核心要點：
- 規範性分析指令： 10 個可複製貼上的 Excel AI 提示，能產出可執行的規範性建議。
- 遵循完整邏輯鏈： 診斷 → 根本原因 → 處方 → 影響評估。
- 包含多種模板： 適用於異常、瓶頸、成本、轉化、流失、庫存、定價、行銷及整體績效。
- 展示如何在 Excelmatic 中串聯模板： 上傳數據、診斷、深入分析、規劃與監控。
- 運用經典框架： 漏斗、同期群、RFM、帕累托分析，確保建議有數據支持。
面對堆積如山的銷售報告和起伏不定的績效曲線，一位行銷總監在深夜的辦公室裡疲憊地揉著太陽穴。他知道答案就藏在數據裡，但他不知道如何讓數據開口說話。
數據從未如此觸手可及，卻也從未如此令人困惑。我們擁有海量資訊，卻常常陷入「知道問題在哪，卻不知如何解決」的尷尬境地。
描述性分析告訴我們「發生了什麼」，診斷性分析告訴我們「為什麼發生」，但企業真正需要知道的是 「下一步該怎麼做」：這正是規範性分析的核心價值。
從診斷到治療：規範性分析的演進
規範性分析代表了數據分析演進的最高階段。如果描述性分析是「體檢報告」，診斷性分析是「病因分析」，那麼規範性分析就是專家開出的「治療方案」。
傳統的數據分析往往止步於發現問題和解釋原因。我們看到轉化率下降，知道是哪個環節出了問題，但不知道哪些具體行動能有效改善它。規範性分析填補了這個關鍵的空白。
透過結合商業規則、限制條件和最佳化演算法，它不僅告訴你問題所在，還提供具體、可執行的建議。隨著 AI 技術的快速發展，我們的工具終於不僅能協助分析，更能協助決策。
真正有價值的數據分析，產出的不是更多圖表，而是減少決策的不確定性。規範性分析正是實現這一目標的關鍵路徑。
十個即用模板，讓數據說出「解決方案」
基於經典的商業分析框架，我整理了 十個即插即用的規範性分析 AI 指令模板。每個模板都遵循 「問題診斷 → 根本原因分析 → 行動建議」 的邏輯鏈，確保處方有據可依。
1. 異常與波動處方：
當關鍵指標出現意外波動時： 分析 [目標指標] 的異常情況，診斷根本原因，並提供具體的糾正或最佳化建議。
例如：「分析過去一週『訂單取消率』飆升的原因——是由於特定產品、管道或用戶群體嗎？請提供降低取消率的具體步驟。」
2. 瓶頸識別與疏通處方：
當流程效率低下時： 識別 [流程/階段] 中的關鍵瓶頸，量化其影響，並推薦可行的疏通瓶頸或提升效率的方法。
例如：「識別從下單到送達的端到端流程中的時間瓶頸，分析各階段的延遲時長，並提出縮短整體送達時間的具體措施。」
3. 成本結構最佳化處方：
當你需要提升投資回報率時： 分析 [成本結構]，找出預算超支或異常高昂的支出項目，並提出有針對性的成本控制或削減計畫。
例如：「分析本季度的行銷成本細分，找出 ROI 最低的三個管道，並提出預算重新分配計畫。」
4. 轉化漏斗改善處方：
當用戶流失嚴重時： 診斷[轉化漏斗]中流失最嚴重的階段，分析用戶流失原因，並提出提升各步驟轉化率的具體策略。
例如：「診斷網站上用戶在『加入購物車 → 完成付款』之間流失的原因——是定價、流程摩擦還是信任問題？請提供三個可立即測試的最佳化策略。」
5. 客戶流失挽回處方：
當客戶流失加速時： 識別高風險流失群體的特徵，分析流失驅動因素，並設計分層次的挽回或留存干預計畫。
例如：「識別未來 30 天內可能流失的高價值客戶，分析其共同行為特徵，並設計有針對性的電子郵件、優惠券或客服聯繫策略來挽回他們。」
6. 庫存健康度最佳化處方：
當庫存周轉不佳時： 評估當前庫存健康狀況，診斷問題庫存，並提出清倉、促銷或採購調整建議。
