83.1%	整體訪客
2024/11	-80.9%	商品點擊
2024/12	-84.9%	整體訪客
2024/12	-82.1%	商品點擊
2025/01	-78.3%	整體訪客
2025/01	-75.4%	商品點擊
2025/02	-59.5%	整體訪客
2025/02	-53.4%	商品點擊
2025/03	-18.8%	整體訪客
2025/03	-14.4%	商品點擊
2025/04	-20%	整體訪客
2025/04	-7.8%	商品點擊
2025/05	0%	整體訪客
2025/05	0%	商品點擊
2025/06	-7.7%	整體訪客
2025/06	-14.2%	商品點擊
2025/07	23.8%	整體訪客
2025/07	-9%	商品點擊
2025/08	94%	整體訪客
2025/08	-7.2%	商品點擊
2025/09	56.9%	整體訪客
2025/09	-31.7%	商品點擊
2025/10	97.2%	整體訪客
2025/10	-32.9%	商品點擊
2025/11	107.7%	整體訪客
2025/11	-26.5%	商品點擊
2025/12	124.1%	整體訪客
2025/12	-29%	商品點擊
2026/01	35.8%	整體訪客
2026/01	-37.9%	商品點擊
2026/02	21%	整體訪客
2026/02	-54.5%	商品點擊
2026/03	93.1%	整體訪客
2026/03	-25.9%	商品點擊
2026/04	78.5%	整體訪客
2026/04	-38.1%	商品點擊
2026/05	78.3%	整體訪客
2026/05	-19.4%	商品點擊
2026/06	118.9%	整體訪客
2026/06	4.4%	商品點擊
2026/07	97.5%	整體訪客
2026/07	-4.9%	商品點擊
2026/08	73.5%	整體訪客
2026/08	8.7%	商品點擊

成交額／整體訪客比回升至 7.91 元

以整月成交額除以整月整體訪客，2024 年 8 月為 18.59 元，2026 年 7 月為 5.18 元，8 月回升至 7.91 元。近期成交與整體訪客的比例有所改善；再換用頁面訪客比較，可以看出回升是否出現在不同範圍。

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成交額／整體訪客比

2026/07：5.18 元 → 2026/08：7.91 元

月成交額 ÷ 整月整體訪客數

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成交額／整體訪客比 data
年／月	元／整月整體訪客
2024/08	18.59
2024/09	18.74
2024/10	19.68
2024/11	21.4
2024/12	21.12
2025/01	16
2025/02	17.4
2025/03	13.83
2025/04	14.26
2025/05	11.62
2025/06	11.09
2025/07	8.55
2025/08	5.72
2025/09	5.7
2025/10	4.78
2025/11	5.43
2025/12	5.04
2026/01	7.25
2026/02	5.82
2026/03	5.23
2026/04	4.6
2026/05	5.23
2026/06	5.36
2026/07	5.18
2026/08	7.91

頁面訪客已回升，商品點擊仍需跟上

7～8 月，整體訪客減少 12.2%，頁面訪客卻增加 21.7%，顯示兩種範圍的訪客走勢不同。商品點擊增加 14.3%，仍慢於頁面訪客，因此點擊／頁面訪客比由 3.24 降至 3.04。

同期，每位頁面訪客的瀏覽頁數由 4.30 降至 4.22 頁。接下來應對照新增訪客的來源與商品，找出人數增加、點擊卻未跟上的部分，作為流量配置與商品呈現的改善切入點。

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頁面訪客與瀏覽表現

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頁面訪客與瀏覽表現
月份	頁面訪客數	每位頁面訪客瀏覽頁數	點擊／頁面訪客比
2025/05	128,397	4.36	2.45
2026/07	92,536	4.3	3.24
2026/08	112,626	4.22	3.04

回升集中在 8 月後半月

8/9、8/16、8/23、8/30 結束的完整週成交額依序為 47.85、48.18、66.35、61.31 萬元。後半月明顯提高，最後一週回落 7.6%。可先對照這段期間的商品與活動變化，找出回升線索，再追蹤後續表現。

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完整週成交額2026 年 6 月 1 日～8 月 30 日；以週結束日標記

