告別「憑感覺」抓業績！用 WordPress + CRM 數據打造你的 AI 銷售預測水晶球

嗨，我是浪花科技的資深工程師 Eric。每到月底或季末，我看過太多企業主和業務主管的臉色比伺服器掛掉還難看。為什麼？因為又要面對那張該死的 Excel 報表，填寫下個月的「業績預測」。

通常這個過程是這樣的：業務 A 憑直覺說「我覺得這個客戶會成」，業務 B 為了不想被釘，保守填了個數字，最後老闆再根據「經驗法則」加權一下。結果呢？往往跟擲筊差不多準。不是庫存備太多積壓資金，就是產能不足錯失商機。

都 2025 年了，我們寫程式的都要用 AI 輔助了，為什麼你的業績預測還在用「通靈」的？

今天這篇文章，我不談虛無縹緲的概念，我們要來聊聊硬核的技術實作：如何利用 銷售預測模型，將你的 WordPress/WooCommerce 交易數據與 CRM（客戶關係管理）系統結合，並導入 AI 演算法，讓數據告訴你下個月的業績會落在哪裡。

為什麼 Excel 算命法會失靈？

在進入技術架構之前，身為一個對數據有點潔癖的工程師，我必須先噴一下傳統預測方式的幾個大坑：

• 數據孤島（Data Silos）： 你的訂單在 WordPress/WooCommerce，客戶互動紀錄在 LINE 或 Email，而業務進度在 Excel 或 CRM。這些數據沒有串連，預測模型就缺少了「上下文」。
• 主觀偏差： 人類天生過度樂觀或過度悲觀。業務為了達標獎金，可能會隱瞞案子的真實風險。
• 忽視變數： 傳統 Excel 很難同時考慮季節性、行銷活動 ROI、總體經濟指標等多重變數。

這就是為什麼我們需要引入 AI 銷售預測模型。它不帶感情，只看數據。

技術架構：WordPress x CRM x AI 的黃金三角

要打造一個能用的預測模型，我們需要建立一條完整的數據流水線（Data Pipeline）。這不是裝個外掛就能解決的，這需要系統思維。

第一步：數據源整合 (The Source of Truth)

首先，WordPress (特別是 WooCommerce) 是你的「交易事實」來源。這裡有最準確的歷史訂單數據、客單價 (AOV) 和購買頻率。

但是，光有交易數據不夠，我們需要「行為數據」。這時候 CRM (如 HubSpot, Salesforce, 或自建 CRM) 就進場了。我們需要將 WordPress 的數據即時同步到 CRM。

這部分可以參考我之前的文章關於 WordPress 會員資料同步至 CRM 的實作。只有當「訂單金額」與「客戶互動頻率」、「開信率」結合時，AI 才有足夠的特徵值（Features）來進行學習。

第二步：數據清洗與特徵工程 (Data Cleaning)

這是工程師最痛苦但也最重要的環節。Garbage In, Garbage Out（垃圾進，垃圾出）是 AI 界的鐵律。如果你的 CRM 裡充滿了重複名單、錯誤的標籤，那預測出來的結果還不如丟銅板。

我們需要清洗的特徵值通常包括：

• 近因性 (Recency)： 上次購買/互動距今幾天？
• 頻率 (Frequency)： 過去一年互動/購買幾次？
• 金額 (Monetary)： 累積貢獻金額？
• 互動深度： 網站停留時間、Email 開信次數 (這需要埋設 Event Tracking)。

第三步：模型選擇與訓練 (AI Modeling)

這裡稍微硬核一點。對於銷售預測，我們通常會使用以下幾種機器學習模型：

1. 時間序列分析 (Time Series Forecasting)： 例如 ARIMA 或 Prophet 模型。這適合用來預測「整體營收趨勢」，考慮季節性因素（例如雙11大檔）。
2. 回歸模型 (Regression)： 用來預測「特定數值」，例如預測某個 Leads 下個月可能的成交金額。
3. 分類模型 (Classification)： 例如 Random Forest 或 XGBoost。用來預測「成交機率」(Lead Scoring)，判斷這個客戶是會買（1）還是不會買（0）。

