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訂單處理與生產管理

苗林

讓業務助理有更多餘裕,挖掘客戶尚未被看見的需求

苗林以 20 位業務助理服務 40,000 家客戶,透過 AI 承接既有工作中的 95%,讓人員把專業投入客戶需求的深入開發。

客戶需求開發LINE 訂購ERP 串接
對話依序轉為訂單、原料包裹與完成勾選,串成一條連續的處理流程。

情境示意圖

01

面對的挑戰

苗林以 20 位業務助理服務 40,000 家客戶,並希望持續成長。接單能力並非瓶頸,優秀的業務助理卻不容易招募。下一階段的課題,是讓現有團隊有更多餘裕深入理解客戶的生意、挖掘日常往來中尚未浮現的需求,將累積的經驗投入更深入的客戶經營。

專案回饋成果95%既有業務助理工作由 AI 承接

此比例描述 AI 承接的既有工作範圍。團隊處理剩餘 5%,並將心力投入客戶尚未被滿足的需求。

02

我們的方法

我們串接 LINE 訂購助理、B2B 平台與 ERP,讓 AI 承接團隊原有的服務工作。客戶沿用熟悉的 LINE 詢問商品、價格、庫存與交貨時間,由 AI 對應商品、查詢資訊並整理訂單,需要人員判斷的需求則交由業務助理接手。

我們交付了什麼

  • LINE 訂購助理:對應商品常用簡稱,查詢客戶專屬價格與庫存資訊,並整理訂單內容。
  • B2B 訂單確認流程:將對話中的多品項需求帶入訂單,供後續檢視與確認。
  • ERP 資料串接:取得商品、庫存批號與預交日,並保留人員接手所需的客戶與商品脈絡。
03

我們處理的關鍵細節

實際導入深入食品原料通路的細節:同一商品的常用簡稱、不同客戶的價格、庫存批號與預交日,都需要正確對應。多品項詢問能從對話一路銜接到訂單確認;人員接手時,商品資訊與客戶脈絡也已整理完成,能直接接續服務。

  • 同一商品可能有不同簡稱,價格也依客戶而異。詢問過程中的商品對應與客戶身分必須保持一致,才能取得正確資訊。
  • 庫存批號與預交日會影響可承諾的供貨條件。多品項對話進入訂單確認或交由人員接手時,必須保留每個品項的正確資訊。
04

帶來的改變

AI 已承接業務助理既有工作中的 95%,人員處理剩餘的 5%,並將更多心力投入挖掘客戶尚未被滿足的需求。當例行工作有人協助承接,同一個團隊累積的商品知識與客戶關係,就能在苗林接下來的成長中發揮更大價值。

05

如何驗證交付成果

以下是同類型導入可採用的驗收檢查。開始驗證前,先與團隊確認具代表性的輸入資料與驗收標準。

  1. 以常用簡稱與多品項需求進行詢問,將對應商品及客戶專屬價格逐項與 ERP 紀錄核對。
  2. 檢查涉及不同庫存批號與預交日的詢問,確認每個回答都對應正確品項及來源資訊。
  3. 將多品項詢問帶入訂單確認,再交由人員接手;逐項比對原始需求,並確認客戶脈絡仍可查閱。

每一次用心的導入,都從理解工作開始。