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完整週成交額 data
週結束日	GMV（萬元）
06/07	34.78
06/14	61.07
06/21	58.13
06/28	44.47
07/05	37.16
07/12	44.67
07/19	43.98
07/26	45.29
08/02	32.8
08/09	47.85
08/16	48.18
08/23	66.35
08/30	61.31

調整每週固定波動後，8 月成交趨勢仍回升

8 月成交額較 7 月增加 34.3%。把平日與週末反覆出現的波動分開，再比較兩個月的平均趨勢水準，增幅仍有 29.5%，支持這次回升不只是平日、週末的差異。

去年 7～8 月成交額增加 4.7%，今年增幅更大；不過，暑假、天氣與活動帶來的需求仍需從商品表現判斷。接著拆看成長來源，確認回升集中在哪些品項，以及哪些成長可能延續。

Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

直接讀取 25 份月度原始回應及 761 天明細。月份使用區間 value，週使用日值加總；成交額、訂單及點擊的日月彙總均已對帳。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

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前兩大商品貢獻 76.7% 的成交增額

8 月前兩大商品占銷售 35.2%，高於 7 月的 20.9%；兩者合計增加 47.8 萬元，占全店成交增額 76.7%。這次回升主要由雨傘與購物袋帶動，應先拆查兩者的曝光、點擊與活動變化，再判斷哪些做法能延伸到其他品項。

另一方面，8 個規模較大但成交下降的商品仍占全店銷售 17.4%。把這些商品與成長品對照，有助於區分商品需求變化與流量配置問題。

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

8 月前八大商品

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

8 月前八大商品
商品	成交額（元）	商品訂單數	轉換率
🔥新五代隔日達🔥反向環扣折疊傘 100骨雨傘架反向傘摺疊傘自動傘折疊雨傘晴雨傘遮陽傘環扣傘自動折疊傘	529,197.23	1,702	3.9%
🔥四代加厚有側袋🔥皓啃包環保購物袋買菜車拖輪購物袋浩肯包拖輪包輪子購物袋折疊買菜車買菜袋購物包購物	329,095.4	785	2.1%
🔥26款噴頭保固🔥五星級酒店環繞香500ML 自動噴霧香芳香噴霧機香薰車載香薰機擴香機芳香噴霧機香氛機	140,460.62	348	3%
🔥限時秒殺🔥EVERSHINE晴天大白車載香薰除臭雙倉香薰凈味留香車載香氛二合一車載香氛持久留香車載香膏	82,078.32	164	5.8%
廉航登機浩肯包保冰袋萬向輪折疊手拉車登機袋登機包輪子購物袋買菜車血拼包帶輪購物包購物袋旅行包	73,470	133	1.4%
🔥加厚陶瓷款🔥陶瓷保溫瓶陶瓷保溫杯陶瓷冰霸杯保溫杯保溫瓶陶瓷咖啡杯陶瓷隨行杯咖啡杯水壺水瓶彈蓋保溫杯	66,329.96	234	2.4%
🔥隔日達 6H寄出🔥環扣自動傘扣環雨傘勾勾傘 84骨掛鉤傘遮陽傘晴雨傘摺疊傘太陽傘雨傘防風傘自動傘	61,620	235	3.3%
現貨隔日達車用頭枕腰靠環抱式 9D記憶棉汽車頭枕汽車靠枕靠背腰靠車用靠墊汽車靠墊座椅靠墊	60,304.7	329	6.3%

02｜履約：把改善落實為取消與退款的減少

履約改善的價值，是讓已成立的訂單順利完成、減少退款。8 月取消金額為 23.2 萬元，退貨退款金額為 8.0 萬元；本章以兩者的可減少金額，衡量改善的業務價值。

9 月 9 日賣場表現有 8 項未達標、2 個計分，評等為「不佳」。下表先定位備貨、交運與客服的異常，再結合訂單原因，判斷哪些問題值得優先處理。

賣場表現（截至 9 月 9 日）

Source: 賣場表現｜截至 2026 年 9 月 9 日Table: main.report_health

由原始指標值、當時適用門檻與比較運算子重新判定；8 項未達標與平台摘要一致。各指標統計期間分列。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_health ORDER BY ordinal;

