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。
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。
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。
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。
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。
角色的種類與概要
說明 ReceiptRoller 商業帳戶角色（擁有者、店舖經理、POS經理、行銷活動經理、SNS經理、商品經理、倉庫經理、財務負責人、Staff）的種類與概要。
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。
依業種選擇範本（Restaurant / Retail）的方法
店鋪應用程式平台為初次使用的店家準備了依業種分類的範本。選擇範本後，該業種所需的功能會以初始配置狀態備妥店鋪應用程式，無需從零開始組合功能。本文將說明各範本初期搭載的功能、適合的店家類型、選擇的判斷標準，以及之後的切換與客製化方式。
什麼是素材庫
素材庫是統一管理圖片、影片、文字等素材的功能。支援資料夾分類、審核工作流程，以及從其他區域呼叫，可在SNS貼文或廣告中重複使用已核准的素材。
Smaregi商品資料與ReceiptRoller商品資料的對應關係
說明Smaregi的商品主檔資料如何轉換為ReceiptRoller的商品主檔（ProductDto），逐欄位整理商品代碼、商品名稱、分類、售價、成本、稅率的對應關係，以及Smaregi特有的注意事項。