Chatbot 是入口，Agent 是推手 —— 打造從互動到行動的自動化行銷流程
過去，AI Chatbot 常被用來回應 FAQ 或處理簡單對話，角色接近「客服助手」。但隨著生成式 AI、Chat Commerce 與系統整合技術的成熟，品牌也開始部署具備任務導向行為的 AI Agent，不僅能理解顧客行為，更能主動推動銷售任務、整合多渠道並優化決策
本文將透過 銷售前、中、後 三大場景，說明 AI Chatbot 與 AI Agent 在顧客旅程中的角色分工與整合價值，並輔以實際應用，解析如何讓互動成為任務推進的起點。
一、銷售前：由 Chatbot 擔任智慧接待員，開啟精準互動
過去銷售前階段常因商品選擇過多、缺乏即時引導，導致顧客猶豫跳出，錯失關鍵轉換時機。現在透過 AI Chatbot 主動開啟對話、即時理解需求並推薦商品，能大幅提升初次互動的精準度與效率，讓顧客在第一時間感受到貼心與專業，引導順利進入購買流程。
「AI 官網店員」功能是 AI Chatbot 在零售或銷售場景中常見的功能，當顧客輸入如「白色運動鞋」、「情人節禮物」等需求，系統即可抓取商品庫對應條件，推薦符合預算、用途與風格的品項。
二、銷售中：由 AI Agent 動態推進任務，實現精準導購
當顧客進入瀏覽頁面或主動提問時，過去品牌常面臨幾個挑戰：行銷系統無法即時掌握顧客需求，只能用靜態版位推播熱賣商品，導致內容與興趣脫節；同時，行銷人員也難以同步追蹤顧客來源與偏好，錯失引導下單的黃金時機。這不僅降低轉換效率，也讓顧客體驗顯得冰冷而割裂。
AI 解決了這樣的斷點。當顧客展開瀏覽或互動時，AI 不只是回應工具，更是「任務代理人」，透過多輪對話與顧客行為動態理解顧客目的，系統即時根據來源路徑、標籤屬性，自動串接商品資料庫與行銷活動模組，透過 pop-up 在客戶進站時推薦最具吸引力的選項。這樣的「即時理解、多工執行」能力，能讓每一次互動都成為推進導購任務的關鍵觸點。
三、銷售後：AI 自動圈選潛力客戶，啟動再行銷任務
顧客完成購買後，AI 仍可透過數據分析，持續追蹤其興趣、回購傾向與停留週期，進行個人化行銷推播，提升 LTV 與回購率。這個階段的關鍵是「讓每一次互動，都為下一次轉換鋪路」。
🔧實際案例：
- AI 受眾篩選模組：良品開飯 運用 beBit TECH 的 AI 模組進行精準受眾圈選，根據會員的購物紀錄與行為資料，自動篩選出高潛力對象，例如過去購買某系列商品、近期有瀏覽但未轉換的會員或接近回購週期者。透過 AI 受眾篩選，品牌得以精準推送新品推薦與促購訊息，提升再購轉換率與訊息回應成效。
- 自動化推播模組：茶籽堂 導入此解決方案後，成功串接 LINE 與 EDM 等多元渠道，實現自動化行銷。系統可依據顧客行為與標籤設定如「生日提醒」、「補貨通知」、等訊息，自動觸發對應溝通任務。此舉大幅強化再購率與訊息開啟率。
四、全流程整合：打造一致的跨平台顧客體驗
在顧客旅程中，AI Chatbot 是互動入口，負責引導對話、理解需求並即時推薦商品；AI Agent 則是任務推手，根據顧客行為推進導購、整合系統並完成任務執行。透過 Chatbot 與 Agent 分工協作，品牌得以在銷售前中後三階段，實現精準互動、即時導購與高效再行銷。兩者並非替代關係，而是逐步遞進、互補強化的智慧行銷組合。隨著 AI 能力持續進化，品牌也能更靈活地配置任務節點與自動化策略，提升整體營運效率與顧客體驗。
結語：AI Chatbot 是品牌的行銷任務代理人，不只是客服
從「接待顧客 → 理解需求 → 自動推播 → 跨平台一致體驗」，AI Chatbot 不再只是客服機器人，而是品牌內部行銷流程的自動化推進器。透過 beBit TECH 的完整系統整合與任務導向設計，品牌能：
✅ 主動推薦商品、提升首次互動轉換率
✅ 自動辨識高潛力顧客並推播再行銷
✅ 支援跨平台整合，延續任務與訊息脈絡
✅ 降低人力依賴，提升行銷任務完成效率
