找出選擇阻力
高瀏覽低成交,先檢查圖片、價格與說明
WiWiStoreAI 經營決策夥伴
不只看見結果,也看見影響結果的原因
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
高瀏覽低成交,先檢查圖片、價格與說明
整理重複詢問,補足內容與現場說明
只用正式訂單驗證推薦,不把點餐卡算營收
整合既有資料,建立更完整的經營視角
菜單瀏覽、詢問、推薦、候位與回訪互動
串接 POS、ERP、正式訂單、庫存與分店資料
清楚說明結論、依據、下一步與資料信心
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
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
不是只看功能
先用真實營運數據確認有沒有改善,再決定下一步擴充
AI 推薦是否真的被顧客選中
顧客選擇有多少完成店員確認
熟客是否更常再次回到店裡
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
記錄顧客怎麼看、怎麼問、怎麼選
只用已確認交易與現場紀錄做判斷
把訊號整理成今天可做、日後可驗證的行動
可直接操作的產品實境
導入方式
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
POS、ERP、Excel、菜單或 FAQ 都可作為起點
選定成交、回訪、候位、庫存或叫貨問題
確認模組、資料來源、團隊分工與驗證指標