你將學到

• 如何在 Odoo 18 銷售系統中整合先進 AI 技術，強化中小型零售企業的銷售運作。
• 零售業中應用 AI 進行銷售預測、個人化推薦與轉換率提升的完整作法。

關鍵字

銷售預測、推薦系統、個人化行銷、轉換率

情境

在年終購物季來臨之前，一家中型服飾連鎖店的營運經理正面臨挑戰：如何精準預測下一季的暢銷商品？如何根據顧客喜好推薦適合的商品，提高線上商城的轉換率？

傳統上，中小型零售商難以像電商龍頭那樣運用大數據和 AI 來提升業績，但現今隨著開源 ERP 平台 Odoo 以及雲端 AI 服務的普及，這樣的技術不再遙不可及。

今天將以一虛構情境示範案例，介紹一個服飾零售企業如何在 Odoo 18 銷售模組中導入 OpenAI GPT-5 等 AI 技術，達成銷售預測、客製化推薦、轉換率提升的目標。

主角「FashionCo」是一個虛構的中小型服飾品牌，經營自有門市與線上商城。他們導入 Odoo ERP 作為資訊系統核心，包含銷售訂單、庫存管理、官網電商、CRM 客戶管理和電子郵件行銷等功能。隨著業務成長，FashionCo 希望善用累積的顧客數據與銷售歷史，引入 AI 來強化決策和行銷效果。

實際上，已有零售企業透過 Odoo 整合 AI 獲得顯著成果：例如某服飾連鎖與顧問公司合作，在 Odoo 中嵌入 AI 預測分析，對潛在顧客進行智能評分、預測商品需求並個人化顧客互動，透過分析顧客行為、購買歷史與季節趨勢，推薦精準的行銷活動和庫存策略。

結果顯示，該案例的轉換率提升了 32%，手動篩選潛在名單的工作量減少 40%，庫存更能實時配合需求。這些亮眼數字印證了 AI + Odoo 的價值：透過將 Generative AI（生成式 AI）與 ERP 流程結合，中小零售商也能大幅強化營運效益。

接下來，我們將深入剖析 FashionCo 的 AI 強化銷售實踐，從系統架構設計、使用的 Odoo 模組與功能，到 AI 技術的應用方式，逐步說明如何建置一個完整的解決方案，並分享技術實作細節與成效分析。

系統架構設計：Odoo 與 AI 的整合

在導入 AI 強化銷售前，先規劃整體系統架構是關鍵一步。本案例中，AI 解決方案（包含 OpenAI GPT-5 模型及其他機器學習服務）與 Odoo 系統採用鬆耦合整合：Odoo 作為核心交易與資料平台，AI 作為外部智慧引擎，兩者透過 API 進行雙向溝通。下圖顯示了 Odoo 與 AI 服務整合的概念架構：

在這個架構中，Odoo 的各個模組持續累積並更新業務數據，而 AI 引擎（如 GPT-5 模型及相關機器學習演算法）定期或即時地從 Odoo 獲取所需資料進行分析，然後將結果回寫或供前端使用：

• 資料流向：Odoo 的 Website 網站模組收集顧客線上行為（瀏覽、點擊、購物車操作等）並存入資料庫；Sales 模組保存歷史訂單與銷售數據；CRM 模組管理顧客檔案與潛在商機；Mass Mailing 電子郵件行銷模組管理行銷活動。這些資料成為 AI 模型訓練與推理的基礎。同時，AI 引擎也可從外部獲取相關的市場趨勢或天氣、節假日等公開資料，以輔助預測分析。
• AI 分析與反饋：AI 引擎在取得資料後，進行如銷售趨勢預測、商品推薦計算、Email 內容生成等運算，然後將結果透過 API 介接回 Odoo。例如，每日產生未來銷量預測並更新至 Odoo 報表，或即時返回特定顧客的推薦商品清單供網站前端展示。此外，AI 也可以直接驅動某些自動化動作，如自動發送客製化郵件。
• 即時與批次：部分 AI 功能須即時響應（例如網站上的推薦商品隨顧客瀏覽動態更新），此時 Odoo 會透過即時 API 呼叫 AI 服務獲取結果。而另一些屬於背景分析性質的功能（如每日銷售預測、客群分群建模），則可利用 Odoo 的自動化排程（Scheduled Actions）定期批次執行，把計算結果寫回 Odoo。這種設計確保了前端用戶體驗的流暢，同時充分利用離線計算資源。