賣場表現（截至 9 月 9 日）
序	項目	數值	平台標準	統計期間	達標狀態
1	訂單未完成率	5.54%	<5%	近 7 日	未達標
2	訂單取消率	2.51%	<2.5%	近 7 日	未達標
3	退貨退款率	3.04%	<2.5%	近 7 日	未達標
4	平均備貨時間	1.71 天	<1.2 天	近 30 日	未達標
5	較長備貨商品數	21 件	<1 件	近 30 日	未達標
6	當日交運率	41.99%	≥70%	近 30 日	未達標
7	平均聊聊回應時間	2.10 小時	<1 小時	近 30 日	未達標
8	客服滿意度	50.00%	≥70%	近 30 日	未達標
9	延遲出貨率	2.79%	<5%	近 7 日	達標
10	聊聊回應率	85.05%	≥70%	近 30 日	達標
11	較長備貨商品比例	5.41%	≤10%	當日	達標
12	賣場評價	4.89 分	≥4.75 分	當日	達標

出貨速度與客服回應是兩個優先改善環節

平均備貨 1.71 天、當日交運率 41.99%，均未達表列標準。應沿訂單處理流程找出延遲較集中的環節，優先改善反覆發生的問題。

客服滿意度 50%、平均回應 2.10 小時，另有 1,044 則未回覆負評。可先整理常見抱怨與等待回覆的問題，對照回應速度及處理結果，持續追蹤滿意度。

訂單狀態差額擴大，需連同取消原因追蹤

8 月確認訂單 8,038 筆、付款訂單 7,037 筆，差額 1,001 筆／12.5%。兩者記錄時點不同，這個差額適合作為追查線索；要定位問題，仍需回到訂單的取消原因與處理歷程。

Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

直接讀取 25 份月度原始回應及 761 天明細。月份使用區間 value，週使用日值加總；成交額、訂單及點擊的日月彙總均已對帳。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_daily ORDER BY date;
SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;

確認／付款訂單差額比例2025 年 6 月～2026 年 8 月；確認與付款訂單的記錄時點不同

Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly

直接讀取 25 份月度原始回應及 761 天明細。月份使用區間 value，週使用日值加總；成交額、訂單及點擊的日月彙總均已對帳。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_daily ORDER BY date;
SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;

確認／付款訂單差額比例 data
年／月	占確認訂單比
2025/06	1.8%
2025/07	6.1%
2025/08	4.6%
2025/09	5.6%
2025/10	6.9%
2025/11	9.8%
2025/12	11.2%
2026/01	10.2%
2026/02	13.5%
2026/03	7.6%
2026/04	16.3%
2026/05	2.5%
2026/06	18.3%
2026/07	8.6%
2026/08	12.5%

8 月取消訂單 997 筆、約 23.2 萬元，筆數較 7 月增加 15.3%；退貨退款 185 筆、約 8.0 萬元，筆數增加 65.2%。退款筆數增幅高於確認訂單的 23.3%，應優先拆查原因及集中商品，找出反覆發生的問題。以上按取消與退款發生月份統計。

取消金額減少兩成，對應約 4.6 萬元的訂單保留空間

以 8 月金額作為基準，若取消金額減少 10%～20%，對應 2.3～4.6 萬元的訂單金額；退款金額減少相同比例，則可少退 0.8～1.6 萬元。下表用兩個改善幅度比較量級，供選擇改善目標。

Source: 蝦皮取消與退款｜8 月情境試算Table: main.report_fulfillment_impact

由8月原始order_outcome回應重算；31天金額與區間值對帳。取消與退款各自以原金額乘10%/20%估算可減少金額，非效果預測，非淨利，不相加。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_fulfillment_impact ORDER BY ordinal;

取消與退款改善情境（萬元）

Source: 蝦皮取消與退款｜8 月情境試算Table: main.report_fulfillment_impact

由8月原始order_outcome回應重算；31天金額與區間值對帳。取消與退款各自以原金額乘10%/20%估算可減少金額，非效果預測，非淨利，不相加。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_fulfillment_impact ORDER BY ordinal;

取消與退款改善情境（萬元）
項目	8 月金額	降低 10% 可減少	降低 20% 可減少
取消訂單金額	23.22	2.32	4.64
退貨退款金額	7.96	0.8	1.59

