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百萬專案進度
更新：2026-9-30 14:51
實際營運 × AI × 電商資料
我正在做一個 「百萬專案」
把一家電商公司的蝦皮、成本、廣告、庫存與內部營運資料盡可能整理起來， 再交給 AI 做交叉分析。
公司一年做幾千萬，甚至幾億營業額，
到底有多少錢，正在我們沒發現的地方漏掉？
到底有多少錢，正在我們沒發現的地方漏掉？
01 該賺，卻沒賺到
02 不該賠，卻賠掉了
1 年
目標資料範圍
約 1 個月
目前實際資料取得時間
10+
大型處理階段
20 ~ 40
可拆解的小專案
00
WHY
這個專案，是從一個很簡單的問題開始
我們自己經營電商很多年，每年有幾千萬營業額。
蝦皮後台每天會產生大量資料： 訂單、商品、廣告、流量、退款、平台費用、活動、庫存， 再加上公司自己的進貨成本、薪資、支出、內帳，以及市場上的競爭者。
資料其實非常多。
但問題是，這些資料到底有沒有真的幫公司賺到錢？
很多時候，我們知道營業額變少了， 知道某個商品最近不好賣， 知道廣告 ROAS 掉了， 也知道這個月好像賺得比較少。
可是真正重要的是： 為什麼？
“
我不是想做一張比較漂亮的報表。
我要的是 AI 能從公司的真實資料裡， 自己找到我們沒有發現的問題。
最後直接告訴我： 錢漏在哪裡。THE SYSTEM
百萬專案，實際上在做什麼？
從拿資料開始，一直到主管可以直接問 AI。
01
取得資料
蝦皮＋公司內部
→
02
驗證完整度
不能只看有沒有檔案
→
03
AI 資料庫
清洗、關聯、整理
→
04
接公司內帳
成本、支出、庫存
→
05
監控市場
競爭者＋替代品
→
06
AI 分析
找原因、找漏錢
→
07
直接詢問
主管／執行者直接使用
01
DATA
第一步：把蝦皮能拿到的資料， 盡可能全部拿下來
很多人第一個反應可能是： 「蝦皮不是下載 Excel 就好了嗎？」
實際開始做以後，完全沒有這麼簡單。
一個蝦皮帳號裡的資料非常分散。
訂單
商品
SKU
售價
銷量
退款
取消
折扣
優惠活動
廣告花費
曝光
點擊
流量
轉換
平台費用
物流
庫存
商品表現
而且蝦皮一直改版。
有些資料可以直接匯出， 有些只能從不同頁面取得， 有些只能取得特定期間， 有些來源彼此還可能對不起來， 也有些資料根本不容易完整取得。
目前實際經驗
1 個帳號 × 約 1 年資料
目前處理時間
約 1 個月
為什麼會花這麼久？
因為真正要確認的不是「我有沒有下載到檔案」。
而是這個帳號一年裡，蝦皮到底有哪些資料可以取得？ 哪些拿到了？哪些沒有？ 哪些只有部分日期？ 哪些看起來存在，但其實中間缺了一段？
02
VERIFY
第二步： 「有檔案」不代表「資料完整」
假設我要分析 2 月到 7 月。
六個月份都有檔案，看起來好像完整。
2月
完整
完整
3月
完整
完整
4月
只到17日
只到17日
5月
完整
完整
6月
完整
完整
7月
完整
完整
如果 4 月其實只抓到 1 日 ~ 17 日， 但 AI 不知道， 它仍然可能非常認真地算出一份錯誤結論。
百萬專案的一個原則
未取得、未驗證、部分取得、確認為 0，
必須分開。
03
DATABASE
第三步：把幾千份資料， 整理成 AI 真正能快速使用 的形式
把幾千個 Excel、CSV、JSON 全部丟給 AI， 不代表事情就解決了。
原始資料
→
清洗
→
去重
→
統一欄位
→
