SHARENJOY · 享享創意
把複雜的事， 變成好用的系統。
我們做電商、做網站、做客製系統。最近，我們把這些能力做成了一套 AI 營運中樞 —— NoahAIP，讓資料不只被看見，還能被治理、被行動。
認識 NoahAIP
電商 · 零售 · AI 營運中樞
為什麼需要 · The problem
資料都在，
但沒有一起工作。
資料各自為政
電商、ERP、客服與廣告平台各有一套，要看全貌得開五個後台。
促銷靠經驗
推播與檔期憑手感，做完很難說清楚哪裡有效、下次怎麼更好。
會員資料斷裂
客服、CRM、會員分散，同一個客人在不同系統裡像不同人。
庫存與行銷不同步
主打的賣到缺貨、滯銷的還在推，行銷和倉庫各說各話。
廣告回不到營運
投放成效難對回真實毛利與庫存，決策只能看平台給的數字。
AI 接不上現場
導入了 AI，卻看不懂商品、會員、毛利這些真正的業務物件。
NoahAIP 做什麼 · How it works
三層，把資料
變成可以執行的建議。
01
整合資料
把 EC／CMS、ERP、客服、廣告與營運資料接進來，匯成同一份事實。
02
建立語意層
整理成 AI 看得懂的業務物件 —— 商品、會員、促銷、訂單，讓機器懂你的生意。
03
產生可治理的行動提案
AI 主動提出建議，但不亂改資料 —— 每個動作都先成為提案，由人審核、留紀錄。
可落地場景 · In practice
不是概念，
是每天用得到的事。
促銷建議
依毛利、庫存與成效，提出該做哪檔、推哪些品。
分眾推播
把對的訊息，送給對的會員，喚回快睡著的客人。
庫存補貨提醒
賣得快的提前補，滯銷的早點處理，少壓資金。
客服回覆草稿
讀懂訂單與會員脈絡，先擬好草稿，人確認再送。
廣告優化
把投放成效對回真實營運，建議調整方向。
商品上架建議
建檔、分類、文案輔助，新品上架少踩坑。
我們不只導入 AI，也蓋得起底下那套系統。
01從現場長出來
NoahAIP 不是憑空的模型。它接得上電商系統、網站與客製開發 —— 因為這些，本來就是我們在做的事。
02接得上真實流程
從前台體驗、後台流程到資料整合，我們把營運邏輯做進系統裡，讓 AI 的建議落得了地。
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