實戰案例：AI 輔助 LINE 整合。一個月內贏得 12 筆訂單

最近，我常聽到很多關於把 Slack 或 Notion 串接 Claude，然後說「你可以用 AI 管理客戶與專案」的故事。事實上，我們公司內部就是這麼做的，也把這套做法導入給客戶。在客戶管理上真的超級方便。

不過，在支援某一位特定客戶之後，我的想法徹底改變了。

地方企業通常會用 LINE 群組進行內部溝通。特別是在裝潢、油漆、營造這類很多人都在外頭跑現場的產業。師傅、業務、內勤人員，甚至連老闆，全都靠 LINE 聯絡。

其實我爸開的營造公司，所有內部溝通也都是用 LINE 群組。

※ 請注意，電話上的互動同樣沒辦法被完整記錄下來。

跟 Slack 或 Notion 不同，LINE 很難跟 AI 整合。你沒辦法事後輕鬆地把群組對話餵給 AI。

所以，當這些公司在聊 AI 時，往往最後都會停在「我們都用 LINE，以後再說吧」。

但我認為，這個領域其實非常有潛力。很多公司都在這裡卡關，卻很少有人真正去解決它。

實際嘗試後我們發現，只要維持原本的 LINE 群組架構，這件事完全做得到。

只要在群組裡加一個 LINE 官方帳號當作「記錄員」，就能即時抓取進來的訊息。

最常需要這項支援的客戶，就是地方的裝潢與油漆公司。

群組對話會自動被記錄下來，AI 從中提取必要資訊寫進客戶總表，月報也會自動產出。現場人員只要像平常一樣在 LINE 打字就好。

我們用了三個工具：LINE 官方帳號、Google Sheets 和 Claude API。每個月的營運成本大約是 ¥1,200～¥2,700。

接下來，我會用圖解說明整個流程。

原本的狀況是什麼？

詢問管道非常分散：傳單、介紹、網站、LINE。

客戶互動散落在電話、Email 和 LINE 之間，而且都由各別員工自己管。內勤人員會手動把資料打進客戶表格，但業務自己私下掌握的資訊就沒寫進去。

再往深層看，同一個專案居然要人工重複輸入三次：

1. 客戶管理表
2. 月報表（30 題自填問卷）
3. 各專案的預算表

一般來說，大家可能會建議導入 Slack 或 CRM 來統一管理。

但多加一個新工具，只是變成第四個要填寫的地方。三個變四個而已。

第一步：讀懂 LINE 群組

在挑選工具之前，我們先請他們讓我們看看內部的 LINE 群組對話。

結果發現，內勤人員早就在用幾乎固定的格式回報了：

「電話詢問／傳單回覆／日期／姓名／地址／電話／需求／@負責人 預計於 [日期] [時間] 場勘。」

所有必要的資訊本來就在 LINE 裡了。唯一缺的，只是把它複製到總表的這份苦工。

所以策略就變成了：「不要再叫大家多寫新東西；而是在背後把他們已經寫在 LINE 裡的內容直接同步過來。」

系統概觀

流程如下：

1. 像平常一樣在 LINE 群組裡打字。
2. 「記錄員」官方帳號會逐行抓取每一則訊息。
3. 閒聊會被過濾掉；AI 從剩下的訊息中提取姓名、來源、狀態和金額。
4. 有把握的資料直接進客戶總表；不確定的項目則丟進「待確認」清單。
5. 月底自動產出月報。

備註：系統的建置（程式開發、資料清理、測試、操作手冊）是用 Claude Code 完成的。每天的分類引擎則是跑在 Claude API 上。把這兩者分開，架構會更清楚。

