訊息多到回不完？三步驟打造 LINE AI Chatbot，電商客服效率大升級|數位時代 BusinessNext

開啟 LINE 官方帳號後，客人詢問 / 客訴量大增？每天總有回不完的訊息？

即使設定 chatbot 聊天機器人，答案模版卻過於單一，無法負荷顧客天南地北的問題？還時常被抱怨答覆文不對題？

本期 NoCode 工作術，我們將分享如何透過 No Code 自動化建立 LINE AI Chatbot，讓你不用寫程式，也可以針對客人不同問題，透過 AI 即時給予對應回覆！

本篇內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文 NoCode 工作術 -《不用寫程式，也能輕鬆搭建 LINE AI 聊天機器人，自動生成回覆提升互動效率！》詳細介紹說明文，如果還沒看過貼文的朋友，歡迎透過以下連結前往社群，看看我們製作的精美圖文唷！

IG 貼文傳送門
 FB 貼文傳送門

為提升客服效率，或在顧客有需求/疑問時立即給予解答，消除疑慮並促進購買轉換，很多人會選擇使用 LINE Chatbot 聊天機器人，在顧客發送 LINE 訊息時自動回應。隨著聊天機器人日益普及，顧客需求很難依賴單一模版獲得解答，故時常面臨牛頭不對馬嘴的回覆狀況，而顧客來回與機器人溝通，卻一直得到相同回覆內容，也容易讓顧客變得更沒耐心或反感。

而 LINE 又是大眾最常使用的溝通工具，故開放 LINE 作為意見反應管道，短時間內容易累積大量回饋，在答案模版無法有效解決顧客需求時，反而會造成客服更大的負擔。

建立 LINE AI Chatbot 有什麼好處？

1. 訊息回覆多元完整
2. 輕鬆處理大量訊息
3. 自動生成、立即回覆

過去 LINE Chatbot 聊天機器人，大多基於特定關鍵字訊息觸發，再回覆對應答案模版。如果用戶訊息未觸發特定關鍵字，或答案模版過於單一，都難以即時解決用戶問題，造成專人客服詢問量不斷累積。

現在透過將 LINE 官方渠道串接 ChatGPT AI，讓 AI 協助根據用戶問題給予對應回覆，不管在回覆廣度或深度都更完整！除了回應內容完整外，LINE AI chatbot 也能輕鬆處理龐大訊息量，自動生成回覆並立即回應，提升訊息處理效率！

我們提供完整步驟教學及範本 (更棒的是以影片操作呈現) ，你可以直接匯入套用！
🎉 有興趣的讀者可以前往我們 🔗此範本市集連結選購套用！🎉

三步驟打造 LINE AI Chatbot 聊天機器人

在此使用情境裡，我們會使用 No Code 自動化工具 🔗Make 來完成數位工具串接！

🔶 什麼是 Make 自動化串接工具？
你可以把 Make 想像成數位工具界的「強力膠水」！它整合了 1,000+ 常見的雲端軟體應用程式 (e.g. Google Sheet, Slack, LINE, Gmail, Mailchimp, Hubspot ... 等)，透過直覺且視覺化的拖拉模組，幫助你無需寫程式就能實現複雜且多元的自動化串接與資料流程處理功能～不論你是業務、行銷、人資、行政 ... 等專業工作者，即使不懂程式也可以輕鬆串接整合數位工具唷！

🎉 如果你是還沒使用過 Make 的新朋友，現在可以透過我們此 🔗專屬連結註冊體驗，將可以在註冊後『免費獲得專業版 1 個月』的方案升級 (免綁卡，價值超過 NT$500+)，讓你更好地嘗試與體驗 No Code 的方便～
ps: 雖然免費版就可以實作、運行本篇教學的自動化流程，但事先升級的好處是，在還不熟悉 Make 操作時，避免使用免費版試錯到設計好流程後，根本沒剩多少自動化流程的作業餘量 “Ops” 可以使用 (以上圖流程示意，每一個數位工具節點在 Make 內執行一次則消耗 1 個單位的作業用量，稱為 1 個 “Ops”。詳細說明與比較可以參考 Make 官方比較表)

