你是否曾花費數小時整理學員報名、確認付款、發送課前提醒，卻仍然因為資料分散而出錯？尤其在教育、運動、培訓等產業中，人工管理學員資料與課程流程是一項繁瑣又容易出錯的工作。

以潛水課程為例，教練每天需要確認報名訊息、追蹤付款狀態、建立課程行事曆，還要發送課前提醒與課後回饋。這些流程如果完全依賴人工，不僅耗時，也容易因為人為疏忽漏掉訊息或收款。

數據化管理就是將這些流程中的資訊「結構化、量化」，形成完整資料流，既降低錯誤率，也為 AI 自動化提供基礎。今天，我們將用潛水課程案例，說明如何透過數據化管理提升效率，並實作簡單的報名與付款追蹤表格。

[人工管理]                         [數據化管理]
報名表單 (LINE/紙本)              報名表單 (Google Form)
      ↓                                ↓
手動紀錄 Excel                      自動寫入 Google Sheet
      ↓                                ↓
人工確認付款                        n8n 自動比對付款狀態
      ↓                                ↓
手動發課前提醒                      LINE OA 自動提醒
      ↓                                ↓
人工收集課後回饋                    AI 自動整理回饋

圖1：傳統人工 vs 數據化管理流程對比圖

人工管理 (問題點)              數據化管理 (優化後)
------------------------------------------------
報名分散 (LINE/口頭)          所有報名集中 (Google Form)
付款確認漏掉                  自動比對付款紀錄
提醒訊息忘記發                自動定時 LINE OA 推送
課後回饋難統計                AI 自動分析滿意度

圖2：顯示人工容易漏訊息、數據化流程整合完整

核心概念：什麼是數據化管理？

數據化管理指的是把流程中可量化的資訊整理成結構化資料，並透過指標化 (KPI) 追蹤流程進度。它是 AI 自動化的前提，沒有數據就無法自動生成提醒、分眾行銷或課程報表。

三大核心價值

1. 降低錯誤與遺漏

   • 集中管理報名、付款、課程提醒，避免因分散資料造成漏收款或漏發通知。

2. 提升效率與透明度

   • 管理者隨時可查詢學員進度與課程狀態，快速掌握運營情況。

3. 為 AI 自動化提供基礎

   • 有資料才能設計自動化流程，例如自動發送課前提醒、分眾行銷、生成報表。

關鍵概念

• KPI 指標 → 結構化資料 → 流程自動化 → AI 導向決策

         [KPI 指標設定]
                 ↓
      [結構化資料收集 (報名/付款/回饋)]
                 ↓
      [集中存放於 Google Sheet/CRM]
                 ↓
       [流程自動化 (n8n/LINE/Email)]
                 ↓
       [AI 導向決策 (提醒/分群/報表)]

圖3：數據化管理流程圖

+------------------+----------------+
| KPI 項目         | 追蹤數值 (%)   |
+------------------+----------------+
| 報名完成率       | 85%            |
| 付款完成率       | 78%            |
| 提醒訊息完成率   | 92%            |
| 問卷回覆率       | 66%            |
+------------------+----------------+

圖4：KPI 指標圖示：報名完成率、付款完成率、提醒完成率、問卷回覆率

案例示範：潛水課程數據化管理

以潛水教練小明為例，他每天花 2–3 小時管理報名、付款和課程提醒。流程繁瑣，容易出錯。

數據化做法

1. 建立學員資料庫

   • 使用 Google Sheet 建立表格，欄位包括：姓名、LINE ID、課程、報名日期、付款狀態、課前提醒、課後問卷、證照紀錄等。

2. 設定 KPI 指標

   • 報名完成率 = 已報名人數 / 總名額
   • 付款完成率 = 已付款人數 / 已報名人數
   • 課前提醒完成率 = 已送達提醒 / 已報名人數
   • 課後問卷回覆率 = 已回覆問卷 / 已上課人數

