電商儀表板文檔

主題

Analytics 系統架構設計 ​

系統概述 ​

Analytics 分析系統是電商管理平台的核心商業智能模組，提供多維度的數據分析與視覺化功能，支援產品分析、訂單分析、客戶分析、支援分析四大專業領域。

整體架構 ​

分析模組組織 ​

Analytics System (分析系統)
├── Product Analytics (產品分析)          # ABC分析、滯銷品、庫存預警
├── Order Analytics (訂單分析)            # 訂單趨勢、漏斗分析、效能統計
├── Customer Analytics (客戶分析)         # RFM模型、LTV分析、行為追蹤
└── Support Analytics (客服分析)          # 客服效能、回應時間、工作量分析

技術架構分層 ​

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   View Layer    │    │ Component Layer │    │  Service Layer  │
│                 │    │                 │    │                 │
│ AnalyticsViews  │◄──►│ Chart Components│◄──►│ Analytics APIs  │
│ (5個頁面)        │    │ (7個圖表) ✅      │    │ (6個服務) 🔄     │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
          │                        │                        │
          ▼                        ▼                        ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│ Composable Layer│    │  Types & Utils  │    │  Database Layer │
│                 │    │                 │    │                 │
│ useAnalytics    │    │ Analytics Types │    │ Supabase Views  │
│ (6個組合函數)    │    │ Chart Configs   │    │ SQL Functions   │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

檔案結構詳覽 ​

頁面組件 (Views) ​

src/views/
├── CustomerAnalyticsView.vue       # 客戶 RFM 分析 (46KB - 複雜儀表板)
├── OrderAnalyticsView.vue          # 訂單趨勢分析 (13KB - 中等複雜度)
├── ProductAnalyticsView.vue        # 產品 ABC 分析 (11KB - 精簡版)
├── ProductAnalyticsTestView.vue    # 產品分析測試 (16KB - 開發測試用)
└── SupportAnalyticsView.vue        # 客服效能分析 (26KB - 高複雜度)

分析組件 (Components) - ✅ 已驗證 ​

src/components/analytics/
├── ABCAnalysisChart.vue            # ABC 分類圓餅圖 ✅
├── AnalyticsDashboard.vue          # 綜合分析儀表板 ✅
├── CancellationAnalysisChart.vue   # 取消訂單分析 ✅
├── CustomerBehaviorChart.vue       # 客戶行為追蹤 ✅
├── DeliveryPerformanceChart.vue    # 配送效能分析 ✅
├── DemandForecastChart.vue         # 需求預測圖表 ✅
├── OrderFunnelChart.vue            # 訂單轉換漏斗 ✅
└── PaymentPerformanceChart.vue     # 付款效能分析 ✅

API 服務層 (Services) ​

src/api/services/
├── CustomerAnalyticsZeroExpansionService.ts  # 客戶分析服務
├── OrderAnalyticsZeroExpansionService.ts     # 訂單分析服務
├── ProductApiService.ts                      # 產品分析服務 (複用)
├── SupportAnalyticsApiService.ts             # 客服分析服務
├── UserApiService.ts                         # 用戶分析服務 (複用)
└── base/BaseApiService.ts                    # 基礎服務類

狀態管理層 (Composables) ​

src/composables/analytics/
├── useBasicForecasting.ts          # 基礎預測功能 (備份中)
├── useCustomerAnalyticsBasic.ts    # 客戶分析基礎功能
├── useOrderAnalyticsBasic.ts       # 訂單分析基礎功能
├── useProductAnalytics.ts          # 產品分析功能
├── useProfitabilityAnalysis.ts     # 毛利分析功能 (備份中)
└── useSupportAnalytics.ts          # 客服分析功能

類型定義 (Types) ​

src/types/
├── analytics.ts                    # 通用分析類型
├── customerAnalytics.ts            # 客戶分析類型
├── orderAnalytics.ts               # 訂單分析類型
├── productAnalytics.ts             # 產品分析類型
└── supportAnalytics.ts             # 客服分析類型

各模組功能詳述 ​

1. Product Analytics (產品分析) ​

核心功能 ​

  • ABC 分析: 按銷售額和銷量對產品進行分類
  • 滯銷品分析: 識別長期無銷售的產品
  • 庫存預警: 低庫存和過剩庫存警報
  • 需求預測: 基於歷史數據的銷售預測

技術實現 ​

typescript
interface ProductAnalytics {
  abcAnalysis: ABCCategory[]      # A/B/C 三類產品分析
  slowMovingProducts: Product[]   # 滯銷品清單
  stockAlerts: StockAlert[]       # 庫存預警
  demandForecast: ForecastData[]  # 需求預測數據
}