Odoo 模組與功能應用

在這個例子中，我們運用了 Odoo 18 的多個模組，將 AI 技術融入現有業務流程中。以下是主要模組及其在方案中的應用：

• Sales 模組：Odoo Sales 是銷售訂單與營收記錄的核心。在導入 AI 後，Sales 模組不僅保存了歷史訂單資料供預測模型使用，也顯示 AI 所提供的銷售洞察。例如，每週系統會自動更新銷售儀表板中的 AI 需求預測數據，幫助業務主管提前調整庫存和採購計畫。此外，業務人員在建立報價單時，系統會根據 AI 推薦，即時建議相關的「加價購」或替代商品，提高客單價和成交率。
• CRM 模組：在 CRM（顧客關係管理）中導入 AI，可大幅優化潛在客戶（Lead）的跟進效率。透過 Odoo 18 的預測式 Lead 評分功能，AI 模型會根據過往成交機率、自訂欄位分數等為新進 Leads 打分，幫助業務團隊優先關注高潛力對象。在本例中，我們進一步利用 GPT-5 的 NLP 能力，分析顧客交談記錄與郵件內容，判斷潛在客戶的購買意圖或興趣偏好（情緒分析），將結果寫入 CRM 中供業務參考。這讓業務人員能以更個人化的方式跟進客戶，提高成交機率。
• Website & eCommerce (網站與線上商店模組)：Odoo 的 Website 和 Website_sale 模組提供了線上購物的平台。在這上面，我們結合 AI 建立了智慧推薦機制。舉例而言，當顧客瀏覽某商品頁面時，頁面下方的「猜你喜歡」區塊由 AI 即時生成推薦清單，而不再只是傳統的「相關商品」規則。這些推薦考慮了該名顧客的瀏覽歷程、購買紀錄，以及商品間的相似度等因素。為達成這點，我們引入了向量相似搜尋技術：將產品描述和顧客行為向量化存入資料庫。當需要推薦時，AI 模型會將目前情境轉換成向量，並在向量資料庫中找出最相似的商品。透過這種 AI 商品推薦引擎，我們在各個頁面提供了高度相關的建議，例如：首頁為回訪顧客推薦新品，商品頁提供搭配的配件（Cross-sell）或升級款（Upsell），購物車頁提示「常一起購買」的品項，增加連帶銷售機會。
• Mass Mailing (電子郵件行銷模組)：Email 行銷是提高顧客黏著與轉換的重要手段。在 Odoo 18，我們將 OpenAI GPT-5 的文案生成能力融入郵件行銷流程。行銷人員在 Odoo 中建立電子報或促銷郵件時，可使用 AI內容生成功能：只需輸入主題關鍵字、語氣和大綱要點，GPT-5 會自動產生完整的郵件內容草稿。例如，針對服飾冬季出清活動，我們提供「冬裝清倉、會員專屬折扣」等提示給 GPT-5，不到幾秒便獲得一封流暢且吸引人的郵件內容，包含對會員過往購買品類的個人化稱呼與推薦商品段落。同時，AI 也能依據顧客分群調整郵件語氣和推薦重點：對高價值客群強調新品上市，對潛在流失客戶則提供專屬折扣挽回。透過這種 AI 驅動的郵件客製化，大幅節省了行銷人員撰寫郵件的時間，並提升了郵件開信率與點擊率。此外，Mass Mailing 模組的自動化工作流也與 AI 結合：當偵測到顧客產生購物車遺棄行為，系統會觸發 GPT-5 生成一封貼心的提醒郵件，內含購物車商品資訊及相關推薦，於數小時內自動發送，以挽回可能流失的訂單。

💡 Gary’s Pro Tip｜善用 Odoo 內建 AI
例如 預測式銷售智慧可以對線索自動評分、預測成交機率odoo-bs.com；AI 智慧助理則能幫你一鍵生成專業的提案或電子郵件內容。將這些內建功能與自訂的 GPT-5 應用相結合，能創造更強大的綜效。同時記得持續更新 Odoo 至最新版本以獲取更多 AI 原生支援（先劇透一下，最後一天會來介紹 Odoo 19 有哪些令人期待的 AI 功能推出）。