試算條件： 以 8 月取消／退款金額各自降低 10% 或 20% 計算，非效果預測；取消減少須以訂單最終完成為準。兩項獨立呈現、不相加，金額非淨利。

先按取消與退款原因找出可改善的訂單，對應到備貨、交運、商品描述或客服處理。改善後，同時追蹤金額、筆數及訂單規模，確認減少來自問題改善。

Source: 蝦皮取消與退款｜8 月情境試算Table: main.report_fulfillment_impact

由8月原始order_outcome回應重算；31天金額與區間值對帳。取消與退款各自以原金額乘10%/20%估算可減少金額，非效果預測，非淨利，不相加。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_fulfillment_impact ORDER BY ordinal;

03｜客單結構：件數下降抵銷部分成長，搭配購買是改善切入點

2026 年 8 月單件成交額較去年同期增加 41.7%，每單件數下降 10.5%，兩者合計使客單價增加 26.7%。依「客單價＝每單件數 × 單件成交額」拆解，件數下降抵銷了部分成長。

因此，下一個改善切入點是增加適合一起購買的商品。以下先比較價格帶與購買件數，再用現有組合購表現及固定條件試算，判斷搭配購買的機會與金額量級。

Source: 蝦皮商品明細｜本次重算Tables: main.product_month, main.shop_monthly

31 頁共 1,354 筆商品月份；8 個月份逐月查驗筆數、唯一商品 ID 與成交總額。8 月 188 筆，與店鋪成交額差 0.03 元。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.product_month ORDER BY month, id;
SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;

客單價組成：一年間的變化

客單價 +26.7% · 每單件數 -10.5% · 單件成交額 +41.7%

2026/08 與 2025/08 比較；單件成交額與每單件數共同決定客單價，增減幅度不直接相加

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

客單價組成：一年間的變化 data
	較去年同期
客單價	26.7%
每單件數	-10.5%
單件成交額	41.7%

客單價與購買件數的歷史走勢以 2025 年 8 月為基準；0% 代表相同。圖中為八個有商品明細的月份

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

客單價與購買件數的歷史走勢 data
年／月	相較 2025 年 8 月的增減	系列
2025/08	0%	客單價
2025/08	0%	每單件數
2025/08	0%	單件成交額
2025/11	12.9%	客單價
2025/11	-7.9%	每單件數
2025/11	22.6%	單件成交額
2026/02	18.3%	客單價
2026/02	2.9%	每單件數
2026/02	15%	單件成交額
2026/04	21.7%	客單價
2026/04	-6.9%	每單件數
2026/04	30.7%	單件成交額
2026/05	16.1%	客單價
2026/05	-4.1%	每單件數
2026/05	21%	單件成交額
2026/06	15.2%	客單價
2026/06	-5.2%	每單件數
2026/06	21.5%	單件成交額
2026/07	16.4%	客單價
2026/07	-6.5%	每單件數
2026/07	24.5%	單件成交額
2026/08	26.7%	客單價
2026/08	-10.5%	每單件數
2026/08	41.7%	單件成交額

高價帶貢獻較大，價格決策應兼顧成交與收益

405 元以上價格帶占銷售 39.2%，轉換率 1.23%；109～257 元價格帶占銷售 27.5%，轉換率 3.11%。高價帶雖然轉換率較低，仍貢獻較多銷售。調整價格時，應一起比較成交貢獻、商品成本與退貨情況。

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

價格帶銷售占比2026 年 8 月；保留原四個價格帶

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

價格帶銷售占比 data
價格帶	銷售占比
$0–109	2.6%
$109–257	27.5%
$257–405	30.7%
$405+	39.2%

同一組價格帶的轉換率如下，可與上圖的銷售占比對照。

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

價格帶轉換率2026 年 8 月；按相同價格帶比較

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

價格帶轉換率 data
價格帶	轉換率
$0–109	1.3%
$109–257	3.1%
$257–405	1.9%
$405+	1.2%

每單多 0.1 件，試算成交額可增加約 10.9 萬元

8 月平均每單 2.24 件。若平均提高至 2.34 件，並維持 8 月訂單數與單件成交額，試算成交額約增加 10.9 萬元。這提供了搭配購買測試的目標量級，方案細節見後方購物籃情境表。

