訂單查詢機器人怎麼做？電商客服自動化：出貨進度、尺寸庫存與退換貨 AI 處理

做電商的都知道，客服訊息多半繞著三件事打轉：「到貨了嗎？」「怎麼退換？」「這個尺寸/規格是多少？」 每一題都不難，但量大到讓小編整天在複製貼上。這篇文章帶你把這三大類重複問題交給系統， 讓客服人力集中在真正需要判斷的事情上。

電商客服的三大重複問題

第一步：用知識庫回答商品與政策問題

先處理最大宗、答案固定的問題。把商品頁內容、尺寸表、材質說明、退換貨政策、運費規則整理好， 上傳到 AI 知識庫——支援 PDF、DOCX，也可以直接貼商品頁網址讓系統自動轉成問答。 之後客人不管問「M 號胸圍多少」還是「這件會縮水嗎」，AI 都能從你的資料裡找答案回覆。

上線後利用命中統計，看哪些問題常被問到卻答不好，回頭補資料。政策類內容(七天鑑賞期怎麼算、 誰付退貨運費、什麼商品不能退)寫得越具體，AI 答得越準，事後爭議也越少。

第二步：讓 AI 查得到訂單

「到貨了嗎」這類問題，答案在你的訂單系統裡，不在知識庫裡。依訂單資料放在哪裡，有兩種做法：

1. 訂單系統提供 MCP 伺服器：在 Chatbotta 把它新增為外部工具， 開放給機器人使用。客人問「我的訂單到哪了」，AI 會向他要訂單編號（或訂購電話），用工具查出狀態，再用自然語言回覆。
2. 訂單資料在 Google 試算表：在「應用程式」連接試算表，流程用「請客人輸入」 問訂單編號，再用「寫入 Google 試算表」步驟讀取資料，把狀態（已出貨/配送中/已到店）回覆給客人。

流程可以在畫布上自己拉，也可以請內建的小助手（Copilot）幫你把流程拉好。 同樣的做法可以延伸到物流進度、會員點數、庫存查詢——只要資料查得到。

第三步：退換貨引導流程

退換貨不適合全自動放行，但「收集資料、初步過濾」非常適合自動化。建議的流程設計：

1. 條件判斷：先問訂單日期與商品類型，用「條件分流」步驟判斷是否在鑑賞期內、是否屬於可退商品
2. 符合資格 → 引導填單：一步步收集訂單編號、退換原因、照片說明，資料可同步到 Google Sheets 或 Notion 建檔
3. 轉真人審核：資料收齊後轉給客服人員做最後確認與退款作業，真人只需要審核，不用從頭問起

不符合資格的情況（超過期限、屬不可退商品），機器人直接引用政策說明原因，並提供轉真人申訴的選項—— 有明確規則又有出口，客人比較能接受。

第四步：多平台私訊集中到統一收件匣

電商的客人散在各個管道：LINE 官方帳號、Facebook 粉專、Instagram 小盒子、官網。 Chatbotta 的統一收件匣把 LINE、Facebook Messenger、Instagram DM 與網站聊天 的訊息集中在同一個後台， 用標籤篩選待處理對話，搭配快速回覆省時間；機器人答不了的，客服接手處理完再交還機器人。

要注意的是，蝦皮聊聊不在支援範圍——實務上常見的做法是在蝦皮的商店介紹與出貨通知中放上 LINE 官方帳號連結， 把售後與回購對話導到你自己能自動化、能經營的管道。官網部分則可以用網站聊天 一段嵌入程式碼補上即時客服入口。

什麼該留給真人？

• 客訴與糾紛：出錯的訂單、破損的商品，道歉與補償方案必須由真人決定
• 議價與大宗採購：報價彈性是商業判斷，不要交給機器人承諾
• 模糊的例外情況：政策沒寫到的狀況，轉真人處理，事後再把結論補進知識庫

開始動手

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