例如：「分析當前庫存，列出庫齡超過 180 天的滯銷 SKU，並根據類別和成本提出具體行動，如『折扣促銷』、『組合銷售』或『退貨/清倉』。」
7. 資源配置最佳化處方：
當資源部署效果不佳時： 根據 [績效指標] 評估當前資源配置的有效性，並建議將資源從低效率領域重新分配到高效率領域。
例如：「根據過去六個月各銷售團隊的『人均銷售額』和『客戶增長率』，分析公司銷售人員配置的效率，並提出團隊規模調整或區域重新分配的建議。」
8. 定價策略最佳化處方：
當價格競爭力不足時： 結合成本、市場需求和競爭對手定價，分析 [產品/服務] 的當前定價，並提供價格調整或差異化定價建議。
例如：「考慮產品成本、歷史價格彈性和競爭對手價格比較，評估產品 A 的當前定價是否合適，並建議最佳價格區間或促銷定價策略。」
9. 行銷活動歸因處方：
當你需要最佳化行銷支出時： 歸因 [行銷活動] 的核心貢獻點和浪費點，並為未來類似活動提出具體的最佳化建議。
例如：「歸因『618』促銷活動的增長來源——有多少來自新客戶 vs. 回購？哪些廣告關鍵詞貢獻最大？據此，為『雙 11』推薦預算分配和策略最佳化方案。」
10. 綜合績效提升處方：
當你需要提升業務單位的整體績效時： 綜合評估 [業務單位] 的 [核心 KPI]，識別優勢與劣勢，並提出包含速贏方案和長期改進措施的提升計畫。
例如：「綜合評估上海分公司的『營收』、『利潤率』和『客戶滿意度』，與其他分公司比較，診斷其關鍵不足之處，並提出分季度的改進行動計畫。」
核心框架：規範性分析的邏輯鏈
這些模板之所以有效，是因為它們嵌入了完整的分析邏輯鏈：問題識別 → 根本原因分析 → 解決方案生成 → 預期影響評估。
以轉化提升處方為例。
完整的思考過程應該是：首先確定哪個轉化步驟流失最嚴重（問題識別），然後分析流失用戶的共同特徵和行為路徑（根本原因分析），接著根據成功案例和最佳實踐設計最佳化方案（解決方案生成），最後估算實施該方案的預期影響和所需資源（影響評估）。
良好的規範性分析必須建立在可靠的分析框架之上。經典的商業分析框架——漏斗分析、同期群分析、RFM、帕累托分析等——為處方提供了理論基礎，確保建議不是猜測，而是有數據支持的推論。
在與 AI 協作時，我們可以明確要求它使用特定的分析框架：「使用漏斗分析識別從瀏覽到購買流失率最高的步驟，然後使用同期群分析比較不同管道的留存差異，最後基於這些分析提供最佳化建議。」
這樣的指令能引導 AI 進行有邏輯、有深度的分析，而不僅僅是羅列表面觀察。
實戰應用：用 Excelmatic 開出你的第一份數據「處方」
現在我們離開理論，進入實戰。你將看到前面討論的十個指令模板如何在 Excelmatic 這樣的 AI 工具中串聯起來，形成一個強大的診療工作流，來應對像「電商平台利潤下滑」這樣的複雜問題。
1. 第一步：上傳數據與初步診斷
首先，在 Excelmatic 中上傳你準備好的 Excel 文件，其中包含 1 月至 3 月各部門及類別的預算執行季度報告。
接著，在對話框中輸入你的第一條指令：
分析公司第一季度整體及各月份的預算執行情況。找出整體及各月份預算偏差最大的部門或類別，並透過圖表呈現關鍵發現，例如各月份實際支出與預算的對比。
AI 將在幾秒內生成一份診斷報告，不僅用文字指出哪些部門/類別超支或節省最嚴重，還會自動建立視覺化圖表，例如各月份實際支出 vs. 預算的折線對比圖、部門偏差百分比的長條圖等，讓你對預算執行問題一目了然。
2. 第二步：深入調查
初步診斷後，你可以像諮詢專家一樣，順著 AI 的線索深入探究。這時模板組合的威力就顯現出來了。
