AI EDP 是什麼?

資料中台架構介紹
模組化設計(會員 / 商品 / 訂單 / 推播 / 分潤 / 儀表板)

AI EDP 四層架構

從資料串接到 AI 應用,完整的技術架構

串接層

整合所有外部系統資料

  • API 串接模組
  • Webhook 事件處理
  • 資料同步機制
  • 錯誤重試機制

建模層

建立統一的資料模型

  • 資料標準化
  • 欄位映射轉換
  • 資料清洗規則
  • 版本控管機制

流程層

自動化業務流程

  • Workflow 引擎
  • 條件觸發機制
  • AI 自動化
  • 事件驅動架構

應用層

AI 應用與分析

  • AI 模型整合
  • 即時分析儀表板
  • 預測模型
  • 推薦系統

為何我們開發了 mShop / mCRM / mERP?

解決初期夥伴導入問題
提供低門檻可啟動模組,不是為了取代市場工具

mCRM

會員管理模組

分群、推播、LINE、點數、標籤管理

  • 會員等級制度
  • 自動化標籤
  • LINE 群發工具
  • 點數管理系統

mShop

電商平台模組

RWD、SEO、購物車、優惠券

  • 響應式設計
  • SEO 優化
  • 購物車功能
  • 優惠券系統

mERP

企業資源模組

請購、庫存、拆帳、POS

  • 請購流程管理
  • 庫存追蹤
  • 分潤拆帳
  • POS 整合

mBooking

預約系統模組

預約、排程、回流推播

  • 線上預約
  • 排程管理
  • 自動提醒
  • 回流推播

AI 模型

LTV 預測、推薦、流失、RAG

LTV 預測

預測客戶終身價值

智能推薦

基於行為的商品推薦

流失預測

預測客戶流失風險

RAG 知識庫

企業知識問答系統

整合優勢

為什麼選擇 metabiz 的整合方案

資料安全

企業級安全標準,所有資料傳輸都經過加密

快速導入

標準化模組,2-4 週即可完成基礎整合

靈活配置

模組化設計,可根據需求自由組合

即時同步

支援即時資料同步,確保資料一致性

資料中台,讓系統整合變得簡單

無論是新增功能、升級系統,還是整合第三方服務,資料中台都能讓您事半功倍

1

建立資料中台

將所有系統資料整合到統一的 AI EDP 中台

2

資料標準化

建立統一的資料模型,確保資料一致性和可重用性

3

靈活擴展

新功能或系統可以輕鬆接入中台,無需重建資料

4

持續優化

基於統一資料進行 AI 分析和業務優化

技術架構圖

串接層
建模層
流程層
應用層
串接層 → 建模層 → 流程層 → 應用層
CRM

會員系統

EC

電商系統

中台

AI EDP 中台

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