Shopify AI 店舖助理 ROI 計算工具

核心原則： 要算的是助理上線後真正改變了什麼，不是每次對話後發生了多少營收。商店資料量足夠時，應比較實驗組與對照組；只加入確實省下的客服成本，再扣除導入計畫的完整成本。

顧客看到的是選商品、解疑問時有人幫忙。商家還需要證據，確認這筆營運成本確實帶來增量價值。

本指南適合負責建立商業論證的電商主管、驗證衡量方式的財務與分析人員，以及估算實際現金節省的客服營運團隊。

百思購® AI 店舖助理會運用商家提供的商店資訊，處理銷售與客服對話。但有對話、有歸因訂單，或有問題獲得解答，都不能證明產生了增量價值。站得住腳的 ROI 模型，必須把活動量與實際成效分開。

請用自家商店的資料取代試算表裡的每一項輸入。工具可分別輸入實驗組與對照組的轉換率、退貨調整後訂單金額與毛利率，再計算各組每個符合條件工作階段的毛利、增量差異、經驗證的現金成本節省、導入成本與 ROI，並顯示專門用來揪出重複計算的檢查項目。

下載可編輯的 AI 店舖助理 ROI 計算工具

快速開始： 複製一份檔案，選擇商店資料足以支援的最高衡量層級，把黃色儲存格換成同一期間的商店紀錄。把結果用於預算決策前，務必逐項完成檢查。

這份試算表與衡量計畫是決策工具，不是成效保證。

本指南內容

• 價值來源與因果公式
• 保留組設計與衡量層級
• 輸入值、計算工具與範例
• 避免重複計算與追蹤錯誤
• 每月營運檢查

先從可驗證的價值來源開始

先盤點能觀察、也能獨立查核的價值來源。多數 Shopify 商家會考慮以下四項：

互動量有參考價值，但本身不是價值來源。對話數、推薦點擊、回答評分與轉接次數，有助於診斷體驗；不該直接換算成金額。

Shopify 的分析欄位參考定義了平均訂單金額、毛利、毛利率、商品轉換率與加入購物車率等指標。請前後一致地使用這些定義。計算工具把對照組與實驗組每筆納入訂單的退貨調整後訂單金額分開輸入；這是商家自行定義的規劃數字，不是 Shopify AOV。請標明扣除哪些項目，兩組也要採用相同基準。

因果 ROI 公式

最簡單且站得住腳的銷售模型，是比較可使用 AI 店舖助理的實驗組，與無法使用的保留對照組。下列簡化版本假設兩組採用相同的退貨調整後訂單金額與毛利率。可下載的工作簿則採用後面緊接著列出的「每個符合條件工作階段毛利」方法，允許對照組與實驗組的訂單經濟性不同。

模型推估全面上線時的增量訂單
  = 模型推估的符合條件工作階段
  ×（實驗組轉換率 - 對照組轉換率）

退貨調整後增量營收
  = 增量訂單
  × 每筆納入訂單共用的退貨調整後訂單金額

增量毛利
  = 退貨調整後增量營收
  × 毛利率

經驗證的客服成本節省
  = 不再排班或採購的付費客服工時
  × 適用的全成本或供應商時薪

經驗證的總效益
  = 增量毛利
  + 經驗證的客服成本節省
  + 其他經獨立驗證的現金成本節省

淨效益
  = 經驗證的總效益
  - AI 店舖助理導入計畫總成本

ROI
  = 淨效益
  ÷ AI 店舖助理導入計畫總成本

估算實驗期間時，第一行要使用實驗組工作階段。預估全面上線時，才使用預期符合條件的全部工作階段，並清楚標示這是外推值。不要把轉換率差異乘上兩組合計樣本數，再稱為觀察到的實驗效果。

如資料允許，退貨調整後訂單金額應扣除折扣與預期退貨，也不要把這項自訂輸入改稱 Shopify AOV。Shopify 將毛利定義為淨銷售額減去銷貨成本。若出貨、付款或其他訂單層級成本很重要，請改用貢獻毛利，並記錄扣除了哪些成本。