可先選擇用途相容的商品組合與加購推薦，觀察每單件數、優惠後收益及退貨是否同步改善；試算金額為成交額，非淨利或成效預測。

Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month

使用本次重算的 8 月成交額、訂單數及商品件數；不使用舊版彈性係數。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;
SELECT * FROM main.product_month ORDER BY month, id;

組合購已有較高的每筆成交額，適合進一步比較

8 月 5 檔組合購活動合計成交 35.9 萬元、記錄 919 筆活動訂單，平均每筆 391 元、2.52 件；其他折扣活動為 290 元、2.33 件。可從相容商品搭配開始，以相近商品與優惠條件比較，確認較高件數能否延續，並兼顧收益與退貨。

下一步｜先改善履約，同步找出可延續的成長來源

出貨與客服已有明確異常，可直接著手改善；流量拆查同步進行，商品組合則先小範圍測試。

流量：從主力商品與回升時段追查來源

聚焦 8 月後半月及前兩大商品，對照曝光、點擊、活動與成交變化，辨識成長是否延伸到其他品項，作為後續流量配置的依據。

履約：優先處理備貨、交運與回應問題

沿目前訂單與客服紀錄，找出延遲、取消與抱怨較集中的環節。改善後比較取消與退款金額、最終完成訂單，並追蹤備貨時間、交運率與客服滿意度。

客單結構：以相容商品組合測試購買件數

從常見商品搭配中選擇小範圍比較，觀察每單件數與成交是否提升，同時追蹤取消與退貨。優惠門檻則結合訂單金額分布與成本評估。

需要更深入驗證的問題

1．雨傘與購物袋的成長來自哪些來源？ 兩者貢獻 76.7% 的成交增額。比較搜尋、廣告、活動與內容導流的曝光及點擊變化，判斷是短期活動帶動，還是可延續的商品需求。

2．八個衰退主力品卡在曝光、點擊，還是成交？ 這些商品仍占全店銷售 17.4%。逐品比較同期間的三段表現，決定應調整流量配置、商品呈現或優惠條件。

3．退貨退款為何比訂單增長更快？ 退款筆數增加 65.2%，確認訂單增加 23.3%。先找出集中的商品與原因，再對照商品描述、規格選擇及出貨狀況，辨識可減少的落差。

4．週末取消是否集中在特定處理環節？ 週六、週日日均取消較高。對照取消原因、下單時段與處理進度，判斷主要問題是等待時間、商品理解，或其他因素。

5．哪些搭配能增加件數，同時保留收益？ 組合購每筆件數較高，但活動間商品也不同。挑選用途相容的搭配比較每單件數、優惠後收益及退貨，再決定是否擴大。

6．優惠券的門檻是否符合實際購買金額？ 領券後的使用率約 20.4%。按券種比較門檻、使用情況及訂單金額，找出可調整的門檻與推薦搭配。

補充觀察｜廣告投入需結合商品收益評估

8 月廣告成本約 5.85 萬元，占賣場成交額 2.4%，ROAS 7.29。若考慮增加投放，應先確認主力商品扣除廣告、成本與退貨後的收益，再以小範圍加碼觀察新增成交。

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

月廣告成本2026 年 4～8 月

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

月廣告成本 data
年／月	新台幣元
2026/04	55,047.62
2026/05	54,138.43
2026/06	54,104.02
2026/07	55,976.03
2026/08	58,464.2

廣告成本與效率

Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original

由原始商品、廣告、價格帶、品類及活動回應重新計算；無沿用舊報告計算值。廣告金額由平台整數除以 100000 還原新台幣。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_original ORDER BY ordinal;

廣告成本與效率
月份	成本（元）	ROAS	CPC（元）	CTR
2026-04	55,047.62	7.99	1.35	5.1%
2026-05	54,138.43	8.74	1.59	3.3%
2026-06	54,104.02	6.7	2.47	2.6%
2026-07	55,976.03	7.39	1.95	2.6%
2026-08	58,464.2	7.29	2.4	2.6%

