業績不是靠拜拜！2026 自建「AI 銷售預測模型」實戰：結合 CRM 數據與 Python 演算法的技術指南

嗨，我是 Eric，浪花科技的資深工程師。2026 年的今天，如果你還在用 Excel 拉一條趨勢線，然後跟老闆說：「我覺得下個月應該會成長 10%」，那你大概離被 AI 取代不遠了。我們都知道，老闆要的不是你的「感覺」，而是「數據支撐的預言」。

過去幾年，隨著 Google Antigravity 和各種 Agentic AI 的普及，技術門檻已經大幅降低。今天這篇文章，我不談虛無縹緲的商業策略，我們要來點硬核的：如何利用 WordPress (WooCommerce) 累積的交易數據，結合 CRM 的客戶行為標籤，打造一個屬於企業私有的「AI 銷售預測模型」。

這不是魔法，這是統計學加上算力的暴力美學。喝口咖啡，我們開始。

為什麼你需要「銷售預測模型」而非「銷售報表」？

很多客戶（甚至是一些資淺的 PM）常把這兩者搞混。報表是「後照鏡」，告訴你過去發生了什麼；模型是「擋風玻璃」，告訴你前面有沒有坑，或是哪個彎道該加速。

在 2026 年的現在，一個合格的銷售預測模型 (Sales Prediction Model) 必須具備以下特徵：

• 多維度輸入：不能只看歷史訂單金額，還要把 CRM 中的「客戶活躍度」、「開信率」、「網頁停留時間」甚至「總體經濟指標」納入考量。
• 季節性調整：自動識別雙 11、黑色星期五或淡季的波動，而不是傻傻地做線性回歸。
• 動態修正：模型需要每天根據新進來的數據（Data Ingestion）自我校正權重。

架構設計：從 WordPress 到 AI 推論引擎

我們不走彎路，直接上架構圖的概念。要實現這個功能，我們通常採用 ELT (Extract, Load, Transform) 流程：

1. 資料源 (Data Source)： WordPress 資料庫 (WooCommerce 訂單表) + CRM 系統 (HubSpot/Salesforce 或自建 CRM)。
2. 中轉站 (Middleware)： 使用 Laravel 或 Python (FastAPI) 建立 API 介面，清洗髒數據。
3. 預測核心 (AI Core)： 使用 Python (Prophet, XGBoost, 或 LSTM) 進行訓練與推論。
4. 視覺化 (Dashboard)： 將預測結果回傳至 WordPress 後台或獨立的 BI 儀表板。

第一步：清洗並提取關鍵特徵 (Feature Engineering)

垃圾進，垃圾出 (Garbage In, Garbage Out) 是 AI 界的鐵律。在 WordPress 中，訂單資料分散在 wp_posts 和 wp_postmeta，直接丟給 AI 會跑死人。我們需要先用 SQL 或 PHP 整理出「特徵值」。

以下是一個 PHP 範例，用於提取「每日銷售額」與「活躍會員數」作為訓練數據：

/**
 * 提取每日銷售數據供 AI 模型訓練使用
 * 
 * @return array JSON 格式的訓練數據
 */
function eric_extract_sales_features() {
    global $wpdb;

    // 查詢過去 365 天的日銷售總額
    $query = "
        SELECT 
            DATE(p.post_date) as ds, 
            SUM(pm.meta_value) as y
        FROM {$wpdb->prefix}posts p
        JOIN {$wpdb->prefix}postmeta pm ON p.ID = pm.post_id
        WHERE p.post_type = 'shop_order'
        AND p.post_status IN ('wc-completed', 'wc-processing')
        AND pm.meta_key = '_order_total'
        AND p.post_date >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 YEAR)
        GROUP BY DATE(p.post_date)
        ORDER BY ds ASC
    ";

    $results = $wpdb->get_results($query, ARRAY_A);

    if (empty($results)) {
        return new WP_Error('no_data', '沒有足夠的歷史數據進行訓練');
    }

    // 這裡通常還會結合 CRM API 抓取當日的 Lead 數量，這裡先省略
    return rest_ensure_response($results);
}

