AI Orchestration Modules
讓數據幫你賺錢的決策引擎
不只看報表，AI 直接告訴你下一步該做什麼。
三大模組分別負責行銷、補貨與出貨，直接嵌入你現有的營運流程。
行銷每週拉名單太累？
Marketing Autopilot 透過 RFM 模型與機器學習，自動做「流失預警」與「高價值客預測」， 搭配庫存連動行銷（有貨才推），在最佳時間點自動透過 LINE 發送個人化訊息與挽留優惠券。
- Churn Prediction： 預測未來 30 天可能流失的客戶，提早布局挽回活動
- Auto-Trigger： 串接 LINE OA／EDM，自動在最佳時機點發送訊息
- ROI Tracking： 即時看到每一波活動的開信率、點擊率、回購率
適用情境（老闆常問的三句話）
- ・「哪一些是快要不來的熟客？」→ 自動標記高流失風險名單，幫你拉出最值得救的 20% 客人
- ・「每週活動都在重複改文案？」→ 提供 AI 建議話術＋自動帶入個人化優惠與門市資訊
- ・「LINE 名單很多，但不知道怎麼分眾？」→ 結合 AI EDP 的標籤與 mCRM 會員池，自動切出高價值族群
適合產業：餐飲 / 零售 / 美業搭配模組：AI EDP + mCRM
三大 AI 模組，一頁看懂
如果您還在評估要從哪一塊開始導入 AI，這張總覽表可以當作決策參考。
AI 自動化行銷
先把「名單用好」，再談擴大投放預算。
- ・目標：提高回購率、減少流失
- ・需要資料：會員資料、交易紀錄、開信／點擊資料
- ・導入時間：約 2–4 週即可啟動第一波自動化
AI 智慧補貨
先讓「貨對了」，行銷才不會白做功。
- ・目標：降低報廢、避免缺貨
- ・需要資料：銷量歷史、門市庫存、季節與活動資訊
- ・導入時間：約 4–8 週觀察一輪補貨週期
AI 訂單分倉
當訂單量開始變大，就需要讓 AI 來幫忙排程。
- ・目標：縮短到貨時間、降低運輸成本
- ・需要資料：各倉庫庫存、門市庫存、物流方案與費率
- ・導入時間：約 6–10 週串接 OMS / WMS 與測試