眾多電商品牌正在用 Laplace 匯聚資料
數字裡的 Laplace
100+ 指標與 25+ 通路為依據目前產品及使用指南的統計，報表耗時與成本率數據來自各客戶企業負責人的說法。實際效果可能因使用環境而異。
用數字驗證的 導入成效，由客戶親口分享。
“我們透過 Laplace 找出「廣告費投越多、虧越多」的結構。從只看媒體資料，轉為整合分析營收與客戶資料後，原本要花 5 天的報表作業縮短到只要 30 分鐘。”
“金價上漲 2~3 倍，我們陷入「賣越多、虧越多」的困境。透過 Laplace 掌握各 SKU 成本率，並與廣告成效串接後，整體銷貨成本率改善了 10% 以上。”
“Boosters 在品牌收購過程中運用 Laplace 預先檢視核心指標，收購後再針對首購與回購客戶分別制定 CRM 策略，帶動營收成長。”
“我們正運用 Laplace 提供的 AI 儀表板提升 Wingeat 的營收。如今即使沒有資料分析師，也能以資料驅動經營業務。”
“O2O 服務 Cheonmyeong 也導入了 Laplace，持續提升營收。在資料串接選單中將商品名稱與老師姓名對應，即可依 O2O 服務的特性使用 Laplace 最新的商品分析功能。”
“為了增加回購客戶，我們導入了 Laplace；即使沒有工程師，也能找出自營官網的問題所在。”
從資料串接到通知， 從分析到執行，一個平台全搞定。
透過 API、RPA、試算表串接，每天自動收集
從串接到執行， 配對、分析，立即執行。
不只是彙整分散的資料，更讓資料能直接用於執行。
串接透過 API、RPA、試算表串接電商網站、廣告與解決方案，每天自動蒐集資料。
通常 2~3 小時內只管提問。 分析結果與下一步行動，一併告訴您。
Laplace 是以本體(Ontology)為基礎的 AI 平台，能定義資料之間的關係與意義。它在理解業務脈絡的前提下進行分析，因此不只是查詢數字，還能指出原因並提出行動建議。
- 素材 A·B·C 的轉換率比前一週下降
- 把預算轉到素材 D，就能守住投放效率
- 素材 C 可能受到對應商品庫存不足的影響
- 提問即自動分析
- 輸入問題的當下，即查詢已串接的資料並告訴您結果。
- 異常徵兆自動偵測
- 不必提問，也會偵測重要變化與異常值並發送通知。
- 原因診斷與行動方案
- 像「轉換率較上月驟降的原因」這樣釐清因果，並提出執行方案。
- 圖表與報表自動產生
- 回答的同時，自動產生視覺化圖表與報表。
- 關聯洞察一路串連
- 持續推薦相關圖表與下一個問題。
- 沿用您的權限
- AI 功能同樣只在您於專案中獲得的權限範圍內運作。
AI 看得懂的資料， 本體(Ontology)。
預先定義訂單、廣告、商品、客戶資料之間的關係與含義，減少 AI 捏造答案（幻覺）的情況。點擊下方，看看資料是如何串接的。
- 1
訂單 ↔ 基礎商品
將各電商網站不同的規格名稱串接至同一個基礎商品 (SKU)，同一商品不再依網站分開統計。
- 2
廣告素材 ↔ 商品
依商品歸屬廣告素材帶來的銷售，可計算各商品的廣告費與 ROAS。
- 3
基礎商品 ↔ 成本・手續費
為每個 SKU 串接成本與各銷售通路手續費，算清賣得越多是否賺得越多（貢獻利潤）。
- 4
訂單 ↔ 客戶
從多通路購買紀錄中識別同一客戶，首購、回購、LTV 更準確。
- 5
庫存 ↔ 銷售速度
串接庫存與銷售速度，預測售完日期，並建議減少缺貨風險商品的廣告投放。
- 依已定義的含義自動計算所需指標
- AI 代理基於同一結構回答問題
- 串接新資料來源也自動納入同一規則
隨心打造 屬於團隊的儀表板。
選好範本，儀表板立即開啟。圖表支援折線、橫條、直條、圓餅等12種，表格支援清單、快照、樞紐3種。歡迎在下方親手試試。
12種圖表，點擊即可切換
折線 圖表範例 資料只需設定資料即可產生 6種分析類型。
基於單一或多個資料來源，依時間、銷售通路、商品維度拆解指標。
