案例分享：巨網精密包裝材料
我們幫一間做了 20 年的工廠，長出一個會聊天的商城
工作室：海水不可斗量工作室 oceanads.org
客戶：巨網精密包裝材料（GPNet）
業主網站：gpnet.tw
上線：2026 年
故事怎麼開始的
第一次跟巨網的老闆開會，是在一個下雨的週二下午。
他打開舊網站給我看：ASP.NET 的畫面，灰底藍字，左邊一排分類選單，點進去是規格表。網站能用，東西也賣得出去，但就是像一份貼在鐵皮屋牆上的報價單。
「這個網站用了十幾年了，」老闆說，「客人會來買，但都是已經認識我們的。新的客人上來看一眼，不知道我們到底在做什麼。」
他停頓了一下。「我們是真的是工廠，從 2006 年做到現在。但你看這個網站，看不出來。」
那個下午我們聊了很多。他翻出櫃子裡的樣品袋、跟我解釋 OPP 和 PE 的差別、帶我看工廠的生產線。他對自己的產品有很深的驕傲，但那份驕傲完全沒有反映在網站上。
離開前他說了一句話，後來變成整個專案的方向：
「我不需要一個很炫的網站。我需要一個讓客人看了敢直接下單的網站。」
業主真正在意的四件事
跟巨網合作的那幾個月，我們反覆在吵的就是這四件事。不是技術問題，而是「業主的焦慮有沒有被照顧到」的問題。
「我的客人分很多種，你一個價格怎麼搞定？」
巨網的客人光譜很寬。一端是買幾包 OPP 袋的手作飾品工作室，另一端是每個月叫幾十箱快遞袋的電商大賣家。中間還有食品業者、五金行、電子零件廠，每種客人的採購邏輯都不一樣。
老闆最常講的一句話是：「那個一次買一萬塊的跟一次買五十塊的，你不能讓他看到一樣的東西。」
但問題是，如果給每種客人一套不同的介面和價格邏輯，結帳頁就會變成會計軟體。我們花了很多時間跟老闆確認：到底要分幾層？每層的門檻是多少？批發和零售的折扣能不能疊？
有一幕我記得很清楚。我們在白板上畫折扣邏輯，畫到第三層的時候老闆自己喊停：「太複雜了。客人看不懂的東西，再好也沒用。」
最後我們收斂成兩層：一層看「你這次買多少」，一層看「你平常買多少」。簡單，但足夠。
「AI 如果亂報價，我的客人會跑掉」
提 AI 客服的時候，老闆的第一反應是抗拒。
「你說 AI 可以回答客人問題？那如果客人問這個袋子能不能裝 120 度的東西，AI 說可以，結果客人裝了東西融化了，來找我算帳，怎麼辦？」
這個擔憂完全合理。包裝材料不是 3C 產品，規格答錯一個數字，可能就是一批貨報廢。鋁箔袋能不能接觸酸性食物？PE 袋的耐熱範圍是多少？這些問題 AI 不能憑感覺答。
我們跟老闆花了兩個下午對「AI 可以答什麼、不可以答什麼」逐條確認。最後的結論是：
- 可以答的：商品規格、公開零售價、庫存狀態、出貨時間、訂單進度。
- 不可以答的：材質耐熱耐酸等專業判斷、客製報價、交期保證、打樣可行性。
- 遇到不能答的：AI 要說「這部分需要由我們的業務確認」，不能硬掰。
老闆聽完之後說：「好，那你把這個規則寫死，不要讓它自己決定。」
所以我們不只寫在 prompt 裡，還在程式碼層加了多層防護。AI 想越界，系統會擋住。
「客製詢價的人，你幫我把他抓回來」
巨網的客製印刷是主要利潤來源：LOGO 印刷、特殊尺寸、客製袋型，這些單子的金額是零售的十倍以上。但舊站的客製詢價流程是：打電話、傳真規格、等報價。很多客人在「等報價」這一步就跑了。
老闆跟我們說：「你們想辦法讓客製詢價變簡單。但不要變成我一通一通電話接不完。」
