WooCommerce LINE 客服與 CRM 解決方案
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在使用 LINE 作為客服工具時，常遇到一個棘手問題：顧客在 LINE 上詢問「我的訂單什麼時候到？」但打開 LINE 官方帳號後台，看到的只是陌生的使用者名稱，完全無法得知對方是誰、買了什麼、訂單狀態如何。 由於 LINE 後台看不到好友的電子郵件，而 LINE 顯示名稱又常與顧客下單時填寫的姓名不一致，只能先向顧客詢問購買時使用的電子郵件。若顧客記錯或忘記，再加上同一電子郵件可能有多筆訂單，還得進一步詢問訂單編號或購買日期。 因此，一位顧客詢問訂單資訊的客服流程，通常需要經過以下步驟：
假設顧客即時回覆且訂單搜尋一次就成功，每個步驟約花 30 秒，整個流程至少要 3 分鐘。若同時有 10 位顧客詢問，就需耗時 30 分鐘，這還不包含等待回覆、網站後台讀取速度，以及在不同平台之間切換的時間。難道沒有更便利的方法嗎？ OrderChatz - WooCommerce LINE 客服外掛OrderChatz 就是專為上述情境打造的解決方案，讓站長可以直接在 WooCommerce 後台與 LINE 的好友直接進行聊天，不用在不同的平台間切換，以下為 OrderChat 的三大功能： 一、詳細顧客資料OrderChatz 整合 WooCommerce 的訂單資訊，可以在右側欄查看該顧客的基本資料、歷史訂單列表：
點擊訂單編號，就能在同一個畫面看到訂單詳情：
二、顧客分眾管理OrderChatz 可以在聊天介面中幫客戶下標籤，以及將一些重要的資訊記錄在顧客備註中，透過左上角的搜尋就能以關鍵字尋找顧客的聊天記錄、標籤、以及相關備註：
如果今天有特定的訊息想要推播給指定的顧客，就能使用批次推播功能來進行傳送，除了可以使用標籤來篩選顧客外，也可以用訂單來進行推播，推播內文可以帶入相關的訂單資訊，讓傳送的訊息能夠個人化：
三、顧客自助服務如果只是要查詢訂單資訊這類相對單純的需求，可以結合 LINE Rich menus 來觸發關鍵字，OrderChatz 會根據關鍵字來進行自動回覆，像是只要顧客輸入「最新訂單」，機器人就會自動回答：
OrderChatz 整合大型語言模型，讓站長可以自訂關鍵字來進行相關提示詞的觸發：
有了 AI 的協助能讓顧客不需要等待客服就能迅速取得回覆。 本機資料儲存與彈性擴充OrderChatz 所有對話紀錄、顧客標籤與備註皆儲存在本機資料庫，並以自訂資料表降低網站瀏覽時的負擔：
目前 OrderChatz 正在封測中，若你對此外掛有興趣可填寫下方連結中文末的表單，我們會在第一時間通知你最新進度！ https://oberonlai.blog/woocommerce-line-crm/#elementor-toc__heading-anchor-4 |
WordPress 開發日常
很開心今年又有 WordCamp 可以參加，每次參加都很珍惜，每年都靠著志工們的無私付出，才能有這麼多精彩的活動可以參與。今年是第一次舉辦在高雄，高雄展覽館超大氣，整個會場超舒服，真希望新北也能有這麼棒的場地～ 今年我的攻略路線就是專心聽演講，以往都覺得在現場跟人聊天交流比較重要，演講的內容事後還可以去看 WordPress.tv 回顧，結果最後都沒去看XD，自己當過講者也知道，每次上台前要花好多時間準備、練習再練習才有辦法呈現一場演講，所以與其只是在哪邊喇賽，還不如好好享受每位講者精心準備的內容。 為了達成此目標，我六點起床，搭了 6:54 的高鐵直達高雄，再坐小黃 30 分鐘拼第一場演講，然後趁著每場中間的休息時間去贊助商攤位認識一下，午餐過後找不到咖啡可以喝，只能撐著睡意，努力聽到最後一場，最後為了趕高鐵放棄了閉幕抽獎，度過非常充實的一天。 為了更精準的吸收每場的內容，我聽的場次我都有用語音備忘錄錄下來，然後回到家再用 Gemini 整理出逐字稿與重點整理，這邊我把有聽的七個場次整理出來並補上自己的心得，分享給當天無法參與的朋友們。 高效率人才管理，讓 WordPress...
OrderChatz 全新推播功能公開封測中！現在加入 LINE 官方帳號 @dwpev 輸入「真買家」，就會收到外掛下載連結以及免費的封測序號，讓你親身體驗分眾行銷的強大威力！ 在廣告成效越來越差的情況下，再行銷是所有電商業主的必修課題，尤其是如何篩選出正確的 LINE 好友進而投放正確的行銷資訊更是一門大學問，常使用 LINE 官方帳號進行再行銷的你可能會遇到以下問題： 人力成本與工作量爆表：人工逐筆查訂單、比對商品並貼標，遇到一位好友多張訂單就會產生大量重複作業，整體工時與人事成本快速攀升。 標籤維護難度高、錯誤率大：退款、追加購買或不同客服的命名習慣會讓標籤狀態不一致，導致分眾邏輯失準、名單品質下降。 推播額度與行銷成本浪費：把訊息傳給不相關或已流失的好友會降低開信/點擊率，浪費 LINE 發送額度與廣告預算，讓 ROI 看不清楚。 時效性不足、錯失最佳接觸時機：人工貼標與核查耗時，導致無法在限時促銷或新品上市的黃金時段快速觸達目標客群。 測量與優化受限：錯誤或雜亂的分眾會讓 A/B 測試與成效分析失真，行銷團隊難以找出真正有效的訊息與受眾組合。...
三個月前，我曾寫過一篇關於 AI 開發工作流程的文章。沒想到短短幾個月，因為 AI 技術的快速進展，我的工作流程又有了天翻地覆的改變。這篇文章紀錄了這段期間的變化，並分享針對不同開發情境可採用的方法。 根據我自己的實務經驗與今年的開發心得，我將 AI 協助開發的方式分成四種： Tab Auto Completion（自動補齊） Chat Coding（聊天開發） Vibe Coding（直覺開發） Spec Coding（規格開發） 這四種方法沒有絕對的優劣，差別主要在於使用情境、開發者的技術程度，以及對 AI 成本的控管。以下分別說明適用場景、對象、成本與工具選擇。 1. 自動補齊 適用對象：會去 Google 找語法複製貼上，且對語法具有基礎認識者 適用場景：一個或是數個函式能完成的功能 花費成本：0 元 工具選擇：VSCode + GitHub Copilot 自動補齊是最簡單的方式。在編輯器中輸入註解或函式名稱後，AI 會根據提示自動產生程式碼建議，按下 Tab 就能直接完成程式碼。這對於經常撰寫小功能或快速測試語法的人非常實用。 例如在 WordPress...