# 5-4 電商零售業全渠道協作
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## 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。