這句話聽起來矛盾：要簡單，又不能增加他的工作量。但仔細想，這正是 AI 最適合做的事：AI 負責把客人的需求問清楚、整理好，業主只負責最後的報價和確認。
「舊會員的資料不能丟」
舊站有 5,274 筆會員和客戶資料。老闆對這批資料很看重：「這些都是跟我買了十幾年的客人。你換網站可以，但他們的資料不能不見。」
我們跟他保證一筆都不會少。但他不知道的是，這批資料的狀態有多亂：電話格式五花八門、會員和未註冊客戶有 483 筆重複、地址從「台北縣」到「新北市」都有。我們光是寫正規化腳本就花了三天。
後來我們把遷移結果做成一份報告給他看：3,738 筆會員 + 1,536 筆未註冊客戶，合併重複後 4,107 位成功匯入，483 筆需要他人工確認是否為同一人。他翻了翻報告，說：「這個你們幫我想的比我周到。」
AI 客服：不是「放一個 ChatGPT」，是兩個角色
跟業主確認完「AI 可以答什麼」之後，我們面臨一個架構選擇。
最簡單的做法是全站放一個浮動 AI 客服，什麼都問它。但我們很快就發現這行不通，因為「問商品規格」和「問客製印刷」是兩種完全不同的對話。
問規格的時候，客人想知道的是「這個袋子多大、多少錢、多久到」，AI 答完就好。但問客製印刷的時候，AI 需要反過來問客人：「你要什麼袋型？多大？印什麼？多少量？」這是一個多輪收集的過程，結束後還要建單通知業主。
如果把這兩件事塞進同一個 AI，它會人格分裂：有時候該答的時候反而在問問題，有時候該問的時候卻在答。更糟的是，如果浮動客服也在建客製 lead、客製頁面也在建，業主的手機會收到兩次通知，而且其中一次可能連聯絡電話都沒收到。
我們決定拆成兩個完全獨立的系統。跟老闆解釋的時候，我用了這個比喻：
「浮動客服就像店裡的接待人員。你問他在哪結帳、這個多少錢，他答你。但你要客製印刷，他會帶你去客製部門，不會自己在櫃檯就幫你填單。客製部門有專門的人，會一項一項跟你確認。」
老闆點頭：「嗯，這樣合理。」
同一個頁面，三種人看到三種 AI
客製諮詢頁面（/custom）是整個專案我們最花心思的地方。表面上它就是一個聊天介面，但背後有三種完全不同的行為模式。
訪客：AI 幫你填表單
沒登入的訪客打開客製頁面，AI 會像一個親切的業務助理，一題一題問：
AI：「您好！請問您需要哪種包裝產品呢？例如 OPP 包裝袋、快遞袋、站立袋⋯⋯」
客人：「我要做 OPP 自黏袋，大概 15x20，一面要印 LOGO」
AI：「了解！請問大約需要多少數量呢？順便問一下，您手邊有 LOGO 圖檔或參考照片嗎？可以先傳到我們的 LINE，業務會直接根據圖檔評估喔～」
AI 會逐步收集四項資料：品項類型、規格描述、數量、聯絡方式。全部收齊後，自動整理成一份摘要，客人確認後一鍵送出。
老闆看到這個流程的時候，最喜歡的是「AI 主動問有沒有樣品照片」這個環節。他說：「以前客人都用嘴巴講規格，講半天我還是不知道他要什麼。如果他先傳照片過來，我一眼就看出來了。」
已綁 LINE 的會員：AI 不問廢話
如果客人已經登入而且綁了 LINE，AI 的行為完全不同。它知道你是誰，不問姓名電話，只問需求。收完需求後，直接顯示「用 LINE 聯繫業務」的按鈕，背景自動建一筆 lead，業主的手機同時收到 LINE 通知。
這聽起來只是省了兩個問題，但對轉換率的影響很大。一個已經是會員的人，最討厭的就是「我都登入了你還問我叫什麼」。AI 省掉這一步，整個對話的節奏會快很多。
