你可能正在遇到的狀況
私訊多到看不完
IG 私訊、粉專訊息、LINE 社群，每天上百則。八成是重複問題，但真正重要的合作洽談就淹沒在裡面。
合作機會漏接
品牌方私訊詢問合作，當下沒空回，隔天就沉到對話列表底下。等想起來時對方已經找了別人。
活動每次重造
抽獎、報名、票選——每檔活動重新做表單、重新收名單、重新對中獎資格。做完一檔累到不想做下一檔。
社群數據沒有累積
哪類內容互動最好、哪批粉絲最常參與活動，只存在小編的印象裡。換人接手就從零開始摸索。
導入前後對照
導入前
- 1三個平台的私訊分別查看
- 2常見問題由小編逐則手動回
- 3合作洽談留在對話裡靠記性追
- 4每檔活動重做表單與名單
- 5社群經營知識存在個人印象裡
導入 AI GO 後
- 1多渠道私訊匯入同一個聯繫中心
- 2AI 依知識庫先回常見問題
- 3合作洽談轉為商機，有負責人與階段
- 4活動從模板複製，名單自動收攏
- 5互動與參與數據累積在組織內
會用到的模組
先把私訊收攏，再把合作與活動流程接上，是多數社群團隊的導入順序。
多渠道智能客服
全渠道客服整合模板。統一管理 LINE OA、Instagram、Facebook 粉專等多來源訊息，搭配 AI 智能客服自動回覆。AI 使用租戶自備的 OpenAI 金鑰（不消耗平台 AI 額度），知識庫存放於租戶自己的 OpenAI 帳號。
訊息客服LINE OA 訊息管理中心
LINE 官方帳號的訊息管理與智慧回覆中心：Webhook 進件、好友與對話一站管理、關鍵字自動回覆與營業時間值班規則、AI 建議／自動回覆（租戶自備 OpenAI 金鑰）、知識庫語意檢索、標籤分眾與群發推播。好友、對話與訊息全部落在 AI GO 內建聯繫中心資料表，僅知識庫、自動回覆規則與群發紀錄為本模板自建。
訊息客服AI 客服管理中台
以 AI GO 內建聯繫中心為底的客服管理中台：LINE／Facebook／Instagram 等多來源訊息統一收件匣、依規則自動派工與開單、客戶 360（訂單／出貨／收款／發票／產品一次看齊）、訂單備註留痕、結案滿意度（CSAT）指標與知識庫沉澱。工單、對話、派工單、客戶與訂單全部落在 AI GO 既有資料表，僅知識庫與派工規則為本模板自建。
客戶管理活動管理與報名後台
以發布者視角經營活動：建立活動頁、開放報名與現場報到、來賓名單與來源歸因、活動收支損益、內容與社群排程、行前通知發送。
生產力通用 · AI GO 自訂管理監控中台
跨部門的營運管理中樞：直接接上 AI GO 既有的專案、任務、簽核、公告、人資、客戶與帳務資料，把管理專案、治理閘門、行動追蹤、簽核監控、資料品質稽核與系統維運集中在同一個工作台，全程零自建資料表。
營運管理平台能力
多渠道私訊統一收攏
LINE OA、Instagram、Facebook 粉專匯進同一個聯繫中心，聯繫中心顯示官方帳號真實名稱，多帳號經營時不會搞混。
AI 擋掉重複問題
常見問題由 AI 依你建立的知識庫回覆。AI 使用你自備的 OpenAI 金鑰，不消耗平台額度，知識庫也留在你自己的帳號。
合作洽談不會沉底
品牌合作從私訊轉為商機紀錄，有階段、有負責人、有跟進提醒，不會因為當下沒空回就流失。
活動流程可複製
報名、抽獎、資格核對、得獎通知設定一次，之後每檔活動複製沿用，不必每次重做。
可回收的人工成本
以一個 3 人社群團隊、平均時薪 300 元估算，每月可回收的人工成本：
重複私訊回覆
約佔私訊量的 8 成
- 每月工時
- 60 小時
- 時薪
- NT$ 280
- 每月可回收
- NT$ 16,800
跨平台訊息查看與切換
- 每月工時
- 26 小時
- 時薪
- NT$ 280
- 每月可回收
- NT$ 7,280
活動表單與名單處理
- 每月工時
- 24 小時
- 時薪
- NT$ 300
- 每月可回收
- NT$ 7,200
合作洽談追蹤與報價
- 每月工時
- 18 小時
- 時薪
- NT$ 400
- 每月可回收
- NT$ 7,200
| 被取代的作業 | 每月工時 | 時薪 | 每月可回收 |
|---|---|---|---|
| 重複私訊回覆約佔私訊量的 8 成 | 60 小時 | NT$ 280 | NT$ 16,800 |
| 跨平台訊息查看與切換 | 26 小時 | NT$ 280 | NT$ 7,280 |
| 活動表單與名單處理 | 24 小時 | NT$ 300 | NT$ 7,200 |
| 合作洽談追蹤與報價 | 18 小時 | NT$ 400 | NT$ 7,200 |
| 合計 | NT$ 38,480 | ||
以上為依常見人力配置的估算，實際數字依你的團隊規模與流程而異。諮詢時我們會用你的真實數據重算一次。
常見問題
粉絲會不會覺得在跟機器人講話？
我們同時經營多個帳號，管得動嗎？
AI 的費用會不會失控？
小團隊導入會不會太重？
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