AI 應用方式：從預測到推薦的實現

有了上述系統架構和模組基礎，我們來看看 AI 在零售銷售強化上三大核心應用的實現細節：銷售預測、個人化推薦，以及轉換率提升（行銷優化）。

1. AI 銷售預測

銷售預測是零售業營運規劃的重中之重。我們運用 AI 來分析歷史銷售趨勢，並預測未來的需求走勢。具體作法上，結合了時間序列預測模型與 GPT-5 的語言分析能力：

• 時間序列模型：首先，我們採用傳統機器學習的時間序列方法（例如 Facebook Prophet 或改良的 NeuralProphet 模型）對每週/月的銷售數據進行預測。這些模型能考慮季節性、趨勢和週期特徵，產出未來幾期的銷量基礎預測。
• GPT-5 輔助洞察：接著，我們讓 GPT-5 進行輔助分析。不同於數值預測，GPT-5 善於從文字中提取關聯並給出解釋。實務中，我們將部分結構化的歷史數據轉為描述性文字提供給 GPT-5，例如：「過去半年女裝類每月銷售呈現穩定成長，但春季外套銷量在3月達高峰…」。同時輸入當前市場資訊（如流行趨勢、宏觀經濟指標）作為上下文，請 GPT-5 給出「下季度各品類銷售預測及原因分析」。這樣得到的結果是帶有解釋性的預測報告，例如 GPT-5 可能回覆：「基於目前趨勢，預計下季度女裝類銷量將持續上升，特別是春季外套有望同比提升15%，因為…」等。在彙整 GPT-5 建議後，再與 Prophet 的數值預測結果結合，最終確定預測數字並存入 Odoo。
• 應用：預測結果應用在多個方面。對內，庫存經理可以在 Inventory 模組中查看 AI 產生的「未來四週各產品預計銷量」，作為備貨參考，防止缺貨或過量庫存。對外，營銷部門可據此決定促銷節奏，例如在預測淡季之前推出折扣活動清庫。在本例中，AI 預測模型使 FashionCo 的安全庫存水位更精準，庫存週轉率提升，同時也降低了補貨延遲導致的斷貨風險。

值得一提的是，Odoo 18 的 Spreadsheet 和 BI 報表可以與我們的 AI 預測數據串接，讓管理層直接在圖表中看到 AI 預測曲線與實際銷售的對比，大幅提升決策的科學性。

2. 個人化商品推薦

個人化推薦系統是本方案的另一核心。傳統電商可能僅提供靜態的「相關商品」推薦，而我們利用 AI 提供動態且貼身的商品建議，旨在提升每位顧客的購物體驗和平均消費額。

• 顧客與商品資料向量化：我們先將產品與顧客行為資料轉換為向量表示，以利 AI 模型進行相似度計算。產品向量可由其類別、描述文字、價格區間等資訊經由 深度學習編碼器（如 Sentence Transformers）計算而得；顧客的向量則根據其歷史購買品類、最近瀏覽項目等特徵綜合生成。例如，一位經常購買運動風格服飾的顧客，其向量在「運動」維度上會有較高的權重。這些向量皆儲存在資料庫的 pgvector 延伸中，以支援高效的相似度查詢。
• AI 智能推薦演算法：每當需要為某個情境提供推薦時，AI 引擎會提取相關的向量進行計算。例如，當顧客 Alice 瀏覽一件牛仔外套時，系統會取得該外套的產品向量，以及 Alice 本人的喜好向量，然後由 GPT-5 或自研的推薦模型分析哪些產品的向量與這兩者都相近。同時，AI 會考量業務規則（例如優先推薦庫存充足的新品）。最終產生的一組推薦商品（例如牛仔褲、帆布鞋等與該外套風格相輔的品項），連同簡短的推薦語（由 GPT-5 生成，如「搭配這件外套，試試這款牛仔褲，更顯潮流！」）一起返回給 Odoo 前端展示。
• 多場景應用：推薦系統滲透在多個觸點上。網站首頁的專屬推薦區塊針對登入會員顯示可能喜好的新品；商品頁提供配件/相似商品建議；購物車頁則提醒「買了這個商品的顧客也買了…」。據研究，個人化推薦能使未計畫購買的衝動消費概率提高28%。在我們的實現中，透過精準推薦，FashionCo 線上商店的平均訂單金額（AOV）提升了約11%（來自產品交叉銷售的貢獻），轉換率也明顯改善。例如，一些常客反饋：「網站上的推薦剛好就是我喜歡的風格，常常一逛就多買了幾樣。」

💡 Gary’s Pro Tip｜由簡至繁的建構推薦系統
建構 AI 推薦系統 時，初期可以從簡單的做起，例如利用 Odoo 現有的「替代產品」「附加產品」欄位機制，透過批次腳本讓 AI 來自動填入這些關聯欄位，快速實現基礎的推薦功能。隨著資料累積，再逐步引入向量資料庫與即時計算，實現更精細的動態個人化推薦。切忌一開始就追求過度複雜的模型，確保每一步驟都有明確的商業收益。

