Algoshop 功能：AI 銷售聊天機器人的能力

Algoshop 會根據顧客即時行為，在聊天元件中顯示觸達卡片；每種類型都對應特定轉換機會。

商品推薦卡片會在顧客停留於商品頁、瀏覽同類多件商品或購物車已有商品時觸發，並根據瀏覽行為和購買歷史推薦互補或較高價值商品。頁面原有典型 AOV 提升主張為 20–35%。

主動訊息卡片依停留時間、退出意圖或捲動深度開啟對話，原有轉換提升主張為 25–40%。倒數計時卡片顯示即時限時優惠，適用於閃購、季節促銷和購物車挽回，原有轉換率改善主張為 20–40%。

優惠券與促銷卡片會在顧客可能離站且未購買時提供退出意圖折扣碼，原有挽回率主張為 15–40%。免運提醒卡片比較購物車金額和免運門檻，原有 AOV 提升主張為 10–25%。付款提醒卡片針對未完成結帳發送提醒，原有挽回率主張為 8–18%。

多數 Shopify 聊天機器人以單一 AI 模型處理所有工作。Algoshop 會按任務將對話交給相應模型；頁面原有說明稱此方式能提升準確度、多語言表現並降低每次對話成本。

GPT-5.5（OpenAI）處理多輪對話、細緻商品比較，以及需要理解商品規格和顧客意圖的脈絡式推薦。Claude Opus 4.7（Anthropic）用於細緻商品說明、政策指引及需要謹慎管理語氣的對話。

Gemini 3（Google DeepMind）主要用於多語言對話，原有文案列出日語、韓語、中文和阿拉伯語，並稱偵測到非英語時會自動選用。DeepSeek V4 用於訂單狀態、物流追蹤及基本 FAQ 等高頻簡單查詢；原有文案稱其以最低單次互動成本處理總對話量的 60% 以上。

頁面原有主張稱，多模型方式可達 70–93% 自主解決率，並高於缺少回退多樣性的單模型聊天機器人。

Algoshop 透過 Shopify Admin API 直接連接 Shopify 商店，即時讀取商品、規格、庫存、價格、商品系列、訂單、顧客和折扣。頁面將此整合描述為銷售聊天機器人與 FAQ 機器人的技術差異。

當顧客詢問是否有 M 碼或商品是否特價時，頁面稱 Algoshop 會查詢即時資料並在毫秒內回覆；不需上傳舊 CSV 或等待定期同步。

整合也支援個人化引擎。AI 可透過 API 讀取瀏覽行為、購物車內容和購買歷史，據此調整商品推薦與對話。