Step 1：設定 LINE 官方帳號串接機制

至 🔗LINE Developers 網頁建立 LINE Messaging API Channel，完成後自 Channel 的 Basic Setting 取得已建立的 User ID 作為 Step3. LINE Chatbot 串接使用。

🔗點我查看詳細說明：如何綁定 LINE 官方帳號於 Make？

Step 2：設計 AI Prompt

你可以先在 ChatGPT 設計測試 AI 聊天機器人指令，例如需要其擔任的角色、身份背景、賦予特定產品服務資訊或知識、預期產出或特定回覆方式等。

而測試好的 Prompt 會用於後續 Make 自動化流程中，讓 ChatGPT AI 能夠依據你設計的指令，回覆客戶問題唷！

🔗點我查看詳細說明：如何綁定 ChatGPT API 於 Make？
＊小提醒：這裡在綁定 ChatGPT 至 Make 時，會需要進入 🔗OpenAI 帳號後台，綁定信用卡 (新用戶通常會有一些贈送的免費用量)、申請帳號授權金鑰 (API key)，才可以完成綁定唷

Step 3：透過 Make 串接數位工具

接下來透過🔗自動化工具 Make 串接 LINE 官方帳號與 ChatGPT 就大功告成囉！未來只要顧客發送 LINE 訊息後，ChatGPT AI 就會自動依據顧客問題生成回覆內容，並即時發送回覆，有效提升回應效率及顧客體驗！

以下為完成 Make 串接後，LINE AI Chatbot 自動生成回覆的結果流程：

希望規範 AI 回答框架，提高回覆準確度？

雖然 AI 可以依不同問題進行回覆，但不確定回覆內容是否正確，也不確定參考來源是否準確，而怕 AI 給予錯誤回覆？

為解決上述擔憂，你可以「針對 AI 回答設定框架」，也就是給 AI 特定資料來源（例如特定 Google Sheets 文件），AI 會根據用戶問題，在你提供的資料表裡找答案，如果找不到答案，則會建議用戶聯繫專人回覆，確保回覆內容準確性。故你可以把 AI 當成你訓練的找資料機器人，不僅兼顧資料正確性，也能善用 AI 自動、快速、即時的特點！

希望先把關 AI 生成內容，再送出回覆？

雖然「自動、即時」是 AI 很大的特點，但若你仍希望先看過 AI 生成的回覆，確認沒問題後再送出給用戶，歡迎參考我們過去文章「🔗 工作術 #007 Airtable 結合 ChatGPT，人工審核通過後，始寄發 AI 回覆訊息」內有相似應用分享哦！

【統整】AI 自動生成回覆應用情境

我們統整上述介紹 3 種 AI 自動生成回覆情境：

全權交由 AI 生成回覆( w/ LINE Chatbot)
當用戶一傳訊息，AI 依訊息內容「立即生成回覆」，並「即時發送」給顧客。

規範 AI 回答框架( w/ LINE Chatbot)
當用戶一傳訊息，AI 立即「在特定資料表查找」，找到資料就即時發送給顧客。若找不到資料，則建議用戶聯繫專人服務。

人工審核 AI 回覆後，再發送給顧客（請參閱 🔗 工作術 #007）
當用戶一傳訊息，AI 依訊息內容立即生成回覆，但「不會即時發送」給顧客，而是「人工審核確認」沒問題後，才發送給顧客。

我們針對第一點提供「🔗完整步驟教學及範本」，你可以直接匯入 Make 套用！針對第二點，我們也會在範本內提供「建議流程圖」，你可以比照第一點設定邏輯自行調整。

延伸閱讀：比Excel和Notion還好用！Airtable怎麼製作圖表與追蹤專案？一文看懂

本文授權轉載自：NoTime NoCode

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。

「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。

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。

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。

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。

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。