Respond.io 的 AI 代理能透過 APIs 連接庫存系統,擷取目前庫存資訊,並自動回覆詢問特定商品是否仍有貨的購物者。這可協助線上零售商在繁忙促銷期間於 WhatsApp、Instagram 及其他訊息頻道管理大量庫存詢問,而無需逐項手動查詢。
Respond.io 的 AI 代理可以透過已連接的庫存系統檢查產品當前的可用性,並使用回傳的資訊回覆,而不是依賴可能已過時的產品目錄。
例如,在促銷期間,購物者可能會在 WhatsApp 向線上商店發訊息,詢問某雙鞋子是否仍有 38 號。設定好的 AI 代理可以:
這是透過 respond.io 的 Make HTTP requests skill 功能實現的,該功能允許 AI 代理在對話中向外部系統請求即時資訊。
與只使用上傳的產品資訊或預設答案的 chatbot 不同,這種設定可以在購物者詢問時直接檢查庫存來源。這一差異在促銷期間尤為重要,因為產品可能在顧客仍在猶豫是否購買時就已售罄。
是。 Respond.io 將來自 WhatsApp、Instagram、Facebook Messenger 及其他支援的訊息頻道的對話匯入共享 Inbox,AI 代理即可使用從已連接庫存系統取得的資料回覆購物者。
零售商可以設定其 AI 代理在這些頻道上檢查庫存,而不需員工在每個應用程式上分別監控並回覆問題。
如果購物者需要進一步協助或無法驗證庫存資訊,AI 代理可以 將對話指派給人工客服或團隊。員工即可處理例外情況、回答更複雜的購買問題或協助購物者完成訂單。
是的,respond.io 的 AI 代理可以處理重複性的庫存詢問,減少員工逐一手動查證每件商品可用性的需求。促銷期間,購物者可能會詢問不同尺寸、顏色與產品變體,而庫存狀況會持續變動。當連接到可靠的庫存系統時,AI 代理會從相容的外部系統擷取最新庫存資訊、回答可用性問題,並將需要人工協助的對話轉交員工。
Respond.io 也支援需要將客戶對話與現有業務系統串接的零售商,無論他們使用 respond.io 的原生 AI 代理或自有的 AI 解決方案。
例如,Diskat,瓜地馬拉的電子商務零售商 使用 respond.io 的原生 AI 代理處理 90% 的銷售對話。它也透過 APIs 及 webhooks 將 respond.io 與其 ERP 整合,使透過聊天取得的訂單可以反映在其庫存與會計系統中。 Diskat 維持 81.4% 的轉換率。
同時,Petloy,一家寵物用品零售商 使用 respond.io 將其自訂 AI 代理連接到 WhatsApp 與 Odoo,擷取當前商品價格與訂單歷史、處理訂單,並將複雜詢問交給人工客服。在將客戶對話與其自訂 AI 及訂單系統在 respond.io 上串接後,Petloy 的銷售額增加了 55%。
線上商店需要具備可回傳當前商品可用性的相容 API 的庫存系統。此後,Respond.io 的 AI 代理可被設定為在購物者詢問某商品是否有貨時請求此資訊。
庫存系統必須能識別相關的產品與變體,例如其 SKU、尺寸或顏色。若購物者未提供足夠資訊,AI 代理可以在查詢可用性前詢問缺失的細節。將具備此技能、能檢查整合系統的 AI 代理發布,需要 Advanced 或 Enterprise 方案。
此外還有一些重要限制需要注意:
這些防護措施在促銷期間特別重要,因為同一商品可能在短時間內被多名購物者同時要求。
Respond.io 最適合每月跨訊息頻道管理 500+ 客戶對話的中階 B2C 零售商,特別適用於購物者在購買前需要準確商品資訊的情境。
這非常適合在促銷期間透過多個渠道頻繁收到詢問、販售多樣商品變體,或需要 AI 代理在員工專注處理需更多協助的對話時檢查庫存的店家。
每月對話量低於 500 的商店,或客戶主要在未先發送訊息的情況下直接於網站結帳的企業,可能不太適合。對於這類企業,現有的電商工具或較簡單的聊天機器人通常可在較低成本下滿足需求。