未綁 LINE 的會員：AI 會追著你要聯絡方式
這是最微妙的情境。客人登入了，但沒綁 LINE，會員資料裡也沒留電話，這時候 AI 有一條硬規則：沒有聯絡方式，絕對不建單。
AI 會在收集需求的同時，主動問：「我們這邊沒有您的聯絡方式，業務沒辦法跟您聯繫。請留一個手機號碼或 LINE ID，好嗎？」
這條規則是我們跟老闆討論最久的一條。因為它意味著：如果客人不願意留聯絡方式，AI 收集的需求就不會變成 lead，等於這筆詢價「消失了」。
老闆一開始有點猶豫：「那不就是放棄這個客人嗎？」
我們跟他解釋：「不是放棄。AI 還是會引導他去加 LINE 官方帳號。只要他加了 LINE，就有了聯絡通道，lead 自然就建得起來。我們只是不建一張『不知道怎麼聯繫』的空單，因為那種單子你看了也沒用，只會浪費你的時間。」
老闆想了想：「也是。一張沒電話的單子，我看了只會更煩。」
業主的手機響了：LINE 通知長什麼樣
客製需求送出後，業主的手機會收到一張 LINE Flex 卡片通知。這張卡片的設計，我們跟老闆來回調了三次。
第一版太簡略，老闆說「我點進去才知道是什麼需求，太麻煩」。第二版太詳細，整張卡片塞滿字，手機上看不清楚。第三版我們抓到平衡：卡片標題直接寫「新客製需求」，下面四行：品項、數量、聯絡人、電話，再附一段規格摘要，最底部一個「到後台查看」的按鈕。
老闆在 LINE 上收到測試通知後回我們一句：「這個好，我不用開電腦就知道是誰、要什麼。」
訪客和會員的通知長得稍微不一樣。會員的通知會標記「網站需求單（會員）」，讓老闆一眼知道這個客人已經有會員資料，可以直接在後台看到他的採購紀錄。
會員制度：老闆要的是「會呼吸的階梯」
會員分級這件事，我們一開始提了一個很常見的方案：累積消費滿 X 元，永久升級金級；滿 Y 元，永久升級白金。
老闆否決了。
「你說永久，那如果一個客人三年前買了十萬，之後都沒再買，他還是白金會員？那不是虧死？」
他說得對。包裝材料是消耗品，客人的採購量會波動。永久等級會讓業主背上不必要的折扣成本。
我們後來設計的是 30 日滾動窗口：過去 30 天累計消費達標，下個月就享折扣。下個月買得少了，再下個月自動降級。不是「永久會員」，是「你最近有在跟我買，我就給你折扣」。
三個等級的門檻，是老闆自己定的：
- 金級採購 VIP：30 日累計 NT$8,000，享 3% 折扣。
- 白金採購 VIP：30 日累計 NT$13,000，享 5% 折扣。
- 黑鑽採購 VIP：30 日累計 NT$20,000，享 8% 折扣。
老闆說：「八千塊那個門檻，是我判斷一個客人開始固定跟我買的線。超過八千，代表他不是隨便買買的。」
NT$8,000 這個數字後來也變成 AI 判定「重要客戶」的門檻。如果客人在客製諮詢時提到月需求超過這個數字，系統會特別標記。這不是我們拍腦袋決定的，是老闆從二十年經驗裡提煉出來的數字。
兩層折扣，但不打架
會員等級折扣之外，還有一層全站採購折扣：同筆購物車零售滿 5 組打 95 折，滿 35 組打 9 折。
這裡有一個我們跟老闆確認了很久的問題：批發商品能不能疊全站折扣？
老闆的回答很明確：「不行。批發已經是批發價了，再打折就沒利潤。」
所以我們在程式裡寫死：全站採購折扣只算零售商品，批發整箱商品不帶入。但 VIP 等級折扣兩種都適用，因為那是「你跟我的長期關係」的回饋，不是單次促銷。