雖然現在有很多 No-Code AI 工具，但在企業級應用中，我們通常會寫一個 Python 腳本或是透過 API 將整理好的 JSON 數據丟給 AI 引擎。

實戰程式碼：從 WordPress 提取訓練數據

為了讓大家更有感，我這裡提供一個簡單的 PHP 範例。這段程式碼的功能是從 WooCommerce 提取歷史訂單數據，並格式化成適合訓練機器學習模型的 CSV/JSON 格式。我們可以用 WP-CLI 或者排程任務來跑這段代碼。

這段 Code 是給經典編輯器用的，所以我保持簡單：

function export_orders_for_prediction() {
    // 檢查權限，別讓路人甲撈你的數據
    if ( ! current_user_can( 'manage_options' ) ) {
        return;
    }

    $args = array(
        'limit' => -1,
        'status' => array('wc-completed'),
        'return' => 'ids',
    );

    $order_ids = wc_get_orders( $args );
    $data = array();

    foreach ( $order_ids as $order_id ) {
        $order = wc_get_order( $order_id );
        $user_id = $order->get_user_id();
        
        // 這裡我們提取「特徵值」
        $data[] = array(
            'order_id'    => $order_id,
            'user_id'     => $user_id,
            'order_total' => $order->get_total(),
            'date'        => $order->get_date_created()->date('Y-m-d H:i:s'),
            // 這裡可以加入更多 CRM 整合的數據，例如該客戶的標籤分數
            'items_count' => $order->get_item_count(),
            'payment_method' => $order->get_payment_method(),
        );
    }

    // 輸出 JSON，這就可以丟給 Python 或 AI API 了
    header('Content-Type: application/json');
    echo json_encode($data);
    exit;
}

// 掛載到一個自訂的 API 端點或 admin-ajax
add_action('wp_ajax_get_sales_training_data', 'export_orders_for_prediction');

拿到這份 JSON 後，你就可以餵給像是 Google Vertex AI、AWS SageMaker，甚至是簡單的 Python Scikit-learn 腳本進行初步的回歸分析。

AI 預測模型能回答的三個關鍵問題

部署了這套系統後，它能解決什麼商業問題？

1. 下個月我的業績低標在哪裡？

透過時間序列模型，結合過去三年的 WordPress 訂單數據，AI 可以畫出一條考慮了淡旺季的基準線。這讓你在設定 KPI 時，不再是「去年業績 + 10%」這種無腦算法，而是基於統計學的合理推估。

2. 哪些潛在客戶（Leads）最快會成交？

這是 CRM 結合 AI 最強大的地方。如果你的 WordPress 有串接 CRM，AI 可以分析：「過去成交的客戶，通常在註冊後 3 天內瀏覽了定價頁面，並且開信率高於 50%」。

系統會自動給現在線上的潛在客戶打分（Lead Scoring）。業務早上打開電腦，系統直接告訴他：「先打電話給這 5 個人，他們的成交機率高達 85%。」這就是效率。

3. 誰準備要流失了？（Churn Prediction）

挽回一個舊客的成本遠低於開發新客。AI 可以偵測出異常行為，例如：「這個大戶過去每個月都下單，但最近 45 天沒登入，且上次客訴單處理時間超過 24 小時」。

這時候，我們可以利用自動化工具（如 n8n）觸發挽回流程，自動發送折扣券或請專人關懷。這部分可以參考 利用 LLM 打造 CRM 自動化清洗流水線，確保數據準確後進行分析。

從「預測」到「處方」：2025 年的下一步

目前的 AI 技術已經從單純的「預測發生什麼」（Predictive），進化到「建議該做什麼」（Prescriptive）。

未來的 WordPress 官網不只是一個展示中心，它會變成一個智慧大腦。當 AI 預測下個月業績可能未達標時，它不只是亮紅燈，而是會自動建議：「根據模型分析，若現在對『購物車未結帳』的客群發送 9 折優惠券，預計可補回 30% 的業績缺口。」

如果你對這種將 WordPress 升級為 AI 驅動引擎的架構感興趣，強烈建議閱讀這篇 AI 官網不是夢！WordPress 智慧化終極實戰。

結論：數據是石油，AI 是引擎

身為工程師，我常說代碼不會說謊，數據也是。建立銷售預測模型聽起來很遙遠，但其實從你的 WordPress 資料庫開始，只需要正確的架構和工具就能實現。

別再讓你的企業像無頭蒼蠅一樣亂撞了。把直覺留給創意，把預測交給 AI。

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