每週都在貼報表?用Claude做銷售看板,一起看營收、流量與轉換漏斗
每週都在貼報表?用Claude做銷售看板,一起看營收、流量與轉換漏斗

早安呀!

一天一AI PRO上線後,我每天都想知道:有多少人來看?哪個流量管道真的帶來訂單?知道這些,才有方向繼續改善。

但數字分散在Google Analytics、Meta廣告和訂單後台。每次都得打開好幾個後台,把數據拉出來,再整理成一張報表,才能開始判斷下一步該做什麼。

最近Claude推出Dashboards,可以把資料做成儀表板,還能分享給團隊。我就決定試試看:能不能透過MCP連接器,把這些後台數據交給Claude,做成能隨連接資料更新的銷售看板?

一開始,我只告訴它有哪些資料,以及想看營收、各管道來訪人次,還有會員從註冊到付款的漏斗。結果Claude反過來提醒我:GA裡有一個Facebook來源,是不是有投廣告?它建議我把Meta廣告資料也連進來,還幫我找出原始數據裡的一些小斷點!

把這些斷點一一排除後,我終於做出能隨連接資料更新的銷售儀表板啦。

怎麼開口、怎麼連、哪裡會踩坑,我整理成圖卡給你!

如果你也每週都在貼報表,可以一起試試看。

ps 一天一AI PRO要開直播了!歡迎來此報名,現在點此下訂年度付費會員,就能免費參加這次和之後開設的直播活動唷~

Claude銷售儀表板怎麼更新?先用MCP連接器接上資料

會自己更新的儀表板,靠的是「連接器」

Claude Dashboards可以利用連接器取得資料,做成能隨資料變動更新的儀表板。不過,能讀到哪些數字,仍取決於連接器支援的功能和帳號權限,不能直接假設所有後台都能接上。

這次我用到的是Google Analytics、Meta廣告與訂單資料。建立看板後,也要確認圖表顯示的資料更新時間,避免把舊數字當成最新結果。

Dashboards目前仍在測試階段,使用前記得確認自己的方案是否支援;如果用的是組織帳號,也要確認管理員有沒有開放相關功能。

怎麼請Claude做看板?

開口不用想很細,說清楚「想看什麼」就好

請Claude做銷售看板,不必一開始就想好所有圖表和版面。先交代有哪些資料、想回答什麼問題,再請它檢查資料夠不夠。

我的第一句提示詞很簡單:

我已經連了__(例如GA4),附上__(訂單資料),想幫__(產品名)做一個銷售儀表板,想看營收、各管道的來訪人次,還有會員從註冊到付款的轉換漏斗。你先看看這些資料夠不夠,還缺什麼、哪裡怪怪的,直接告訴我。

比較期間、排序、版面這些細節,可以等看到第一版,再邊看邊補。

還缺哪些資料?請Claude先檢查,再補上廣告或訂單數據

讓 AI 看過數據,再幫你盤點還缺哪些資料源

Claude可以先根據已有數據,協助盤點還缺哪些資料來源。這次它在GA流量來源裡看到Facebook,就問我是不是有投廣告,建議把Meta廣告資料也補進來,才能一起比較廣告投入與後續成效。

在「連接器」設定完成連線後,可以先問Claude:「你目前讀得到哪些指標、哪些日期的資料?」確認資料範圍,再繼續做看板。

暫時連不到的資料,可以匯出CSV上傳。上傳前,先移除不必要的姓名、電話、Email;如果分析需要辨識同一位會員,可以改用M-001這類會員代號。

轉換漏斗怎麼算?先告訴Claude事件與購買完成的定義

AI 看不懂的內規,你得先告訴它

Claude可以讀數據,但不一定知道你怎麼定義「完成購買」。做轉換漏斗前,要先說明使用者的購買流程,以及每個自訂事件代表什麼。

我先向Claude解釋這些定義,再請它整理成漏斗,看看哪一步流失最多人。

過程中,Claude也提醒我檢查幾筆可疑的追蹤數據。我回頭核對後,才發現有廣告連結漏帶參數、GA設定網址打錯等問題。看板上的異常,反而成了檢查追蹤設定的線索。

看板除了列數字,也能整理優先檢查的「行動重點」

讓看板提醒你真正「該注意的事」

我請Claude在看板上方加一個「行動重點」區塊,從數據裡挑出值得優先檢查的變化,幫我決定先看哪裡。

例如:哪個轉換步驟流失最多人、哪幾天訂單特別多或少、哪個管道的成效出現變化。這些提醒可以當作查問題的起點,至於變化原因,還是得回頭核對。

如果看板需要修改,也可以回到Claude對話,直接告訴它想調整哪些圖表或指標。

Claude看板做好後,仍要留意CSV更新、分享權限與數據口徑

看板會跟著更新,但這三個地方還是要人顧

看板能利用連接資料更新,不代表所有資料都會自動變新。做好後,還有3個地方需要人顧:

  1. **CSV不會自己更新。**如果另外上傳訂單CSV,仍得手動提供新檔,請Claude更新看板,並確認資料更新時間。
  2. **分享看板,也要檢查資料權限。**同事能否開啟看板、查看或重新取得資料,要分別確認。分享前,先用接收者帳號測試,看看是否需要額外授權。
  3. **AI的判讀要自己核對。**GA4、廣告後台和訂單後台的數字,可能因為歸因方式、時區或統計口徑不同而對不起來。先確認各自怎麼算,再判斷差異代表什麼。

訂閱《一天一AI》日報,每天跟你分享超實用的AI小技巧!

延伸閱讀:

想讓孩子對英文有好感?我寫了一份ChatGPT語音陪玩指示,不考試也不糾正

用AI工作會讓能力退化嗎?從勞動異化看4種風險:做夠了,也要敢停下來!

往下滑看下一篇文章
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

Sega 側拍.jpg
程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