如果實驗會改變訂單金額、退貨或商品組合，就不要分別加上轉換與訂單金額效益。建議改用一項組別層級的結果：

模型推估全面上線時的增量毛利
  = 模型推估的符合條件工作階段
  ×（實驗組每個符合條件工作階段的毛利
     - 對照組每個符合條件工作階段的毛利）

若只需要快速判斷方向，毛利率是合理起點。若要達到財務決策等級，請改用貢獻毛利，並清楚記錄納入哪些成本。

營運提醒： 原始輸入要放在結果旁邊，讓審查者能調整任何假設，立刻看到答案跟著更新。

助理參與營收不等於增量營收

助理參與訂單，是顧客與助理互動後發生的訂單。增量訂單，則是因為助理可用才發生的訂單。兩者有重疊，但並不相同。

顧客問過配送問題後下單，可能原本就會買；另一位顧客也可能稍後從不同裝置回來。歸因描述的是路徑，對照組比較才是估算因果。

Shopify 支援多種行銷歸因模型，並指出「任何點擊」歸因分配的功勞，可能超過實際收到的訂單數。歸因營收可協助調查，但不能單獨當作 ROI 的分子。

儀表板可以保留助理參與營收，但要標示正確：這是描述性指標，不是因果指標。

先做保留組測試再談因果歸因

實務上最有力的設計，是把符合條件的顧客隨機分配到兩種體驗之一：

• 實驗組： 可以使用 AI 店舖助理。
• 對照組： 無法使用 AI 店舖助理。

要在顧客決定是否互動前完成分配。拿聊過天的人與沒聊過的人相比，會產生自我選擇偏差：問題較難、購買意願較高，或購物車較複雜的人，可能本來就更容易開啟聊天。

分組要持續有效；價格、促銷、流量組成、佈景主題與庫存，也要在營運許可下盡量保持穩定。無法避免的變動請記錄下來。

採原始分派分析：衡量所有被分配的顧客，而不只衡量開啟助理的人。

上線前，先寫下：

• 符合條件的客群與主要結果，通常是購買率或每個符合條件工作階段的毛利。
• 退款率、取消率、轉接率、回應延遲與顧客申訴等護欄指標。
• 分配方式、比例、預計期間與決策規則。
• 可能讓測試失效的事件，例如大型促銷、缺貨或結帳中斷。

不要在數字第一次轉正時就停止。如果無法執行隨機保留對照組，請採分階段上線或配對期間比較，並明確標示結果的因果可信度較低。

資料有限商店的衡量層級

衡量層級要依預期符合條件的工作階段與購買數量決定，不要只看「小型」或「大型」標籤。工作階段少但回購頻繁的商店，可能比流量較高、購買率卻非常低的商店擁有更多可用資訊。

決定樣本數前，請分析人員用商店基準購買率、值得決策的最小效果、所需信心水準與預計分配比例計算。通用流量門檻無法回答這個問題。若資料條件只足以負責任地採用層級 1，請記錄營運價值，計算工具中的增量營收則維持為零。

計算工具輸入與來源紀錄

能用商家自己的資料，就不要用產業平均。產業平均很難代表特定商品目錄的經濟性。

Shopify 的訂單轉換摘要有助於調查造訪與推薦來源，但可能受到 Cookie 封鎖、無頭式店面或其他訂購路徑限制。它不能取代實驗分組。

若要把助理當成自建、採購或混合專案評估，請先用自建與採購指南及 TCO 工作表確定導入計畫成本，再計算 ROI。

使用可編輯的 ROI 計算工具

下載 ROI 計算工具，複製一份工作檔，再依 Shopify、財務、分組、排班與供應商紀錄填入黃色儲存格。預填數字已明確標示為示意值，不是產業基準、百思購® AI 店舖助理成效或任何承諾；做決策前一定要換掉。

1. 設定期間與符合條件的族群。 估算實驗期間時，使用實驗組工作階段。只有明確標示為全面上線預測時，才使用預期符合條件的全部工作階段。
2. 輸入各組經濟性。 對照組與實驗組都採用定義一致、由商家自訂的退貨調整後訂單金額，再輸入各組毛利率或貢獻毛利率。工作簿會直接計算對照組、實驗組與增量的每個符合條件工作階段毛利。
3. 輸入客服現金成本節省。 只納入確實不再排班或採購的付費工時或外包單位。
4. 其他現金節省必須獨立驗證後才能加入。 這一列不能填入理論量能、助理參與營收，或已計入其他地方的價值。
5. 輸入完整導入計畫成本。 納入同一期間的軟體、設定、整合、監控、內容維護與內部營運工時。
6. 檢查稽核項目。 確認助理參與營收、挽回的購物車，以及重新分配的受薪人力，沒有再次加入。

工作簿將軟體與供應商訂閱、內部設定與監控，以及其他導入計畫成本分開。其他導入計畫成本可填入整合、承包商、外部服務、內容維護，或前兩列未涵蓋的其他同期成本。

工作簿會計算對照組與實驗組每個符合條件工作階段的毛利、增量毛利、經驗證的客服現金成本節省、總效益、淨效益與 ROI。空白欄位不能證明成本或效果為零；把結果用於預算決策前，請先補齊重要空白。

