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。
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。
為 Android 端末進行配對
說明如何將設置於店內的 Android 端末與 ReceiptRoller 商業帳號配對。使用 6 位數配對碼，每台裝置約 1 分鐘即可完成設定。
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。
AI銷售預測
月底營業額・交易件數的線性預測，以及主力商品（前5名）未來14天的需求預測（星期別季節性＋安全係數20%）。同時解說信賴度3階段判定、透過API・MCP取得資料，以及與商品別銷售分析AI敘述的搭配應用。
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。
出貨管理與配送追蹤
說明在 OMS 中登錄出貨與追蹤配送的流程，包括配送業者・追蹤號碼的登錄、出貨狀態的更新、與 WMS 連動扣減庫存的方式。
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。