兩層折扣分開計算、邊界乾淨。結帳頁不會出現「95 折再 95 折」的混亂。這件事說起來簡單，但在程式碼裡要確保每種商品類型、每種折扣的組合都正確，花了我們不少力氣。
月結制：透明的遊戲規則
巨網有一些企業客戶需要月結，月底一次結算，不用每筆都線上付款。舊站時代這全靠人工判斷和口頭約定。
我們幫老闆把月結資格做成系統自動計算：近三個月消費滿 NT$10,000 且近半年消費滿 NT$20,000，才有資格申請。會員中心會即時顯示進度：
近三個月累計 NT$12,500 / NT$10,000 ✓
近半年累計 NT$8,000 / NT$20,000 ✗（還差 NT$12,000）
老闆一開始問：「能不能我手動開？有些客人我覺得可以但系統算出來不夠。」
我們跟他說：「可以。系統算的是最低門檻，你可以在後台手動開通任何人。但系統先把大部分的判斷做掉，你只需要處理例外。」
他想了想，同意了。後來他跟我們說，自從上了這套機制，那種「你幫我開月結好不好」的電話少了很多，因為客人自己看得到進度，知道還差多少，不會再打電話盧。
5,274 筆舊會員：一筆都不能少
舊站遷移是整個專案最不被看見、但最吃功夫的部分。
巨網的舊站是 ASP.NET，沒有 API。會員資料存在兩個地方：註冊會員 3,738 筆，未註冊的購買客戶 1,536 筆。兩邊格式不一樣，而且有 483 筆電話跨表重複，同一個人既註冊過會員，又用未登入身分下過單。
我們沒有直接灌資料。而是設計了一個四桶分流機制：
- 可直接匯入：格式完整、沒衝突的。
- 自動跳過：已經存在於新站的。
- 缺欄位跳過：沒有 ID 或沒有姓名的。
- 需要人工審：電話跟別人撞到的，不冒險自動合併。
電話正規化是最頭痛的。同一支手機號碼，有人寫 0912-345-678，有人寫 +886912345678，有人寫 886-09-12345678。我們寫了一套正規化邏輯，把所有格式統一成 0912345678，才能正確偵測重複。
地址也是。「新北市三重區重新路5段609巷8號4樓之2」和「台北縣三重市重新路五段609巷8號4F-2」是同一個地方，但字串比對會認為不同。我們截斷到「號」、移除樓層後綴，才把重複抓出來。
最後的結果：4,107 筆成功匯入，483 筆需要老闆人工確認。我們把這 483 筆做成一份清單，在後台的「合併審核」頁面讓他一筆一筆看。
老闆花了一個下午處理完。他說：「有些真的是同一個人，但當初用兩個名字註冊。有些是同公司不同人。這個只有我知道，系統判不了。」
這正是我們不自動合併的原因：有些判斷只有人能做。
AI 怎麼把需求送到業主手上
讓我用一個具體的場景把整個流程串起來。
假設有一個做手工皂的工作室老闆，叫小芳。她想訂做印了自己 LOGO 的 OPP 袋。她上 Google 搜到巨網，點進客製服務頁。
小芳是訪客（沒登入）
- AI 先問她要什麼產品，小芳回答「OPP 包裝袋」。
- AI 再問規格，小芳回答「15x20cm 透明自黏袋，單面印 LOGO」。
- AI 再問數量，小芳回答「10,000 個」。
- AI 主動問：「您手邊有 LOGO 圖檔嗎？可以先傳到我們 LINE，業務直接看圖評估～」
- 最後問聯絡方式，小芳留下姓名與電話。
- AI 整理出一份摘要，小芳確認後點送出。
這時候，巨網老闆的手機「叮」一聲。LINE 跳出一張卡片：新客製需求、品項、數量、聯絡人、電話、規格摘要，以及「到後台查看」按鈕。