根據第一步的發現，下達一條 「成本最佳化處方」。
深入分析工程部門第一季度各月份的預算與實際支出明細。根據『員工人數』數據，分析其『人均支出』是否異常，並探究導致偏差的主要驅動因素。
AI 將透過長條圖組合展示該部門各月份的預算、實際支出與人員關係，並可能生成人均支出趨勢圖，準確識別問題是由於人均成本上升、計劃外招聘還是其他原因所致。
3. 第三步：生成綜合治療方案
基於上述精準診斷，指示 AI 制定一份綜合治療方案。例如，下達一條 「整體績效提升處方」：
基於以上分析，制定一份綜合改進計畫，以最佳化第二季度預算執行並控制成本。計畫應包含：1. 針對已識別的超支部門/類別的具體控制措施；2. 對預算節省顯著的部門的經驗總結與推廣建議；3. 為第二季度設定核心成本控制目標及月度監控節點。
Excelmatic 能夠將分析綜合整理成清晰的行動綱要，包含具體任務、負責部門（從數據標籤推斷）及預期成果。
4. 第四步：建立動態監控儀表板
開出處方後，你需要追蹤其效果。在 Excelmatic 中，你可以輕鬆將整個分析轉化為動態監控儀表板。
只需輸入指令：
將本次分析涉及的核心指標，包括月度整體實際支出、整體預算偏差率、部門偏差金額，以及關鍵部門的人均支出，整合成一個即時監控儀表板。並設定篩選器，可按『月份』、『部門』和『類別』進行下鑽查看。
AI 將立即生成一個專業的儀表板，包含 KPI 卡片、趨勢圖表和互動篩選器。這個儀表板可以分享給財務或部門主管，用於每月追蹤預算執行狀況。當第二季度的新月份數據更新後，只需替換或擴展數據源，儀表板即可一鍵刷新，實現從診斷、治療到複查的完整閉環。
結論：從「數據洞察」到「商業行動」，只需與 AI 對話
我們探討了 規範性分析 的價值、十個即用模板及其背後的分析框架。但所有這些理論與方法，最終都需要一個簡單直接的切入點，讓你的商業直覺瞬間轉化為圖表、結論和行動計畫。
Excelmatic 正是那個理想的切入點。它從根本上改變了我們與數據互動的方式：
- 它讓專業分析觸手可及： 無需記憶複雜公式或選單路徑。就像與資深數據分析師對話一樣，輸入第 2、3 章討論的任何「處方指令」即可。
- 它實現真正的「分析即決策」： 從你上傳數據、下達指令的那一刻起，一個完整的決策循環——「診斷 → 調查 → 規劃 → 監控」——便自動觸發。無需在多個工具和報告間跳轉，一切都在單一的對話流程中完成。
- 它將靜態報告轉為動態模擬： 生成的儀表板不是分析的終點，而是持續最佳化和監控的起點。你可以查詢、調整參數，讓分析緊跟快速變化的業務需求。
回到開場的場景：那位深夜埋首報告的行銷總監現在有了新的選擇。他不必再獨自猜測數據中的奧秘。只需打開 Excelmatic，輸入一條指令，幾分鐘內就能獲得一份有數據支持、圖表輔助、步驟清晰的行動計畫。
最好的開始時機就是現在。打開 Excelmatic，從對你最重要的那個業務指標開始。
常見問題 (FAQ)
Q: 究竟什麼是「規範性分析指令」？
A: 它們是預製好的 AI 提示，你可以貼到 Excel/Excelmatic 中，用於從診斷轉向具體行動——診斷問題、找出根本原因、推薦解決方案並估算影響。
Q: 這些模板的可自訂程度如何？
A: 非常高。每個模板都接受參數（指標、時間範圍、細分群體）。調整提示以指定群組、管道、限制條件或商業規則，從而獲得量身定制的處方。
Q: 有哪些需要注意的限制？
A: 是的——垃圾進，垃圾出；AI 可能忽略因果關係的細微差別；外部因素（季節性、供應問題）需要明確包含；人類判斷仍然至關重要。