別只盯廣告費， 看清真正賺到的錢。
如果營收在成長卻賺不到錢，該看的不是廣告費，而是最後剩下的錢。我們計入成本、手續費與廣告費，以商品(SKU)為單位計算貢獻利潤。
損益兩平(BEP) ROAS · POAS · ROAS
比較損益兩平 ROAS 與實際 ROAS，判斷該加碼還是縮減廣告。
各 SKU 每日貢獻利潤
找出能提升利潤的商品，並立即應用到廣告策略。
廣告素材 ↔ 商品對應
以商品為單位追蹤每個素材帶動了哪些商品的銷售。
依 SKU 查看成本率與毛利
即使成本變動，各 SKU 成本率也一目了然。
提升轉換率的 客戶資料分析。
從回購率、LTV、流失率，到 CRM 推播用客戶名單。透過同一人識別，實現精準的客戶層級分析。
用同期群看清
回購率與 LTV。
精準計算首購後再次回訪並回購的比例。可依銷售通路、商品、流量來源比較留存率、LTV 與流失率。
- 按月·按商品·按流量來源的同期群
- 回購週期與定期配送留存
- 一鍵匯出同期群內的客戶名單
依首購月份比較客戶在之後幾個月內的留存與回購情況。
- 總訂單
- 7筆
- 通路
- 3個
- 首購
- 2025-03-12
- 分類
- 回購客戶
原本依通路分散顯示的客戶合而為一 · 個人資料已遮蔽 · 範例
通路不同，
同一客戶也只算一人。
整合 NAVER Smart Store、Cafe24、Coupang 等多個通路的購買紀錄，將同一位客戶辨識為同一使用者。去除重複後，實際客戶數與首購·回購指標更準確。
- 去除重複，掌握實際客戶數
- 追蹤跨通路購買行為
- 準確的首購·回購營收
只挑出未轉換的客戶，
送進 CRM。
依商品篩選客戶，把註冊後未購買·未回購的客戶直接匯出成 CRM·間接廣告用名單。還能組合 RFM 分群作為條件。
- 註冊後未購買 · 未回購的客戶
- RFM·分群條件組合
- 個人資料遮罩顯示
把分散的資料 匯聚一處。
沒有 API 也沒關係。無 API 的通路用 RPA 串接，其他也可透過試算表連結，每天自動蒐集、整理。清單中沒有的通路，可透過「申請其他通路」提出開發需求。
無 API 的通路，僅憑帳號資訊即可自動蒐集
Coupang Supplier Hub(火箭配送)
Coupang WING
Coupang Ads
OLIVE YOUNG- OLIVE YOUNG 廣告
MUSINSA- MUSINSA Growth Partner
29CM
W CONCEPT- W CONCEPT 廣告
ESM PLUS
SSG.COM
Kurly
11st
CJ OnStyle
ABLY
ZIGZAG- ZIGZAG 廣告
Growing Sales
Cafe24 Analytics(CFA)
Singleone Admin
連結之後，
這樣為您整理。
- 規格 ↔ 基礎商品(SKU)對應
- 將各電商網站不同的規格，統一歸入同一基礎商品與成本。
- 廣告素材 ↔ 商品對應
- 將廣告帶來的營收歸因到具體商品。
- 手續費·匯率·銷售通路設定
- 在同一處管理手續費率、匯率、商店所在國家與銷售通路名稱。
- 用戶分群
- 儲存分析中建立的客戶群組並重複使用。
透過 Kakao·Slack 接收， 提醒規則自己定。
定期報表、指標條件、異常偵測提醒，4步精靈即可建立。儲存前即時驗證條件與查詢，發送結果(成功·部分成功·失敗)也能在紀錄中查看。
- 1名稱·類型
- 2目標指標
- 3條件
- 4接收對象
- 營收（較上週）
- $1,122 ▽15.6%
- 付款筆數
- 10筆 ▽28.6%
- 購買使用者數
- 10人 ▽23.1%
- 客單價
- $112 △18.2%
LaplaceAPP上午9:00每週都有 新功能上線。 持續進化的 Laplace。
- 資料串接
新增 imweb 訂單資料串接
為使用 imweb 經營電商網站的客戶，新增了訂單資料蒐集串接。
- 資料串接
S3 連接支援依資料夾註冊多個資料來源
