SalesKing 數位訊息平台
恆遠自己每天在用的 CRM:LINE 對話、客戶資料、電子報自動化收在同一個後台,AI 讀完對話判斷銷售階段、生成追蹤計畫,並開放 20 個 MCP 工具讓 AI 直接操作系統。
每一個畫面,都被反覆打磨
從線稿到上線,連一個間距、一種狀態都不放過。點圖可放大看細節。
關鍵績效指標
個資料模型串同一份客戶資料
個 AI 節點分工判讀對話與銷售階段
個 MCP 工具,AI 可直接操作系統
專案資訊
專案說明
SalesKing 是恆遠自己每天在用的系統。起因很實際:業務的對話全在 LINE,客戶名單躺在 Excel,電子報又是另一套工具在寄——同一個客戶,三個地方各記一份,誰跟進到哪一步,得靠人腦拼湊。恆遠自己就是這樣被卡住的,所以決定自己做一套。
第一件事是把 LINE Messaging API 直接接進系統。客戶傳來的訊息、圖片、檔案落地後直接掛在該客戶身上,不必再在 LINE 與 CRM 之間手動對照。同一份客戶資料往下長出專案、預約、表單進件與時間軸,共 37 個資料模型串在同一條客戶主線上。
第二件事是讓 AI 進來當決策節點,而不是當自動回覆機器人。原則是:能用規則解的先用規則(標籤分眾、排程寄送、逾期提醒),AI 只補規則解不掉的部分——讀完整段對話後判斷客戶落在哪個銷售階段、抓出購買意圖與顧慮、生成回覆草稿與追蹤計畫。系統裡有 7 個 AI 節點各司其職(回覆建議、對話分析、階段判斷、銷售旅程分析、追蹤計畫、進件網路調查、首次接觸訊息),產出互相校驗,降低單一模型判斷失準的風險。
自動化機器人刻意分成全自動、半自動、手動三段,預設是半自動:AI 生成的回覆要人工確認才會送到真實客戶手上。這條線是刻意留的——對外訊息一旦發錯,成本由客戶關係承擔。
電子報整套自己做:標籤分眾、排程寄送、開信與點擊追蹤、自動化流程、訂閱與退訂管理,寄信走 Gmail OAuth 多帳號。最後把系統對外開放成 MCP Server(自建 OAuth 2.1),開出 20 個工具,讓 claude.ai 能直接查客戶、發訊息、排電子報。恆遠官網的聯絡表單也直接進件到 SalesKing——這套系統的第一個使用者就是恆遠自己。
技術上是 React + Vite 前端、Node.js/Express + MongoDB 後端、Socket.io 即時推播,部署在 Zeabur,另有獨立的客戶 Portal 與 LINE LIFF 客戶端。
案例故事
挑戰
對話在 LINE、名單在 Excel、電子報在第三套工具,同一個客戶三處各記一份
銷售階段靠業務手動更新,忘了改就失準,追蹤時機全憑記憶
電子報要分眾、要追開信、要自動化,市面工具與自家 CRM 不互通
想讓 AI 幫忙讀對話擬回覆,但不能讓它亂發訊息給真實客戶
解法
把 LINE Messaging API 直接接進系統,訊息、客戶、專案共用同一份資料
AI 讀完整段對話後判斷銷售階段並生成追蹤計畫,業務只需確認
自建電子報模組:分眾、開信與點擊追蹤、自動化流程、訂閱退訂全在同一後台
自動化分全自動/半自動/手動三段,AI 產的回覆預設要人工確認才送出
成果
LINE 對話、客戶 CRM、電子報三條線收進同一個後台,37 個資料模型串同一份客戶資料
AI 在 7 個環節接手判讀(回覆建議、對話分析、階段判斷、旅程分析、追蹤計畫、進件調查、首次接觸)
自建 MCP Server(OAuth 2.1)開出 20 個工具,可直接在 claude.ai 裡操作系統
核心功能
LINE 對話收攏
直接串 LINE Messaging API,訊息、圖片、檔案與客戶資料同一份,不必在 LINE 與 CRM 之間手動對照。
AI 銷售階段判讀
AI 讀完整段對話後判斷所處銷售階段、抓出購買意圖與顧慮,業務不必手動維護狀態。
三段式自動化機器人
全自動、半自動、手動三種模式;AI 產的回覆預設要人工確認才發出,避免誤觸真實客戶。
電子報分眾與追蹤
標籤分眾、排程寄送、開信與點擊追蹤、自動化流程與退訂管理,都收在同一個後台。
表單預約專案模組
公開表單進件、預約排程、專案里程碑與付款追蹤,全接在同一條客戶時間軸上。
MCP Server 對外開放
自建 MCP 與 OAuth 2.1,開出 20 個工具,可直接在 claude.ai 裡操作整套系統。