3. 流程自動化示意

   • 學員透過 LINE 官方帳號報名
   • Google Form 收集報名資料 → 自動寫入 Google Sheet
   • n8n 觸發 LINE 課前提醒
   • 金流 Webhook 更新付款狀態
   • 課後自動發送問卷並紀錄回覆

結果：小明每天只需 30 分鐘檢查資料，漏收款、漏通知問題幾乎消失。

表1：Google Sheet 學員資料庫

表2：KPI 表格示意圖

人工管理 (傳統)            數據化管理 (自動化)
-------------------------------------------------
每日耗時：2–3 小時         每日耗時：約 30 分鐘
錯誤率：高 (漏收款/漏提醒) 錯誤率：極低 (自動比對)
學員體驗：普通             學員體驗：高

圖5：流程前後時間與錯誤率比較圖

小教學：建立你的數據化學員資料庫

Step 1：建立 Google Sheet 欄位

Step 2：設定資料驗證與條件格式

• 付款狀態下拉選單：已付款、未付款
• 課前提醒勾選框
• 條件格式：未付款顯示紅色，已付款顯示綠色

Step 3：計算 KPI

=COUNTIF(E:E,"已付款")/COUNTA(A:A)  # 計算付款完成率
=COUNTIF(G:G,"已回覆")/COUNTA(A:A)  # 計算問卷回覆率

Step 4：製作趨勢圖表

• 利用 Google Sheet 圖表呈現報名與付款趨勢
• 方便檢查是否有未完成流程的學員

Step 5：延伸到自動化

• 資料整理好後，使用 n8n 串接 LINE、Google Calendar、金流 Webhook → 完全自動化流程

表3：Google Sheet KPI 指標圖

報名人數/付款人數 趨勢圖
人數
30 |                         ****
25 |                    ****
20 |              ****
15 |         ***
10 |    ***
 5 | **
 0 +--------------------------------
      9/1   9/5   9/10   9/15   9/20
             日期 (時間軸)

圖6：趨勢圖範例截圖

[Google Form 收集報名]
             ↓
 [Google Sheet 建立資料]
             ↓
 [n8n 檢查付款狀態 ← 金流 Webhook]
             ↓
 [n8n 發送課前提醒 (LINE OA)]
             ↓
 [n8n 課後發送問卷 → 回覆寫入資料庫]
             ↓
 [Google Data Studio 自動生成報表]

圖7：n8n 流程設計示意圖

練習/小遊戲：從資料整理開始

練習題

1. 列出你現有流程中可量化的三個指標（例如：報名完成率、付款完成率、課後回饋率）。
2. 在 Google Sheet 建立對應欄位，使用公式計算每個指標。
3. 思考如果要自動化，你希望 AI 幫你完成哪個步驟？（例如：自動發送提醒、自動生成文案、回覆問卷）

小遊戲

• 模擬 5 名學員報名與付款
• 手動填入資料 → 用公式計算完成率
• 對比人工整理 vs 數據化整理效率

表4：Google Sheet 模擬表格

報名完成率: [███████████-------] 70%
付款完成率: [█████████---------] 60%
課後問卷率: [█████-------------] 30%

圖8：KPI 完成率進度條示意圖

數據化管理的商業價值

透過數據化管理，不僅降低錯誤與遺漏，也大幅節省時間。以小明潛水課程為例：

有結構化資料後，AI 自動化才能發揮價值，例如：

• 自動生成課前提醒文案
• 課後回饋分析與分眾行銷
• 活動報表與趨勢預測

從量化指標開始，為 AI 自動化鋪路

今天我們學到：

• 數據化管理將流程中可量化資訊結構化，形成完整資料流
• KPI 指標追蹤流程進度，降低錯誤、提升效率
• 有數據才能進行 AI 自動化，從提醒、文案到報表分析

實際行動：

• 在 Google Sheet 建立學員資料庫
• 列出至少三個可量化指標
• 設定公式與條件格式，開始追蹤進度

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