會員經營 的 AI 工具教學
11 篇 長文，RFM 分群、回購、忠誠計畫、流失預警。
會員等級設計器：VIP 門檻設多少、每級送得起多少，用你的客單價算出來｜AI101 Day 211
VIP 占全部會員四成，折扣照給卻沒人覺得尊榮；或是門檻高到兩年沒人升上去，等級表掛在官網形同虛設，兩種都在送毛利。會員等級制度設計器只要填平均客單價、月營收、會員數，選平價、中等或高端定位跟目標等級數，就產出每一級的門檻、權益、預估佔比與成本影響，再用累積消費、互動次數、推薦人數三個權重排出升等、保等、降等規則，制度上線前先算得出送不送得起。
LINE 推播成本試算：按下發送之前，先看這則訊息要賣幾單才打平｜AI101 Day 210
好友破萬以後，每一次全體推播都是一筆錢，月底看到訊息費超支才心痛，卻說不出哪一則推播有回本。LINE OA 推播成本試算器讓你填好友總數、分眾比例、每月推播次數、每則格數，先算出月度推播量與輕、中、高用量三個方案的費用，再用客單、毛利率、點擊率、轉換率推出預估訂單、淨利與 LINE ROAS，發送之前就知道這則值不值得發。
售後關懷信產生器：填商品和品牌語氣，出貨後五封信連時機一起排好｜AI101 Day 203
貨寄出去之後就沒有然後了，下次見面是客人自己想起來，或是被折扣叫回來。售後關懷信產生器只要填商品名稱、商品類型、品牌名稱，選一個品牌語氣，就產出五封各有任務的信，從訂單確認、出貨通知、到貨關懷、使用教學到回購引導，每封都有建議發送時機、Email 主旨與內文、LINE 推播版本、目標和 KPI，另外附自動化設定建議和 A/B 測試點子，讓回購用「你的用量差不多到了」切入，而不是「我們在特價」。
客戶旅程地圖產生器：回答七題，看出客人在哪一步把你劃掉｜AI101 Day 202
你知道客人最後有下單，但他是從哪裡知道你、在商品頁停多久、加了購物車為什麼沒結帳、買完有沒有再回來，多數老闆答不出來，行銷就只好一直在最後一步推折扣。客戶旅程地圖產生器用七題選擇題，從認知、興趣、考慮、購買、體驗、回購到推薦，每題選一個最接近現況的答案，AI 就會給每個階段的目前狀態、瓶頸和具體建議，加一個 0 到 100 的整體健康分數與優先改善 Top 3，讓你看到自己缺席的是哪一段。
會員流失預警器：貼上購買紀錄，先看出誰快走了再決定折扣要發給誰｜AI101 Day 201
營收掉的那個月才回頭翻名單，通常已經晚了三個月，那些人早就在別家買了。會員流失預警器讓你貼上會員ID、最後購買日期、總消費金額、購買次數四欄，或直接填總會員數、月活躍會員數、平均回購週期這幾個數字，算出高中低風險各有多少人、預估流失率，再給三層不同語氣的 LINE 與 Email 挽回訊息和行動優先清單，讓你在客人真的走掉之前先動作。
會員里程碑慶祝：首購滿月、第 N 次回購、加入週年，每個時刻一則不罐頭的訊息｜AI101 Day 191
顧客第一次下單、第十次回購、跟你買滿一年，在後台只是一列資料靜靜過去，你知道該說點什麼，又怕寫出「恭喜您成為我們的會員」那種假話，乾脆不寫。會員里程碑慶祝讓你選里程碑類型、填顧客稱呼、里程碑數據與品牌名稱，AI 產出一則 150 字內的 LINE 慶祝訊息、2 到 3 個含成本估算的專屬回饋建議（至少一案零成本或低成本）、一篇邀請曬單的公開版社群貼文，以及建議發送時機。
評論邀請設計器：出貨後客戶像斷線,對手卻在蝦皮多你三顆星｜AI101 Day 135
出貨完客戶就像斷線,你追不到評論,對手卻在蝦皮上多你三顆星。評論邀請設計器一次生出 7 天、14 天、30 天三波邀評話術,誘因梯度預先設計,還依蝦皮、momo、官網三平台規則自動改寫語氣與連結。我用它做一檔零食邀評,回收率從 2% 拉到 11%,不是文案神,是節奏對了。
訂閱挽留流程設計器：用戶按下取消,你連他為什麼走都不知道｜AI101 Day 134
你月月收訂閱費,某天用戶滑到取消訂閱按下去,你就少掉一個月 990,還不知道他為什麼走。訂閱挽留流程設計器在按下取消到真的取消之間,插入暫停、降階、優惠券三段挽留腳本,依用戶勾選的原因排好觸發條件,配上台灣人不反感的話術。把 20% 想走的變留下,月營就多回 20%。
RFM 會員分群分析器：VIP 跟三年死客同一張表一起發 EDM，難怪都進促銷夾｜AI101 Day 130
你手上那份 Excel，一年下單 12 次的 VIP 跟三年沒回來的死客混在同一張表，EDM 全部一起發、一起被 Gmail 丟進促銷夾。RFM 會員分群分析器讀你的訂單 CSV，自動算 R/F/M 切成 8 群，每群幾人、佔營收多少、下一步做什麼都寫明白，還附可複製進 CRM 的溝通腳本。
為什麼你需要 客訴主題分群器？｜AI101 完整實戰指南
想像你正在被如潮水般湧入的客訴訊息淹沒，無論是雙11大促後的物流抱怨、新品上市的品質疑慮，還是日常訂單的退換貨問題，每一則訊息都像一顆待拆的炸彈，讓你焦頭爛額。傳統的人工分類不僅耗時費力，還容易受主觀判斷影響，讓你難以在海量數據中快速找出問題根源，更別說提出具體有效的改善方案。結果就是，顧客滿意度持續下滑，會
為什麼你需要 客戶 LTV 終身價值計算器 — 算出每個客戶值多少 × 改善模擬？｜AI101 完整實戰指南
想像你正在經營一家電商，每個月都在投入大量行銷預算，努力引導新客、刺激消費。然而，你是否曾困惑：究竟我的每個客戶，長期下來能為公司帶來多少價值？這筆獲客成本，到底值不值得？如果只看到眼前的訂單數，你很可能錯失了更深層的商業洞察，甚至在盲目追求新客的同時，忽略了如何從現有客戶身上創造更大收益。在競爭激烈的市場中