新客占比高，回購應按品類追蹤

新客占買家 92.5%。雨傘、購物袋與車用品的補購週期不同，可依品類與首購月份比較回購表現，優先找出適合再次購買或搭配推薦的商品。

查核附錄｜26 個面向的發現與追蹤方向

26 個面向均已重新分析。以下依結果區分值得追查、持續觀察與暫不優先處理的項目。

26 面向分析表

Source: 26 面向完整重算｜2026 年 9 月 10 日Table: main.report_matrix

79 份授權原始回應重新分析；統計使用完整有效配對、宣告檢定族群及多重比較校正；日序列模型採 HAC 誤差，廣告另作 7、8 月時間外回測。實際執行記錄見本機 reanalysis-2026-09-10。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT record_json FROM main.report_matrix ORDER BY ordinal;

26 面向分析表
序	面向	看到什麼／下一步	判讀
1	平台補貼占比	8 月 2.1%；1～8 月介於 2.0%～2.6%，占比變化不大。	持續觀察
2	頁面瀏覽深度	每位頁面訪客瀏覽 4.22 頁，7 月為 4.30 頁；訪客增加，瀏覽深度略降。	持續觀察
3	新品銷售貢獻	現有商品中，4～8 月上架的 30 個商品占 8 月銷售 13.0%；比較新品的曝光與成交。	持續觀察
4	廣告覆蓋率	前 20 大商品有 17 個投放；可對應廣告的商品占全店銷售 74.8%。	持續觀察
5	廣告成交歸因	直接歸因成交占廣告成交 81.9%；評估商品廣告時，同時比較直接與整體歸因回報。	持續觀察
6	零成交廣告支出	1 個有花費但零歸因成交的活動，共花費 89 元，並非目前主要支出問題。	非優先項目
7	變體數與轉換率	130 個有成交商品中，變體數與轉換率未呈現明確關聯；先處理個別商品的選項體驗。	未見明確關聯
8	跳出率與轉換率	130 個有成交商品中，跳出率與轉換率未呈現明確關聯，暫不作為全店改善主軸。	未見明確關聯
9	售罄變體標示	比較 33 個有標示與 90 個無標示商品，轉換率未見明確差異。	未見明確差異
10	優惠券使用	領取 39,023 張、加權使用率 20.4%；比較各券門檻與使用表現。	值得深入追查
11	廣告 ROAS 目標	目標中位數 8.0；19 個未達標活動合計 ROAS 6.14，先按商品收益評估。	值得深入追查
12	確認／付款訂單差額	8 月差額 1,001 筆，占確認訂單 12.5%；配合訂單歷程追查。	值得深入追查
13	品類轉換表現	汽機車美容用品轉換率 10.26%、側背包 2.17%；宜在相近用途與價格內找出商品差異。	值得深入追查
14	固定促銷日期表現	近一年月日同號及每月 15、25 日的日成交中位數高 32.8%；可優先對照活動與商品變化。	持續觀察
15	取消訂單週內分布	週六日均取消為全月日均的 1.27 倍、週日 1.19 倍；追查週末取消原因。	值得深入追查

26 results · Showing first 15

試算附錄｜比較不同條件下的成交量級

點擊情境： 以 2026 年 8 月為基準，固定訂單／點擊比與客單價，比較商品點擊增加 5%、10%、20% 的成交量級。這是假設條件下的算術試算，增額為成交額，未扣成本、優惠與退貨。

Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month

使用本次重算的 8 月成交額、訂單數及商品件數；不使用舊版彈性係數。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;
SELECT * FROM main.product_month ORDER BY month, id;

固定成交條件下的點擊情境

Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month

使用本次重算的 8 月成交額、訂單數及商品件數；不使用舊版彈性係數。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;
SELECT * FROM main.product_month ORDER BY month, id;

固定成交條件下的點擊情境
商品點擊增幅	GMV 增額（萬元）	解讀
+5%	12.2	算術試算，非效果預測
+10%	24.39	算術試算，非效果預測
+20%	48.78	算術試算，非效果預測

購物籃情境： 固定 8 月訂單數，分別試算購買件數或單件成交額增加的結果。各方案獨立比較，增額不相加。

Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month

使用本次重算的 8 月成交額、訂單數及商品件數；不使用舊版彈性係數。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;
SELECT * FROM main.product_month ORDER BY month, id;

