「對話式商務」怎麼做才會成功?掌握6大要點成獲利新動力
「對話式商務」怎麼做才會成功?掌握6大要點成獲利新動力

近幾年大家都在談數位轉型,數位轉型就是在數位經濟中,看不到顧客而要繼續做生意,這非接觸式商機更突顯瞭解顧客及有頻次地接觸客戶的重要,而更有效、更自動、更智慧的方法正是企業追尋的。

從有商務開始,都是透過「對話」來完成,只是這都是人與人的交談對話,而拜AI科技之賜,現在可以透過系統來完成對話,智能機器人(Chatbot)的應用,促使對話式商務的發展,從服務延伸到銷售,再到各種商務的互動要角,成為企業新商務模型與獲利新動力。

從智能客服到對話式商務

現在企業運用客戶關係管理系統(CRM)360度地收集顧客互動資訊來認識客戶;運用顧客互動中心系統(Contact Center)來進行行銷、銷售與服務;通路從過往電話、傳真,到現今網站、社群通路(如LINE、FB、IG…)或行動應用(如OK Google、APP…)隨時聯繫客戶。

智能機器人(Chatbot)的成熟,人們終於可以用自然語言來跟系統對話,而智能機器人能將服務專員的服務經驗系統化,成為最佳服務幫手,融入顧客互動中心,成為現在各企業都在發展的智能客服系統。結合CRM、全通路、智能機器人與服務專員的智能客服系統,能提供真人對話與智能機器人的對話來完成商務,成為對話式商務的最佳平台。

對話式商務或稱對話商務,從2016年提出後,透過對話來進行服務、行銷或銷售,就漸漸被接受與融入商業活動中,成為一種新的商務模型,也有逐步取代APP之趨勢。使用者只要透過對談,就可以獲取需要的服務,生活變得便利;也讓企業的服務效率提升,顧客購買行為也變得更自然與快速,顧客與企業雙方都受益。

我們怎樣讓對話商務能夠成功呢?對話商務是一種怎樣的商務模型呢?我們簡單講,對話式商務就是一種以對話為主的服務跟商模設計模式,透過顧客服務動線的重新設計,讓AI扮演讓體驗與企業商務最佳化的流程整合角色,並透過每個服務接觸點的對話設計帶來商務循環。

對話商務的循環與四步驟

對話商務要成功除了運用科技之外,更重要的是要運用循環的力量,透過跟顧客不斷的互動與循環,讓您更瞭解顧客、更瞭解互動方法、更瞭解銷售與服務模型。對話商務由「服務貼標」、「顧客管理」、「營銷計劃」、「顧客回流」四大步驟構成。

對話式商務
圖/ 作者提供
  1. 服務貼標:運用語音或文字跟顧客對話紀錄行為標籤
    企業可以運用聲音(電話)或文字形式進行最佳體驗的對話服務,服務過程可以記錄顧客特徵,如消費偏好、購物喜好、地區特性…等,這可以是服務專員進行貼標,這就是人員貼標;而運用智能機器人(Chatbot)對話進行服務或銷售,過程中自動記錄顧客特徵,就是自動貼標。

  2. 顧客管理:累積顧客特徵建構CRM核心
    透過顧客互動過程紀錄的服務貼標或自動貼標,形成客戶行為、喜好、習慣、興趣…之行為標籤,這標籤形成顧客特徵,特徵的紀錄累積成為企業深入認識顧客的重要資訊,這些資料整合成為顧客關係管理系統(CRM)的核心,讓企業更懂您的顧客。

  3. 營銷計畫:顧客推播、對話、導流計畫
    規劃顧客營銷計劃,持續與顧客維持適當的互動頻次,提供顧客服務與滿足顧客需求。使用顧客資料及貼標資料進行特徵分析選出適合目標客群來進行互動,例如我們想要跟20-30歲、住北部且購買過多次產品的顧客,提供專屬優惠活動,我們就可以從貼標的特徵資料篩選符合顧客,然後設計推播內容、對話流程與導流目標,讓顧客有貼心體驗與導流到企業期待的購買目標。營銷計畫可以是服務性質的通知、提醒、關懷或行銷性質的銷售、優惠、導流活動。

  4. 顧客回流:符合需求的資訊創造顧客回流
    透過顧客營銷計畫,建立跟顧客的最佳互動體驗與接觸頻次,持續服務與滿足需求,創造重複購買頻次產生互利。當發出一個營銷活動的訊息給顧客,吸引顧客點開訊息,或接聽電話,創造顧客再次互動與溝通機會就是顧客回流,如此不斷循環,透過對話創造企業與顧客的雙贏。

對話式商務的六個要

把握每次與顧客互動機會,機會可能是顧客主動接觸或是企業推播來觸發對話商務循環,都應視為一個對話商務循環的起點,把握經營成為加速循環大輪的觸發劑,設計好每一次的互動,經營顧客成為企業獲利引擎。
我們從服務4.0精神來看一個對話商務循環,從互動、服務、分析三要素來規劃,有下面六個要。

  1. 要通路整合
    客戶有習慣出沒的通路,要讓顧客很容易跟企業接觸,企業跟顧客推播訊息,也要出現在習慣的通路,建構企業與顧客的互動通路習慣,企業要通路整合,讓服務容易進行。
  2. 要最佳體驗
    運用不同通路特性與對話流程來提升體驗,LINE、FB有較容易識別客戶的優勢,提供個人化資訊;網站具備較豐富的資訊,對話聯結網頁互動;APP容易結合特定應用。運用通路特性、多媒體與顧客體驗結合,創造最佳體驗。
  3. 要人機協作
    互動過程就是一種服務體驗,可以運用自動化的智能機器人或服務專員來搭配運用,智能機器人能提供24小時服務,而服務專員可以解決複雜與困難問題,互相搭配在效益與顧客體驗中取得平衡,創新服務模型。
  4. 要從對話中認識客戶
    對話設計注意客戶對於服務的選擇、輸入的資料、詢問的問題、興趣的話題…等來進行貼標。標籤的設計可以從顧客的基本特徵,如性別、年齡層、教育層度;交易特徵,如產品偏好、購買頻次…;個性特徵,如社交習慣、藝術偏好、興趣類別…,這些特徵來設計標籤,建構企業的顧客標籤系統。
  5. 要數據整合
    留下顧客互動對話過程的通路、貼標紀錄,累積成為顧客特徵,透過數據匯流整合建構更完整的客戶關係管理系統核心。
  6. 要精準營銷策略
    精準的營銷策略是很重要,專注互動重點,精準的營銷目的;組合運用顧客標籤,精準的目標客群;提供適當的訊息,精準的資訊傳遞,達成營銷目的。
對話式商務2
圖/ 作者提供

結合服務4.0精神,構成對話商務的成功法則,就是一個循環、四步驟、六個要。發揮循環的力量,結合客戶關係管理系統及智能客服系統,在數位經濟中,發揮對話商務的力量,建構企業新的獲利力。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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