發送分群的指定
通知的發送對象可使用顧客分群精細指定，不必群發給所有顧客。本文說明分群的建立方式、可用的篩選條件、AND / OR 組合、發送前的人數預覽、方便重複使用的儲存方法，以及常見分群範例。
商品別銷售分析
商品別銷售分析的使用方式。期間切換・分類／商品名篩選、銷售額／數量／毛利排序、ABC分析、自動生成的AI建議（趨勢系・利益系・橫向系），到使用進貨成本資料顯示毛利，解說各店舖／全店舖版兩種畫面。
社群媒體管理員的權限
說明社群媒體管理員角色的權限。負責社群媒體連動、發文排程、分析，並可指派給外部代理店（成長方案以上）。
從 AI 代理發佈社群媒體貼文（MCP 連動）
說明如何從 Claude 等 AI 代理，以自然語言方式發佈貼文到與 ReceiptRoller 連動的社群媒體頻道。從草稿建立、多頻道同時發佈、預約發佈到圖片上傳，全部只需透過對話即可完成，並列舉具體對話範例與使用訣竅。
店舖訪客分析
店舖訪客分析的使用方式。可透過4張摘要卡片（交易件數・會員綁定率・尖峰時段・最忙碌的星期）、時段×星期熱力圖、時段別／星期別圖表，以及過去12個月的新客／回頭客／匿名走勢，從店舖營運的角度進行解說。
銷售趨勢分析
銷售趨勢分析的使用方式。可切換過去6・12・24個月的期間，透過8種趨勢長條圖、前年同月比（YoY）、多店舖疊加比較顯示、異常值自動偵測、上月比洞察自動生成等功能，從店舖營運的角度進行解說。
留言管理與情感分析
Receipt Roller 會跨頻道整合管理 SNS 貼文的留言，透過 AI 情感分析將留言分類為正面、中立、提問、抱怨、公關風險。有助於及早發現回覆遺漏與公關風險。
貨架分析（Shelf Analytics）是什麼
ReceiptRoller 貨架分析（Shelf Analytics）的概要說明。將貨架配置、賣場效率、缺貨偵測整合為一體，結合 POS 與 PIM 資料支援賣場最佳化。
品牌調性的分析與設定
品牌調性是 AI 分析並學習店鋪貼文風格（語氣、表情符號頻率、結尾用語等）的功能。可從過去貼文自動擷取，並讓後續 AI 生成的文案保持一致風格。
建立一對一、群組討論串
說明員工之間個別聯絡用的討論串功能使用方式。包含一對一訊息、群組討論串的建立方式、參與者的新增與刪除、訊息編輯與刪除、討論串封存等內容。
Smaregi × ReceiptRoller — 電子收據、顧客管理、銷售分析整合於一個應用程式
只要用 Smaregi 結帳，就能自動觸發電子收據發行、顧客會員管理、結合購買資料的銷售分析與 AI 建議、Apple/Google Wallet 會員證、社群媒體串連、傳單發送。只需在 Smaregi App Market 安裝「ReceiptRoller Link」，無需繁瑣的 API 設定，今天就能開始使用。
ReceiptRoller 能做到的事
依使用情境分別介紹 ReceiptRoller 能實現的具體功能。從電子收據、顧客分析、促銷、銷售預測、貨架管理到社群媒體經營，掌握店舖數位轉型（DX）的全貌。