在 S3 串接中，若同一個儲存貯體內依資料夾(prefix)分別存放資料，現在可將每個資料夾註冊為獨立資料來源進行管理。
- AI·MCP
AI 諮詢支援查詢回購週期指標
AI 諮詢工具新增專用分析工具，可直接查詢回購週期指標(依品牌、依商品的回購週期等)。
- 儀表板
專案首頁新增儀表板釘選管理功能
新增管理功能，可將常看的儀表板固定在專案首頁。
- 儀表板
資料連接概況顯示最近完成時間
在資料連接概況畫面，即使目前沒有執行中的作業，也能查看最近一次成功完成的時間。
- 儀表板
儀表板版本紀錄支援依當時配置實際呈現
在自訂儀表板的版本紀錄中選擇快照後，儀表板會依當時的版面、量值與篩選配置實際呈現。
- 商品·成本
新增成本商品篩選預設儲存功能
在毛利管理的成本商品頁面，可為常用篩選組合命名儲存，隨時從清單中選擇並立即套用。
- 提醒
自訂通知建立導入 4 步驟精靈
第一次建立自訂通知不知從何著手？現在可以從選擇對象到類型·條件、發送設定、最終確認，依步驟逐項完成。
在常用的 AI 聊天視窗裡 直接向 Laplace 提問。
將 Laplace 串接到 Claude、ChatGPT、Perplexity，即可透過對話查詢已儲存的自訂儀表板及回購週期等指標。AI 功能同樣沿用您的權限。
已收錄於官方 MCP Registryio.github.laplacetec/ecommerce-analytics
- 貢獻利潤第 1 名的商品即使不投廣告也賣得穩定
- 商品 4·5 廣告費占比偏高
- 透過對話查詢已儲存的自訂儀表板·圖表數值
- 回購週期·貢獻利潤等指標，沿用 Laplace 畫面中的用語說明
- 直接搜尋產品指南回答
- 查看資料變更紀錄並建立還原點
- 沿用您的專案權限
- 查看串接方法
專為 Enterprise 打造的 客製化資料解決方案
從 Snowflake、Looker、BigQuery 等資料倉儲，到 YouTube·TikTok·Instagram 的網紅資料與庫存資料，全部整合進 Laplace。整合後的資料由 Laplace AI Agent 自動分析，即時提供圖表視覺化、異常值偵測與原因診斷。
整合後的資料基於本體
自動完成分析
- 資料倉儲·BI 串接
- 網紅·SKU·庫存資料整合
- 異常值偵測與原因診斷自動化
常見問題， 先看看這裡。
如有其他疑問，歡迎隨時諮詢，我們將依您的導入方式提供說明。
因為各平台各自統計轉換，同一筆訂單可能被重複計算。GA4 和廣告通路只顯示各自通路的資料，無法把廣告、訂單與客戶資料串在一起看。Laplace Analytics 將廣告通路、電商網站、ERP、CRM 資料自動整合到單一平台，讓您在一個畫面中看清「哪個通路真正貢獻了營收」，並以去除重複後的基準計算 ROAS 與 LTV。
可以。只要輸入問題，或在圖表編輯器中選擇項目即可。完成串接後，基本儀表板會先自動建立。
免費試用期間，您可以不受限制地使用與付費方案相同的完整功能，包括資料串接設定、自訂儀表板建置、AI 代理問答以及同期群分析。試用結束後，只要不另外填寫付款資訊，就不會自動扣款。
視資料量而定，通常在 2~3 小時內完成。我們透過 API 金鑰、RPA 方式或試算表串接自動蒐集資料；首次資料同步視串接通路數量與資料規模，可能需要數小時。串接完成後，每天自動更新最新資料。
根據已串接的資料，即使不提問，也會偵測異常徵兆與重要變化並發送通知。它不只是查詢數字，還會像「轉換率較上月驟降的原因」這樣提出可能原因與影響範圍，並建議下一步行動。這得益於以本體(Ontology)為基礎的資料結構，讓 AI 在理解業務脈絡的前提下進行分析。
目前專注於電商(網路商店)業務。產品針對 NAVER Smart Store、Cafe24、Coupang 等主要購物平台與廣告通路的資料整合分析進行優化，適合 D2C 品牌、線上賣家及綜合電商平台營運商。