固定訂單數下的購物籃情境

Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month

使用本次重算的 8 月成交額、訂單數及商品件數；不使用舊版彈性係數。本機 SQLite 僅讀取以上凍結檔案；查詢結果由 build_report.py 彙總與轉換，未連線平台。

SELECT * FROM main.shop_monthly ORDER BY month;
SELECT * FROM main.product_month ORDER BY month, id;

固定訂單數下的購物籃情境
方案	GMV 增額（萬元）	保持不變的條件
單件成交額增 5%	12.2	訂單數與每單件數固定
單件成交額增 10%	24.39	訂單數與每單件數固定
每單多 0.1 件	10.91	訂單數與單件成交額固定
每單多 0.2 件	21.83	訂單數與單件成交額固定

閱讀說明

成交金額： 採平台確認成交口徑，非實收或利潤；取消、退貨以事件記錄期間呈現。
指標比較： 月訪客採平台整月數值，商品與活動比率用於比較表現；成長原因與措施效果仍需進一步驗證。
資料時效： 營運資料截至 2026 年 8 月，賣場表現截至 9 月 9 日；分析於 9 月 10 日重新執行。

返回診斷摘要

汽修店 chenying_ya｜蝦皮賣場診斷報告

賣場診斷摘要

01Source for 01Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly｜流量：成交回升後，先找出成長集中在哪裡

月成交額

8Source for 8Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly 月訂單數與客單價同步增加

長期落差主要出現在點擊與整體訪客之間

兩段比值與整體比值的變化

整體訪客增加，商品點擊未同步跟上

整體訪客與商品點擊增減幅度

成交額／整體訪客比回升至 7.91Source for 7.91Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly 元

成交額／整體訪客比

頁面訪客已回升，商品點擊仍需跟上

回升集中在 8Source for 8Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly 月後半月

調整每週固定波動後，8Source for 8Source: 蝦皮店鋪資料｜本次重算Tables: main.shop_daily, main.shop_monthly 月成交趨勢仍回升

前兩大商品貢獻 76.7%Source for 76.7%Source: 商品、廣告與活動彙總｜本次重算Table: main.report_original 的成交增額

02｜履約：把改善落實為取消與退款的減少

出貨速度與客服回應是兩個優先改善環節

訂單狀態差額擴大，需連同取消原因追蹤

取消金額減少兩成，對應約 4.6Source for 4.6Source: 蝦皮取消與退款｜8 月情境試算Table: main.report_fulfillment_impact 萬元的訂單保留空間

03Source for 03Source: 蝦皮商品明細｜本次重算Tables: main.product_month, main.shop_monthly｜客單結構：件數下降抵銷部分成長，搭配購買是改善切入點

客單價組成：一年間的變化

高價帶貢獻較大，價格決策應兼顧成交與收益

每單多 0.1Source for 0.1Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month 件，試算成交額可增加約 10.9Source for 10.9Source: 明確條件下的算術試算Tables: main.shop_monthly, main.product_month 萬元

組合購已有較高的每筆成交額，適合進一步比較

下一步｜先改善履約，同步找出可延續的成長來源

流量：從主力商品與回升時段追查來源

履約：優先處理備貨、交運與回應問題

客單結構：以相容商品組合測試購買件數

需要更深入驗證的問題

補充觀察｜廣告投入需結合商品收益評估

新客占比高，回購應按品類追蹤

查核附錄｜26 個面向的發現與追蹤方向

試算附錄｜比較不同條件下的成交量級

閱讀說明

Sources

01｜流量：成交回升後，先找出成長集中在哪裡

8 月訂單數與客單價同步增加

成交額／整體訪客比回升至 7.91 元

回升集中在 8 月後半月

調整每週固定波動後，8 月成交趨勢仍回升

前兩大商品貢獻 76.7% 的成交增額

取消金額減少兩成，對應約 4.6 萬元的訂單保留空間

03｜客單結構：件數下降抵銷部分成長，搭配購買是改善切入點

每單多 0.1 件，試算成交額可增加約 10.9 萬元