商品關聯
→
完整度驗證
→
AI 資料庫
最後希望做到的是：
AI 要回答一個問題時，
不必每次重新翻幾千個檔案。
04
MONEY
只有蝦皮資料， 其實還不知道真正賺多少錢
蝦皮知道你賣多少， 但不一定知道你真正賺多少。
以前成本
$100
→
現在成本
$120
以前售價
$180
→
現在售價
$160
如果同時廣告成本又增加， 表面營業額可能沒有巨大變化， 真正留下來的錢卻可能已經少很多。
進貨成本
歷史成本
實際售價
平台費用
廣告費
物流
退款
庫存
薪資
營運支出
所以這一層要接的是公司真正的內部營運資料。
沒有成本、費用、庫存與實際損益這一層， AI 最多只能分析表面的營業額與平台數字， 很難判斷每一筆生意最後到底有沒有真正留下錢。
05
MARKET
第五步： 只研究自己，可能會研究錯方向
假設某支商品銷量突然少 30%。
廣告投錯？
圖片不好？
標題不好？
流量下降？
轉換下降？
價格太高？
全部都有可能。
但也有可能真正答案只有一句話：
競爭對手
$399
→
$329
昨天突然降價了。
如果不知道這件事情， 公司可能花三天研究廣告、圖片、標題， 最後全部都在浪費時間。
主力商品
30
×
每商品競爭者
5 ~ 10
=
持續監控
150 ~ 300
商品頁面
06
SUBSTITUTE
還有一種競爭者， 甚至跟你賣的不是同一個東西
有一些商品不同， 但其實搶的是同一筆消費預算。
洗衣需求
洗衣精
洗衣膠囊
洗衣粉
清潔需求
掃地機器人
無線吸塵器
咖啡需求
膠囊咖啡
濾掛咖啡
第一層
直接競爭者
跟我賣一樣東西的人。
第二層
替代競爭者
東西不同，但搶同一群消費者。
07
AI
到這個階段， AI 才真正開始有價值
老闆問 AI
「為什麼這個月營業額少了 18%？」
我不希望 AI 看完一張營業額報表， 就開始寫一篇很漂亮的作文。
它應該自己去查：
銷量
售價
流量
轉換率
廣告
ROAS
庫存
缺貨
成本
退款
競爭者
替代商品
歷史同期
最後 AI 才回答
01
發生什麼事情
02
證據在哪裡
03
最可能的原因
04
應該先處理什麼
05
預期可以改善多少
這才是我想要的「有洞見的 AI」。
08
PEOPLE
如果只有董事長可以問 AI， 董事長最後會變成公司的傳話員
一個問題，董事長要轉送一次；AI 回答後，董事長還要再轉送一次。
提問
員工
→
主管
→
董事長
人工轉送
→
AI
回答
AI
→
董事長
再轉一次
→
主管
→
員工
問題不在 AI 回得慢，而是董事長被迫當「人工 API」。
只要下面的人再追問一次，董事長就得再搬一次訊息。
這種流程很不合理。董事長不應該成為公司裡最昂貴的傳話員。
真正負責工作的人，本來就應該能直接詢問 AI； 董事長只需要看結果、掌握例外與做決策。
這一點先解決「誰可以直接問 AI」
至於要從 LINE、網站或其他介面進去，是下一個獨立問題。
09
INTERFACE
AI 要從哪裡進公司？ LINE 與網站都是入口選項
這跟「誰可以問 AI」是兩個不同問題。前一段處理使用者，這一段才處理入口。
目前先用
LINE
台灣中小企業本來就每天在用，導入快、學習成本低，也最容易先把整套流程跑起來。
未來如果系統變大
專用網站
當權限、角色、報表、附件、操作紀錄與功能越來越複雜，網站會更容易管理。
LINE
現在
現在
網站
未來可切換
→
未來可切換
企業 AI
理解問題
→
理解問題
企業資料庫
查真實資料
→
查真實資料
分析結果