導入的 5 個步驟

老實說，沒什麼花俏的技巧。

1. 建立一個只負責記錄的 LINE 官方帳號，並邀請它加入群組

因為既有的官方帳號已經綁定其他群發工具，所以我們另外建了一個專門用來記錄的帳號。

兩個常見的坑：

• 群組參與設定預設是關閉的。
• 一個群組只能加入一個官方帳號。我們先把原本的通知帳號移到另一個群組。

2. 把收到的訊息原封不動記錄成原始資料

使用 GAS（Google Apps Script），單純逐行寫入每則訊息，不做任何處理。

注意：加入記錄員之前的歷史訊息是抓不回來的。

3. 用 Claude API 分類必要資訊

像「明天 9 點見」這種閒聊，會在送進 AI 之前就被過濾掉，藉此壓低成本。

從剩下的訊息中，AI 會提取姓名、地址、電話、來源、工程類型、場勘日期、狀態和金額。「32 萬」會變成 ¥320,000；「30 號 14:30」會變成日期時間格式。

AI 拿不定主意的項目（例如一則訊息裡出現兩個人），會放進「待確認」而不是主總表，避免出錯。

正式上線前，我們用 23 種真實情境測試過，確保分類準確。

4. 清理現有的約 870 列資料

舊表格裡有很多重複和不一致的地方。我們合併了 5 筆完全重複的資料，並標記出 105 列模糊不清的紀錄讓客戶確認。

5. 自動化月報

報告格式配合他們既有的會議形式。每月 28 日出初版，1 日出正式版。內容包含各管道的案件數與成交率。

另外也加了場勘日期過後自動更新狀態的功能，以及每週五針對停滯專案發出提醒。

從啟動到正式上線，大約花了 6 週。

清理資料時的發現

清理過程中最讓人驚訝的是：

80% 的資料都卡在「場勘」這個狀態。

場勘確實做了，但報價有沒有寄出、案子是成了還是丟了，根本沒寫進總表。那些資料全散落在月報表或預算表裡。

結果就是，歷史資料根本看不出哪個管道（傳單、介紹、網路）才真正帶來成交。

如果換成 Slack 或新工具呢？

我們當然可以強硬規定大家改用 Slack 或新的 CRM。但那只會創造出第四個要填寫的地方，最後八成會被放生。

卡在「場勘」的資料又會開始堆積。傳單的預算分配依然只能憑感覺。案件數有了，但營收歸因還是沒有。

有數字卻漏掉最關鍵的指標，只是在浪費時間。

該從哪裡開始

執行順序：

1. 盤點現在是誰、在哪裡、寫了什麼。
2. 整併填寫的地方。盡量利用既有習慣，而不是硬創新的。
3. 之後再導入 AI。先為 AI 沒把握的輸出建立人工覆核的流程。

不同角色之間的資料斷層

現場人員有確實回報，內勤人員有維護總表，老闆也有看報告。每個人都盡了自己的本分。

但「場勘後」到「最終結果」之間的這段空白，剛好掉在現場與內勤的職責夾縫裡。

這就像 Sales 和 Marketing 之間，對於轉換率和各管道 ROI 總是對不上帳一樣。

我們給現場人員的規則非常簡單：

1. 案子成交或流失時，在 LINE 打一行字（例如：「X 先生 成交 ¥59,000」）。
2. 一個客戶只發一則訊息。

光是這樣，時間久了就能累積出各管道的成交率。

AI 也不是放著不管。第一個月，人工會每月覆核資料 3～4 次。之後每 2～4 週微調一次規則。至於非 LINE 的互動（例如電話），還是得靠人工輸入。

明天就能執行的行動計畫

為你的公司寫下這 4 個問題的答案：

• 新詢問是由誰、寫在哪裡？
• 場勘／會議行程是由誰、寫在哪裡？
• 成交／流失是由誰、寫在哪裡？
• 金額是由誰、寫在哪裡？

如果有任何資訊被寫在 2 個以上的地方，那就是你自動化的切入點。

如果有任何資訊根本沒人寫，那就是你的盲區。

使用 LINE 群組的地方企業，成長潛力非常大。

AI 能加快工作速度，但業績是靠對話談出來的。把對話的結果確實轉化成數據，這套系統才有意義。

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