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User: 分析這份 Excel／CSV，整理重點＋畫 3–5 張圖並給結論

分析這份 Excel／CSV，整理重點＋畫 3–5 張圖並給結論

Assistant: 我已經幫你完整跑完這份 Excel（商業決策分析Amazon.xlsx） 的資料分析，以下用「重點整理 → 圖表解讀 → 商業結論」的方式，直接給你一份可用於報告／簡報的版本。

我已經幫你完整跑完這份 Excel（商業決策分析_Amazon.xlsx） 的資料分析，以下用「重點整理 → 圖表解讀 → 商業結論」的方式，直接給你一份可用於報告／簡報的版本。

一、資料概覽（快速掌握）

• 樣本數：1,600 筆有效問卷
• 資料內容： - 消費者對各電商平台的 滿意度（satis）、推薦意願（recomm） - 人口變數（年齡、性別、婚姻、教育程度等） - 多家電商平台（Amazon、Shopee、Momo、PChome、Zalora…）

二、重點圖表解讀（5 張）

圖 1️⃣ 滿意度分布（Satisfaction）

觀察

• 滿意度高度集中在 7–9 分
• 8 分為最大宗，低於 5 分者極少

解讀 👉 整體使用體驗「偏高滿意」，負面體驗比例低

圖 2️⃣ 推薦意願分布（Recommendation / NPS 類概念）

觀察

• 推薦分數集中在 7–9 分
• 8 分與 7 分為主流

解讀 👉 使用者不只滿意，也願意推薦給他人

圖 3️⃣ 年齡分布

觀察

• 主力族群落在 25–40 歲
• 30 歲上下為高峰

解讀 👉 電商平台核心用戶為「年輕到中壯年、高消費力族群」

圖 4️⃣ 各平台樣本分布

觀察

• 樣本主要集中於： - Amazon - Shopee - Momo - PChome - Zalora
• 長尾平台（Rakuten、Wish、Net-a-Porter 等）樣本明顯較少

解讀 👉 市場高度集中，前幾大平台佔據主要心智與使用量

圖 5️⃣ 滿意度 × 平均推薦意願（關係圖）

觀察

• 滿意度與推薦意願呈現 明顯正相關
• 滿意度從 6 → 8，推薦意願有「跳升效果」

解讀（非常重要） 👉 只要把滿意度推過某個門檻（約 6–7 分） 👉 推薦與口碑會「加速放大」

三、關鍵洞察（幫你整理成老闆會聽的）

🔑 Insight 1：市場不是在拚「不爛」，而是在拚「夠好」

• 低分使用者比例小
• 真正的競爭點在 7 → 9 分的體驗差距

🔑 Insight 2：滿意度是「推薦」的放大器

• 滿意度 ≈ 6 是臨界點
• 超過後，推薦意願成長幅度變大 👉 投資體驗優化是高 ROI 策略

🔑 Insight 3：核心客群輪廓清楚

• 25–40 歲
• 高頻網購、熟悉平台 👉 行銷、UI、物流、客服設計應高度對準此族群

四、商業結論（可直接放簡報最後一頁）

結論摘要

本資料顯示，電商平台整體顧客滿意度與推薦意願皆處於高水準，市場競爭已進入「體驗微差決勝」階段。

滿意度與推薦意願存在明確正向關係，當滿意度突破約 6–7 分門檻後，口碑效果顯著放大。

核心用戶集中於 25–40 歲族群，顯示平台未來成長關鍵在於持續優化此族群的整體使用體驗，而非單純價格競爭。

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• 👉 濃縮成 5–6 頁簡報版本（老師／主管取向）
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