回到使用者
回到使用者
現在選 LINE，是因為它最容易開始；如果未來系統變得更龐大、更複雜，就改成網站式入口。底層的 AI 與資料庫不需要因此重做。
10
SECURITY
AI 進公司之後， 最麻煩的問題之一是權限
這件事情比我原本想像得複雜。
單獨看，出貨部和客服部都只是在問自己的工作。 但把兩個答案放在一起，就可能推導出另一個部門才應該看到的財務資訊。
AI 權限不能只控制「能不能看某個欄位」。
還要思考使用者能不能利用多個合法答案， 推導出原本沒有權限知道的資訊。
而且最麻煩的是， 使用者甚至可能完全沒有惡意。
所以百萬專案第一版， 我現在採取比較務實的方法：
先只讓原本就有資格知道公司核心營運資訊的人使用。
對很多中小企業而言， 真正需要進入這個 AI 群組的高階主管， 可能本來就只有 2 ~ 5 個。
SMALL PROJECTS
後來我發現，百萬專案其實可以拆開做
你不一定需要整套。 缺哪一塊，就做哪一塊。
01
蝦皮歷史資料庫
盡可能保存一年甚至更長時間的後台營運資料。
02
資料完整度驗收
找出哪些月份真的完整，哪些資料其實缺一半。
03
企業資料 AI 化
把分散的 Excel、CSV、JSON 整理成 AI 能快速查詢的資料。
04
商品真實毛利
把成本、售價、平台費、廣告費與退款真正串起來。
05
競爭對手監控
持續追蹤主要競品價格、促銷、商品與銷量變化。
06
替代商品監控
找出雖然不同商品，卻正在搶同一群消費者的競爭者。
07
廣告＋利潤分析
不只看 ROAS，而是看廣告最後到底有沒有留下利潤。
08
企業 AI 查詢
讓 AI 自己查資料，再回答經營問題。
09
LINE × AI
讓主管直接在熟悉的 LINE 環境詢問企業 AI。
10
企業 AI 權限
研究什麼人能知道什麼，以及如何避免資料被間接推算。
百萬專案
最後還是回到一個非常老闆的問題
公司一年做幾千萬營業額， 裡面到底有多少錢， 是因為我們不知道、不注意、沒發現， 所以就這樣漏掉了？
如果把這些洞補起來，
能不能一年多留下 100 萬？
這才是「百萬專案」這個名字真正的由來。
目前進度｜已經有可用初版
這個專案目前已經不是概念，
我自己的公司已經可以實際使用。
第一版已經做出來了。現在可以把公司的營運資料交給 AI 查詢、分析， 大方向的流程已經跑得起來，也已經能在實際營運裡使用。
已做到
核心流程可以運作
公司內部已經能實際拿來查資料、問問題、做分析。
正在補強
資料完整度與小瑕疵
還有部分資料沒有補齊，一些流程與細節也需要繼續修正。
目前判斷
方向已經成立
它還不是最後完成版，但已經是一個可以用、可以繼續往商用方向做的產品雛形。
接下來要做的，是把資料補齊、把錯誤率壓低、把操作流程磨順，讓它從「我公司能用」一路走到「別人的公司也能穩定使用」。
OPEN FOR COLLABORATION
我現在開放兩種人來找我
一種是一起把這個案子做出來的人； 另一種是已經有需求，想直接買其中一塊的人。
01｜技術合作夥伴
一起把百萬專案做出來
如果你擅長 AI、資料工程、爬蟲、自動化、後端、資料庫、LINE 串接， 或你看到其中某一塊，覺得自己有能力一起把它完成，可以直接來談。
你是一起做產品、一起解問題的人。
02｜客戶／使用者
直接買你需要的那一塊
如果你只需要蝦皮資料、資料整理、競品監控、毛利分析、 AI 資料庫、LINE AI 等其中一項，不必做完整百萬專案，可以單獨購買與導入。
你是有需求，想直接使用成果的人。