老闆點開卡片，看到完整需求，直接回撥電話給小芳。整個過程從小芳打開頁面到老闆收到通知，不超過五分鐘。
如果小芳是已登入會員（已綁 LINE）
- AI 直接叫她的名字：「小芳您好！」
- 只問品項、規格、數量，不問姓名電話。
- AI 整理摘要，顯示「用 LINE 直接聯繫業務」按鈕。
- 小芳點按鈕，跳到 LINE 跟業務對話。
- 同時背景建一筆 SalesLead，老闆收到通知：「網站需求單（會員）— 小芳」。
省掉的是：小芳不用重新自我介紹，老闆不用從頭問需求。AI 已經把基礎資訊整理好了，雙方直接進入報價環節。
Prompt 可以自己改：老闆的 AI 老闆自己管
AI 的行為規則（system prompt）不是寫死在程式碼裡。我們做了一個後台管理介面，老闆可以自己編輯 AI 的 prompt、建立版本、啟用停用。
有一次老闆跟我們說：「我覺得 AI 回話太正式了，能不能溫暖一點？比如客人說『謝謝』的時候，不要只回『不客氣』，可以加一句『有需要隨時找我們喔』？」
我們跟他說：「你進後台，找到 prompt，加一句進去，存檔，一分鐘後就生效了。」
他半信半疑地試了。改完之後跟我們說：「真的改了？我還以為要叫你們工程師來改。」
這就是 Prompt 後台化的價值：AI 的「個性」不應該是由工程師決定的，應該是由最了解客人的業主決定。
前端那些「沒人會注意到但會感受到」的細節
AI 回覆是一字一字打出來的
不是整段噴出來。AI 一邊生成、畫面一邊打字，速度比人打字快一點，但不會快到像在看 log。使用者可以點氣泡跳過動畫。
這個細節沒有人會特別注意到。但如果拿掉，對話就會變得「冷」：像在讀系統訊息，不像在跟人聊天。
關掉頁面再回來，對話還在
對話記錄存在瀏覽器裡，兩小時內有效。小芳聊到一半去接電話、回來重新打開頁面，AI 還記得她要做 OPP 袋、15x20、要印 LOGO，不用從頭講。
送出成功後自動清除。不會留下過期的對話干擾下一次詢價。
客製頁面沒有 footer
/custom 頁面刻意不放頁尾、不放浮動客服。整個畫面只有一個焦點：跟 AI 對話。使用者不會被「最新消息」「關於我們」這些連結分心。
老闆一開始問：「為什麼這頁沒有 footer？其他頁都有。」
我們跟他解釋：「因為這頁的目的是讓客人完成詢價。任何額外的連結都是讓他分心離開的理由。這頁就是聊天、整理需求、送出。」
他說：「有道理。像走進貴賓室，門關起來專心談。」
結語：細膩是看不見的
回頭看這個專案，很多東西是「沒有人會稱讚、但如果少了會被抱怨」的。
沒有人會說「哇，你的 AI 竟然不會亂報鋁箔袋的耐熱溫度」。但如果 AI 亂報了，客人的貨融化了，那就是一通客訴。
沒有人會說「哇，你竟然把我三年前註冊的電話和上次未登入下單的電話合併了」。但如果沒合併，同一個人會收到兩份會員資料、兩套折扣邏輯，然後打電話來罵。
沒有人會說「哇，你的 30 日滾動窗口設計得真好」。但如果是永久等級，老闆會在第三年發現自己每個月都在虧折扣。
這些細節，沒有一個是「必要功能」。每一項都可以省略。如果省掉，網站還是能跑、商品還是能賣、AI 還是能聊天。
但我們沒有省。
因為我們相信：一間做了二十年的工廠，值得被當回事。他們的網站，不應該只是「能用的網站」，而是「配得上他們專業度的網站」。
老闆在網站上線後傳了一則 LINE 給我們：
「今天有一個新客人，用 AI 聊一聊就留了需求跟電話。以前這種客人打開網站看一眼就走了。」
這就是我們要的。