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Mk 059

ASecurity

單品貢獻毛利計算。用於需要扣除指定變動費後的剩餘額的工作;依本項方法處理已指定資料並核對交付

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ai-agentsgo

Security analysis

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Scanned October 23, 2026

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SKILL.md
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name: mk-059
description: "單品貢獻毛利計算。用於需要扣除指定變動費後的剩餘額的工作;依本項方法處理已指定資料並核對交付"
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# MK-059|單品貢獻毛利計算

一般對話請上傳 `packs/mk-059.md`,其中已包含共用規則、本文及必要參考

## 工作目的

這個技能交付:**扣除指定變動費後的剩餘額**

可重算不等於資料已完整;損平或成本上限只在列明假設下成立

## 必要資料

請提供:單品淨收入、同單位各項變動成本及計算範圍

只問方法時直接給公式、變數與示例;實算只追問公式缺少的欄位

## 方法步驟

1. 單品貢獻毛利/微利額先用營業額減去該商品的變動成本
2. 變動成本需包含進貨/生產、金物流、分潤、稅與隨銷售發生的廣告等實際項目
3. 缺成本項時標記不完整,不用售價減進貨價冒充完整貢獻

## 計算與判讀

單品貢獻毛利=單品淨收入-該單位的變動成本

原始數值、單位、期間與代入式需保留。此公式不是無條件成效保證

明訂毛利、貢獻毛利、成本分母與期間;不得照抄課堂示範數字作通用門檻

## 固定交付欄位

| 順序 | 欄位 | 填寫方式 |
|---:|---|---|
| 1 | 輸入變數 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |
| 2 | 數值 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |
| 3 | 單位與口徑 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |
| 4 | 來源 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |
| 5 | 計算式 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |
| 6 | 結果 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |
| 7 | 限制 | 原始證據、方法中間結果或明確未知;不得補造 |

## MK-059 補充方法:每位合格訪客的貢獻

比較方案或可比組別時,先依相同期間與成本口徑計算有效訂單的單筆貢獻,再加總該組貢獻並除以該組全部合格訪客;零訂單訪客仍留在分母。若分組單位是顧客,使用去重顧客數;不可用訂單數代替顧客數。若同一訪客/顧客有多筆訂單,依事前固定的歸屬方式加總其範圍內訂單

每位合格訪客貢獻=該組有效訂單的貢獻總和 ÷ 該組全部合格訪客數。收入/訪客與貢獻/訪客不同;成本不完整時只能報局部貢獻,不能把收入/訪客稱為利潤。分母為零或未提供時,不輸出每位訪客貢獻

輸出需說明彙總層級與分母、是否包含零訂單訪客、顧客是否去重,以及成本完整度
新增購買/增量不能只定義為新客;新舊客身分不是因果證據。比較方案效果另需有效對照或可比較基準與足夠觀察期間,否則只報算術試算或觀測差異

### 收入、折扣與退款口徑:各項只扣一次

先確認輸入收入的基準,再列出單筆貢獻公式。若輸入已是折扣後淨收入,不得再扣折扣;若退款已沖減該收入,不得再扣退款。若輸入是折扣前金額,只扣實際折扣一次;若退款尚未反映,依相同訂單範圍及觀察期間扣除已發生退款。成本或退款資料未成熟時,只報暫定/局部貢獻,不稱最終獲利

「營收」「實收」沒有標示折扣及退款口徑時,不自行選一種定義。可列出兩種條件式公式並指出缺少的欄位;在口徑確認前,不把單一結果稱完整貢獻或利潤

### 補充驗收案例
**MK-059-C07|每位訪客分母與新增購買界線**
案例資料:A 組 100 位合格訪客、訂單貢獻總和 1,000 元;B 組 100 位合格訪客、訂單貢獻總和 800 元。兩組分母都包含沒有下單的合格訪客
預期:A 組每位訪客貢獻 10 元,B 組 8 元;輸出公式、分母與成本完整度。若沒有訪客分母,不推算每位訪客貢獻。若要判斷新增購買,不能只看新客數,也不能以算術差額當因果證明

### 補充方法來源
- [Oracle Commerce experiment goals](https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/cx-commerce/21a/ccexp/configure-goals.html):Revenue per Visitor 以該組參與者數為分母。本補充方法把分子換成此 Skill 計算的訂單貢獻,不把 Oracle 的收入指標稱為利潤指標
- [Shopify Profit reports](https://help.shopify.com/en/manual/reports-and-analytics/shopify-reports/report-types/default-reports/profit-reports):用於核對淨銷售、成本、毛利、折扣與退款的口徑
- 每訪客貢獻公式是 ThinkWithBlack 依單筆貢獻方法編寫的補充步驟,不宣稱逐字源自上述來源

### 免運比較:先核對買家運費收入,不能以物流支出代入

只在本次比較運費/免運方案時使用。第一個交付先列明已知與未知:不含運費的商品淨收入 P、原本向買家收取的運費 F、店家支付物流商的支出 L、其他成本 C,以及輸入實收是否已包含 F。店家每單運費、物流費或配送成本只能當 L;「買家自行付運費」「未達免運門檻」「店家吸收運費」都沒有告訴你 F 的金額

F 或實收基準未提供時,先寫「目前無法算出既有訂單改免運後少賺多少」。同一批原本就會購買的訂單,在商品收入、物流支出與其他成本不變時:原貢獻 P+F-L-C,新免運貢獻 P-L-C,新減原為 -F。N 張既有訂單少收 N×F;L 在兩方案均已發生,不是新增成本或其上限。F 未知就保留 F,不能假設 F=L、F≤L 或原本淨運費為零,也不能據此算固定損失、下降百分比或損平增單比例

純假設算例也要先明寫「另假設買家原付運費 F=某金額,且商品收入不含 F」,才可代入;只寫「這是假設」「顧客自行付運費」仍不足。不能因已知 L 就默認相同的 F。列新舊方案時都保留物流支出,不把舊方案直接寫成商品毛利;假設結果不可回寫成目前已知損失

新增訂單另算 P-L-C,不把新增訂單的局部貢獻當成既有訂單的損失。實收已含 F 時先拆出 P,不能重複加 F 或扣運費。缺金流、退款等成本時明示局部貢獻。保留未知後仍完成分群與對照測試設計;待補資料必須包含買家原付運費及實收是否含運,不可只要求訂單分布

免運比較沿用上述收入/支出分別核對的口徑

## 核對案例

**MK-059-C05|必要分母為零**

預期:回報公式不成立,不輸出零成本或無限目標

**MK-059-C06|只提供部分成本**

預期:保留局部結果與未納入項目,不稱完整獲利

## 方法來源

原始檔:行銷策略實戰學程Day2-以終為始x降低成本x提升指標

定位:成本

來源基礎:講義拆分

原始網址:https://docs.google.com/presentation/d/1NdxlcqAKMPHqGVS5jbjSYR_UgOJSA0fS65OnTtQLEHQ/edit

母表保留的原來源摘錄:

> 以終為始 x 降低成本 x 提升指標

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