3. AI 驅動的行銷優化

最後，AI 也在行銷環節發揮了關鍵作用，直接助推了轉換率和營收的提升。我們主要從電子郵件行銷與顧客溝通兩方面著手：

• 電子郵件個人化推薦：前文提到透過 GPT-5 自動撰寫郵件內容。這裡更進一步的是，郵件中的產品推薦和優惠也是因人而異的。以 FashionCo 的會員電子報為例，系統每月對每位會員產生一封專屬郵件，內容包含他們可能感興趣的新品或相關折扣。具體做法是：在郵件生成的提示詞中插入該會員最近瀏覽或購買的品類，以及偏好的風格。例如對一位經常購買戶外機能服的客戶，我們引導 GPT-5 產生推薦「新到的防水外套」及「耐磨登山褲」的內容段落；對另一位喜愛流行趨勢的年輕客戶，則強調「本季最新聯名款」。這樣每封郵件都如同量身訂做，大大提高了點擊率和後續轉換。數據顯示，啟用 AI 個人化郵件後，FashionCo 的電子報開信率提升了約20%，郵件內產品連結點擊率提升超過25%，進而帶動整體網站流量與銷售。
• 聊天機器人與即時銷售助理：除了 Email，我們也在官網導入了 AI 聊天機器人，充當 24/7 線上銷售助理。這個 Chatbot 背後同樣由 GPT-5 提供語言對話能力，能即時回答商品庫存、運送、尺寸建議等詢問，更巧妙的是它會根據顧客提問內容給出相關商品推薦。例如當顧客詢問「有沒有適合秋天露營的外套？」時，AI 助理不僅回答有無防水機能，還會推薦幾款符合需求的商品並附上連結，增加顧客購買可能性。FashionCo 也從中受益——AI 助理不僅節省客服人力，更通過貼心建議消除了顧客猶豫，促成了更多交易。

綜合以上三大應用，我們成功打造了一個閉環的 AI 強化銷售流程：從前端（網站、Email、聊天）到後端（預測、庫存、CRM）皆有 AI 的加持，提供顧客更佳體驗的同時，也讓企業本身的運營效率和成果指標全面提升。

成效分析：數據說話

導入 AI 強化銷售專案一段時間後，FashionCo 驗證了其投資報酬。以下是幾項關鍵成果指標（KPI）的提升：

• 網站轉換率：較導入前提升約 30%～35%（視品類略有不同）。原本每百位訪客中平均有5人購買，現在增加到7人以上。轉換率的攀升主要歸功於個人化推薦提高了顧客下單意願，以及 AI 聊天助理及時回應消費疑慮，避免潛在客戶流失。
• 平均訂單金額（AOV）：提升了約 10%～15%。透過 AI 推薦的交叉銷售，許多顧客會在結帳時新增至少一項相關商品，讓每筆訂單的客單價上升。例如，一開始只計劃買一件外套的顧客，看到推薦的配套襯衫後也一起購入。
• Email 行銷回應率：電子報與EDM的開信率從原本的 18% 提高到 22%，點擊率從 3% 提升到接近 5%。更重要的是，由郵件活動帶來的實際銷售額提高了約 20%，這證明 AI 創作的客製化內容確實更能引起收件者共鳴。
• 庫存周轉與準確度：AI 銷售預測讓熱門商品不缺貨、滯銷商品不過度備貨，庫存周轉率提高了約 15%，庫存水位準確度則提升到九成以上。這反映在財務上即是降低庫存持有成本，同時減少因缺貨錯失的銷售機會。
• 人工效率：業務和行銷團隊的日常工作更有效率。例如，透過 AI 自動評分潛在客戶，減少了約 40% 需要人工篩選分類 Leads 的工作量；又如透過 AI 生成內容與自動推薦，行銷人員花在撰寫企劃文案的時間減少了數小時，每月可將節省的時間投入更具策略性的活動規劃。

當然，以上數據是在結合理想情境的估計值，不同企業導入後成果會有所差異。然而整體趨勢顯示，AI 導入確實為零售業帶來顯著的銷售增長與效率提升。值得一提的是，這些進步並非以犧牲顧客體驗為代價，反而提升了顧客滿意度——網站推薦和客服聊天的個人化服務讓消費者感到受到重視，進而提高品牌忠誠度，形成良性循環。

今日結語

透過今天的示例，我們看到中小型零售企業如何藉由 Odoo 18 + OpenAI GPT-5 打造智慧銷售系統，實現在對的時間將對的商品推薦給對的人。

從後端的銷量預測到前端的貼心推薦，AI 無所不在地強化了銷售流程。而這一切都建構在 Odoo 開放且模組化的平台上，讓我們能以相對低的成本完成高度客製化的創新。

對於正在數位轉型的傳統零售業者來說，這提供了一條清晰的道路：先以 Odoo 打好數據與流程管理的底子，再以 AI 賦能現有系統。

事實證明，AI 並非巨頭的專利，中小企業也完全可以透過靈活運用像 GPT-5 這樣的雲端AI服務，取得實質的業務成長。當然，導入 AI 需要考量資料品質、技術門檻與成本效益，但隨著相關工具越趨成熟，門檻正在快速降低。如果你也希望為企業銷售注入這股 AI 動能，那現在正是開始規劃與實踐的好時機！