無法進行隨機實驗時，同一份試算表仍可記錄方向性估算。請在結果旁標明方法與限制，不要把它說成因果 ROI。

假設範例

以下只示範算式： 這些輸入不是基準、百思購® AI 店舖助理成效，也不是對其他商店的預測。

假設商家模型推估 10,000 個符合條件工作階段。對照組轉換率為 2.0%，實驗組為 2.2%。兩組都使用 80 美元的退貨調整後訂單金額與 50% 毛利率。對照組每個符合條件工作階段毛利為 0.80 美元，實驗組為 0.88 美元。兩者相差 0.08 美元，乘上 10,000 個工作階段，得到 800 美元增量毛利。

若排班紀錄也能證實省下 300 美元付費客服成本，經驗證的總效益就是 1,100 美元。若同期間包含 600 美元軟體與供應商成本、200 美元內部設定與監控，以及 $0 其他導入計畫成本，計畫總成本為 800 美元。因此淨效益是 300 美元，ROI 為 37.5%（300 美元÷800 美元）。任何假設或證據狀態改變，結論也應隨之更新。

防止重複計算的六項規則

請用以下規則避免重複計算：

1. 一筆訂單只算一次。 如果挽回的購物車已含在實驗組與對照組的轉換率差異，就不要再次加入挽回購物車的營收。
2. 營收與利潤擇一。 增量營收是中間步驟，ROI 採用的價值是最後產生的毛利或貢獻毛利。
3. 分開處理轉換與訂單金額。 若測試直接估算每個符合條件工作階段的毛利，就不要另外加入獨立的轉換與訂單金額效益。
4. 不要把每個自動回答都換算成金額。 只有確實不再支付或採購的工時，才能使用全成本人力費用。重新分配的受薪工時應視為量能；只有獨立衡量其產出、且未計入其他地方時，才可換算成金額。
5. 扣除折扣與退貨。 靠高成本誘因成交，或之後遭退貨的銷售，價值並不等於結帳金額。
6. 把歸因排除在因果合計之外。 助理參與營收與歸因營收可用來解釋機制，但不能加到實驗增幅裡。

一個好用的稽核問題是：「同一筆訂單、同一個工時或同一筆金額，會不會出現在其他列？」如果會，請合併。

明確處理追蹤缺口

Shopify 分析與 Google Analytics 可能因定義不同，以及 JavaScript、Cookie、封鎖工具、時區、隱私設定與連線狀況影響而出現差異。請查看Shopify 的差異說明，選定一套分派系統作為實驗唯一可信的資料來源，再用 Shopify 交易紀錄核對完成訂單。

記錄無法衡量的符合條件流量占比，也要說明結果代表哪一群人。不要繞過同意機制，也不要把原始對話文字、電子郵件地址、電話號碼或其他可識別個人的資訊送進分析工具；Google Analytics 禁止收集個人識別資訊。

可能讓結果失效的問題

完成重複計算稽核後，還要檢查以下設計與營運問題；它們仍可能讓結果不可靠：

• 實驗組與對照組採用不同的符合條件、訂單或毛利率定義。
• 促銷、缺貨、流量組成、佈景主題變更或中斷只影響一組，卻沒有記錄這項失衡。
• 數字第一次轉正就停止，或只挑有利的日期與分群。
• 把某個類別的毛利率套到商品組成明顯不同的實驗組。
• 分組涵蓋率缺口或分析定義衝突沒有量化。
• 只因財務結果為正，就忽略頁面變慢、回答不佳、申訴、不安全的說法或過度轉接。

ROI 不是唯一決策標準。若實驗能提高短期毛利，卻產生不安全的說法或更差的客服體驗，就不該原封不動上線。

每月檢查清單

初次實驗後，請使用這份營運清單：

• 以一致定義重算轉換與毛利。
• 比較實驗組與對照組；條件合適時，長期保留一小部分對照組。
• 核對折扣、退款、取消與商品成本。
• 用排班或供應商紀錄驗證客服工時。
• 檢查回答正確率、轉接、延遲與申訴。
• 確認商品目錄、庫存或政策變動是否影響結果。
• 記錄同意涵蓋範圍與追蹤缺口。
• 把內部營運工時加入導入計畫成本。
• 更新計算工具的假設、證據連結與分析期間。

營運提醒： 每月檢查要產生決策，不只是圖表。可能的決策包括補強薄弱知識、調整護欄、擴大有效用途，或暫停高風險用途。

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先計算再談 ROI

先從範圍明確的用途開始；資料足夠時保留對照組，讓毛利與顧客結果決定下一步要擴大什麼，而不是只看亮眼的助理參與營收數字。

下載可編輯的 ROI 計算工具

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