關鍵指標 ​

  • 產品週轉率
  • 庫存健康度分數
  • 預測準確率
  • ABC分類分佈

2. Order Analytics (訂單分析) ​

核心功能 ​

  • 訂單趨勢分析: 時序性訂單數據分析
  • 轉換漏斗: 從瀏覽到完成訂單的轉換分析
  • 取消訂單分析: 訂單取消原因與趨勢
  • 配送效能: 配送時間和成功率分析

技術實現 ​

typescript
interface OrderAnalytics {
  trendAnalysis: TrendData[]        # 趨勢數據
  conversionFunnel: FunnelStep[]    # 漏斗轉換步驟
  cancellationAnalysis: CancelData[] # 取消分析
  deliveryPerformance: DeliveryMetrics # 配送指標
}

關鍵指標 ​

  • 訂單轉換率
  • 平均訂單價值 (AOV)
  • 訂單取消率
  • 配送準時率

3. Customer Analytics (客戶分析) ​

核心功能 ​

  • RFM 分析: 最近購買時間、頻率、金額分析
  • 客戶生命週期價值 (LTV): 客戶長期價值評估
  • 行為追蹤: 客戶行為模式分析
  • 客戶分群: 基於行為的客戶分群

技術實現 ​

typescript
interface CustomerAnalytics {
  rfmAnalysis: RFMSegment[]         # RFM分群結果
  lifetimeValue: LTVData[]          # 客戶LTV數據
  behaviorTracking: BehaviorEvent[] # 行為追蹤事件
  customerSegments: Segment[]       # 客戶分群
}

關鍵指標 ​

  • 客戶獲取成本 (CAC)
  • 客戶留存率
  • 平均客單價
  • 回購率

4. Support Analytics (客服分析) ​

核心功能 ​

  • 回應時間分析: 客服回應速度統計
  • 解決率分析: 問題解決效率評估
  • 工作量分析: 客服工作量分佈
  • 滿意度分析: 客戶滿意度追蹤

技術實現 ​

typescript
interface SupportAnalytics {
  responseTimeMetrics: ResponseTimeData[] # 回應時間指標
  resolutionRates: ResolutionData[]       # 解決率數據
  workloadAnalysis: WorkloadMetrics[]     # 工作量分析
  satisfactionScores: SatisfactionData[] # 滿意度分數
}

關鍵指標 ​

  • 平均回應時間
  • 首次解決率
  • 客服工作負荷
  • 客戶滿意分數

資料流與處理 ​

資料來源分類 ​

  • 🗄️ DB: 直接從資料庫查詢取得（已驗證存在）
  • ⚙️ FE: 前端計算處理（基於已存在資料）
  • 🔄 Hybrid: 混合模式（確認資料庫基礎數據存在）
  • 📊 RPC: 使用資料庫函數（已驗證函數存在）

資料處理流程 ​

mermaid
graph TD
    A[原始數據] --> B[資料清洗]
    B --> C[特徵工程]
    C --> D[分析計算]
    D --> E[視覺化呈現]
    D --> F[警報觸發]
    E --> G[使用者介面]
    F --> H[通知系統]

使用者介面架構 ​

視覺化組件標準 ​

  • 使用 Unovis 圖表庫統一視覺風格
  • 響應式設計適配各種螢幕尺寸
  • 支援深色/淺色主題切換
  • 互動性操作（縮放、篩選、drill-down）

儀表板佈局原則 ​

  • 資訊密度: 平衡資訊豐富度與可讀性
  • 視覺層次: 重要指標優先顯示
  • 導航便利性: 清楚的模組間導航
  • 即時性: 資料自動刷新與狀態指示

效能優化策略 ​

前端優化 ​

  • 組件懶載入: 按需載入分析組件
  • 資料快取: 智能快取分析結果
  • 虛擬滾動: 大量資料的高效渲染
  • 防抖處理: 避免頻繁的資料查詢

後端優化 ​

  • 資料預計算: 定期計算複雜指標
  • 索引優化: 針對分析查詢優化索引
  • 分頁載入: 大資料集分頁處理
  • 快取策略: Redis 快取熱門分析結果

🧪 測試策略 ​

單元測試 ​

  • 分析邏輯函數測試
  • 圖表組件渲染測試
  • 資料轉換邏輯測試

整合測試 ​

  • API 端點整合測試
  • 資料庫查詢效能測試
  • 端到端使用者流程測試

效能測試 ​

  • 大量資料處理效能測試
  • 並發使用者負載測試
  • 記憶體使用監控

🔮 未來規劃 ​

Phase 2 增強功能 ​

  • 機器學習預測模型
  • 自訂報表建立器
  • 即時資料串流處理

Phase 3 智能化升級 ​

  • AI 驅動的異常檢測
  • 自動化見解產生
  • 預測性分析建議

Phase 4 企業級擴展 ​

  • 多租戶支援
  • 進階權限控制
  • 企業級資料治理