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2026-04-15 優惠券 推播 QR條碼 郵件
優惠券推播

說明如何將建立的優惠券發送給顧客的方式。支援應用程式顯示、電子郵件推播、QR 條碼等多種推播方式。

2026-04-15 EC連携 B2B EC 商品フィード Shopify
EC 串接全貌

ReceiptRoller EC 串接全貌。說明 B2B EC・外部 EC 平台串接・商品資訊流三大支柱及使用區分。

2026-04-03 店舖資訊 ReceiptRoller 登錄方法 店舖營運 儀表板
店舖資訊的登錄

詳細說明如何在 ReceiptRoller 登錄店舖資訊。

2026-04-15 CRM 行銷 LINE 郵件推播
顧客行銷推播

可依顧客分眾透過 LINE、電子郵件、推播通知等多種管道發送訊息。並可在整合收件匣中彙整查看所有管道的往來紀錄。

2026-04-03 CSV 店舖資料 批次登錄 資料遷移 範本
使用 CSV 批次登錄店舖資料的方法

說明如何使用 CSV 檔案批次登錄、更新店舖資料。利用範本可有效率地進行資料遷移。

2026-04-15 SNS DM 統合收件匣
統合收件匣(DM管理)

統合收件匣可將 Meta、Instagram、X、LINE 等多頻道的 DM 彙整在同一畫面確認並回覆。也支援依平台篩選與對話紀錄一覽。

2026-04-15 Google 洞察報告 分析
Google 我的商家洞察報告

Google 商家檔案的洞察報告(搜尋顯示次數・瀏覽・電話・路線搜尋・網站點擊)可在 ReceiptRoller 上確認。以數據掌握店舖的集客成效。

2026-04-22 ロール 権限 SNSマネージャー SNSManager 代理店
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)。

2026-04-15 商品管理 分析 売上 利益率
商品績效分析

商品別銷售分析的使用方式。以圖解說明期間指定、分類・搜尋・排序、AI 建議、ABC 分析、毛利率、PIM 串接。

2026-06-03 メディアディスプレイ ペアリング Android セットアップ デジタルサイネージ
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。

2026-04-15 Google 店舖資訊 同步
店舖資訊的同步與更新

Google 商家檔案上的店舖資訊(地址・營業時間・電話・網站)可從 ReceiptRoller 更新。連鎖店舖也能批次更新,提升多店舖資訊管理效率。

2026-04-15 売上 商品 分析 ABC分析
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。

2026-04-15 商品管理 CSVインポート 一括登録
商品資料的批次上傳

透過 CSV 檔案批次登錄・更新商品資料的步驟。以圖解說明範本、既有資料匯出、依 SKU 更新、匯入履歷。

2026-05-30 商品管理 PIM 成本 毛利 CSV 批次設定
批次設定成本(CSV)

使用 CSV 批次更新多項商品成本的操作步驟。包含範本、CostPrice 欄位、ProductId/Name 比對方式、預覽、警告確認等內容的截圖說明。

2026-04-15 商品管理 商品登録 バリエーション
商品資訊的登錄

商品的新增登錄步驟。以圖解說明基本資訊、圖片、價格、規格、B2B 物流資訊、規格與各店鋪價格。

2026-04-15 SNS AI 洞察 分析
儀表板 AI 洞察

儀表板 AI 洞察會由 AI 解讀 SNS 成效指標,提出下一步建議。成長原因、下滑原因、下一步行動都能以自然語言取得。

2026-04-15 SNS AI 趨勢
趨勢雷達

趨勢雷達是由 AI 收集並提出業種、地區的 SNS 趨勢與季節性題材的功能。可縮短尋找貼文靈感的時間,持續發布具話題性的貼文。

2026-04-15 WMS 在庫補充 在庫移動 棚補充 移動オーダー
庫存補充與移動

說明 WMS 中庫存補充與移動的流程,包括從倉庫到賣場的補貨、庫位間移動訂單的建立方式,以及庫存異動紀錄的確認方法。

2026-04-15 棚分析 売場効率 GMROI 欠品率 A/Bテスト
貨架績效分析

以量化指標評估貨架績效的方法。可透過坪效比、GMROI、缺貨率等指標,跨門市比較賣場效率。

2026-04-15 SNS 留言 情感分析
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。