# 5-4 電商零售業全渠道協作 回到白皮書首頁:[MCP 全方位技術白皮書](/@thc1006/mcp-whitepaper-home) --- ## 台灣零售電商的挑戰 - **多平台銷售**:官網、蝦皮、momo、PChome 各自訂單 API 不同。 - **庫存同步難**:線上線下(O2O)庫存更新延遲導致超賣。 - **客戶體驗碎片化**:行銷、客服、售後多系統無整合。 案例公司:**GoodBuy Mall**(假名),年營收 NT$30 億的全渠道零售商。 ## MCP 全渠道協作架構 ``` 客戶前端 ↔ 客戶體驗 MCP (CX) ↔ Orchestrator ↔ 10 站台 MCP Servers ↘ AI 智能決策 ↙ ERP / WMS ``` ### 主要 MCP 伺服器 | 伺服器 | 功能 | |---------|------| | Shopify MCP | 官網訂單/商品管理 | | Shopee MCP | 蝦皮 API 封裝 | | MOMO MCP | MOMO Open API 封裝 | | LINE OA MCP | 即時客服與推播 | | Logistics MCP | 宅配/超取即時追蹤 | | POS MCP | 實體門市銷售/退貨 | ## 典型場景:智慧庫存與訂單路由 ```python async def omni_stock_allocate(order): # 1. 集中庫存視圖 stock_view = await mcp.call_tool('ERP', 'get_unified_stock', { 'sku_list': [item['sku'] for item in order['items']] }) # 2. 選擇最佳出貨點 route = await ai_router.ask( '根據庫存、物流成本、客戶地理位置選擇出貨點', context={'stock': stock_view, 'order': order} ) # 3. 自動拆單 await mcp.call_tool('OMS', 'split_order', { 'order_id': order['id'], 'fulfillment_plan': route['plan'] }) # 4. 更新各平台庫存 async with TaskGroup() as tg: for platform in ['Shopify', 'Shopee', 'MOMO']: tg.create_task(mcp.call_tool(f'{platform}', 'update_inventory', { 'sku_stocks': route['updated_stock'] })) ``` ### 成效 - 超賣率 0.2% → 0.02% - 配送成本 -12% - 平均到貨時間 -1.5 天 ## 智慧客服 (LINE OA + GPT) ```python async def smart_customer_service(message, user_id): # 1. 從 MCP 取訂單與物流 orders = await mcp.call_tool('OMS', 'get_recent_orders', {'user_id': user_id}) tracking = await mcp.call_tool('Logistics', 'track_orders', {'orders': orders}) # 2. AI 生成回覆 reply = await llm.ask( f"客戶詢問:{message}\n近期訂單:{orders}\n物流:{tracking}\n請給出專業客服回覆" ) # 3. 回傳 LINE OA await mcp.call_tool('LINE_OA', 'send_message', { 'user_id': user_id, 'text': reply }) ``` ## 行銷自動化:動態優惠 - 利用 Zapier MCP 監聽 GA4 事件 - 若購物車放棄 > 24h 自動發優惠碼 (Email+LINE) ## 數據治理與隱私 - 統一客戶資料平台 CDP MCP,依 PDPA 匿名化處理 - OpenTelemetry Trace MCP 追蹤跨平台轉換 ## 小結 MCP 讓 GoodBuy Mall 在一年內實現真正 O2O 全渠道協作,並以 AI 提升庫存週轉與客戶滿意度,成為台灣零售業數位轉型標竿。