看過沒買
找出選擇阻力
高瀏覽低成交，先檢查圖片、價格與說明
不只看見結果，也看見影響結果的原因
看見顧客為什麼選，也看見為什麼沒選
把顧客怎麼看、怎麼問、怎麼選，與實際營運結果對照，找到商品、內容、服務與回訪可以改善的地方
問過沒買
補上關鍵資訊
整理重複詢問，補足內容與現場說明
推薦後成交
驗證主推是否有效
只用正式訂單驗證推薦，不把點餐卡算營收
AI 的角色正在改變
從回答問題，到參與經營
AI 不只回覆，也能整理訊號、提出下一步並驗證結果
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01 回答問題 協助顧客理解商品與服務
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02 看懂營運 整理顧客選擇與現場異常
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03 推動行動 提出有依據、可驗證的下一步
WiWiStore 讓 AI 成為每天的經營決策夥伴
整合既有資料，建立更完整的經營視角
資料 → 對照 → 建議 → 驗證 資料、對照、建議、驗證
- 01收集顧客訊號
菜單瀏覽、詢問、推薦、候位與回訪互動
- 02對照營運事實
串接 POS、ERP、正式訂單、庫存與分店資料
- 03提出一件行動
清楚說明結論、依據、下一步與資料信心
- 04比較前後結果
追蹤轉單、採用、回訪、候位與庫存變化
串起顧客互動與營運事實，讓不同系統中的資料不再只是紀錄，而能成為下一步決策的依據
可驗證建議 情境示意
午餐先試熱湯與水餃組合 午餐先試熱湯水餃組合
不是憑空推薦，而是依顧客訊號、天氣與正式交易提出小範圍測試
- 依據
- 明日降雨、近期湯品詢問上升，現有庫存可支應
- 行動
- 店家確認後調整午餐入口，維持原有 POS 流程
- 驗證
- 兩週後比較推薦採用、正式成交與剩餘庫存
不是只看功能
每週看四個能驗證的結果
先用真實營運數據確認有沒有改善，再決定下一步擴充
推薦採用率
AI 推薦是否真的被顧客選中
點餐轉正式單
顧客選擇有多少完成店員確認
回訪率
熟客是否更常再次回到店裡
候位流失率
等待過久而離開的情況是否降低
模組是資料來源，不是品牌主角
從顧客訊號，到可信的經營判斷
顧客訊號
記錄顧客怎麼看、怎麼問、怎麼選
- AI 智慧菜單
- AI 客服助理
- 候位與預約
- 桌號 QR
營運事實
只用已確認交易與現場紀錄做判斷
- 正式訂單與出單
- 會員與回客
- 單店庫存
- 分店叫貨
經營行動
把訊號整理成今天可做、日後可驗證的行動
- 顧客需求洞察
- 天氣營運提醒
- AI 後台管家
- 連鎖總部協作
可直接操作的產品實境
先看顧客、現場與老闆實際會看到什麼
導入方式
先選一個最值得改善的經營問題
從既有資料與流程開始，確認目標、規劃導入，再用實際結果持續驗證
- 01盤點可用資料
POS、ERP、Excel、菜單或 FAQ 都可作為起點
- 02確認改善目標
選定成交、回訪、候位、庫存或叫貨問題
- 03規劃導入範圍
確認模組、資料來源、團隊分工與驗證指標