// 註冊一個 REST API 端點供 Python 腳本呼叫
add_action('rest_api_init', function () {
    register_rest_route('roamer-ai/v1', '/training-data', array(
        'methods' => 'GET',
        'callback' => 'eric_extract_sales_features',
        'permission_callback' => function () {
            return current_user_can('manage_options'); // 安全第一，記得加驗證
        }
    ));
});

第二步：構建預測模型 (Python 實戰)

拿到數據後，我們要把它餵給模型。在 2026 年，雖然 LLM (大型語言模型) 很強，但處理純數值序列預測 (Time Series Forecasting)，傳統的強演算法如 Facebook Prophet (雖然老但好用) 或基於 Transformer 的 TimeGPT 依然是性價比最高的選擇。

這裡我們用 Python 寫一個簡單的微服務腳本，模擬接收數據並回傳預測值：

import pandas as pd
from prophet import Prophet
import requests
import json

# 1. 從 WordPress API 獲取數據
wp_api_url = "https://your-site.com/wp-json/roamer-ai/v1/training-data"
response = requests.get(wp_api_url, auth=('admin', 'application_password'))
data = response.json()

# 2. 轉換為 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
df['y'] = pd.to_numeric(df['y'])

# 3. 建立 Prophet 模型 (加入假期效應是關鍵)
# Eric 小囉嗦：台灣的假期跟國外不同，記得自定義 holiday dataframe
m = Prophet(daily_seasonality=True, yearly_seasonality=True)
m.fit(df)

# 4. 預測未來 30 天
future = m.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = m.predict(future)

# 5. 提取預測結果
prediction = forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail(30)

# 將結果轉為 JSON 準備回傳給 WordPress
result_json = prediction.to_json(orient='records', date_format='iso')
print("預測完成，準備寫入資料庫...")
# 實際應用中，這裡會透過 POST 請求把預測值傳回 WordPress 儲存

這段程式碼的核心在於利用 Prophet 處理季節性波動。很多電商網站的流量在週末會下降，週一回升，或者每個月初發薪水時會有一波高峰，這些都是 AI 能自動捕捉的模式。

結合 CRM 數據：讓預測更精準

單純看歷史訂單有一個致命傷：它無法預測「新客」帶來的爆發。這就是為什麼我們必須引入 CRM 數據。

想像一下，你的 CRM 顯示上週「新增潛在客戶 (Leads)」暴增了 50%，但訂單還沒進來。傳統模型會預測下週業績持平，但加入 CRM 變數的模型會知道：「喔！這批 Leads 根據過往轉換率，預計在 7 天後會轉化為訂單。」

在技術實作上，我們會在上述的 Python DataFrame 中加入額外的 Regressor (回歸量)：

• marketing_spend (廣告投放金額)
• new_leads_count (CRM 新增名單數)
• email_open_rate (行銷信件開信率)

這就是「多變量時間序列預測」，也是企業級預測與路邊攤算命的差別。

2026 年的趨勢：Agentic Workflow (代理人工作流)

到了 2026 年，我們不只滿足於「看到數字」。最新的趨勢是結合 Agentic AI (代理人 AI)。當模型預測「下週二業績可能下滑 20%」時，系統不只是顯示紅字，而是會觸發一個 Agent：

1. 診斷原因： Agent 自動分析是不是因為沒有行銷活動？還是季節性淡季？
2. 提出解法： Agent 建議：「根據庫存，建議對『沉睡客戶』發送 9 折優惠券。」
3. 自動執行： 經主管確認後，Agent 直接呼叫 WooCommerce API 生成優惠券，並透過 LINE OA 推送。

這才叫做自動化，這才叫做數位轉型。

Eric 的工程師小囉嗦

老實說，建立模型最難的永遠不是寫 Code，而是「資料清洗」。我見過太多客戶的 CRM 裡電話號碼格式亂七八糟，有的有 +886，有的有 09，有的還有破折號。如果你的基礎數據是髒的，就算用了 Google 最新的 Gemini 3.0 模型，跑出來的結果也只是精美的垃圾。

所以，在想著預測未來之前，先回頭看看你的資料庫，把它掃乾淨吧。

延伸閱讀

如果你對數據處理與自動化有興趣，建議參考以下幾篇深度技術文章，這對於建立準確的模型至關重要：

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