解決痛點 

中小型餐飲與零售業者在規劃節慶檔期行銷時，常面臨三大痛點：(1) 內部交易、會員、菜單、歷年行銷成效等資料分散且難以整合分析；(2) 缺乏資料科學人力，無法將歷史成效、顧客分群、社群趨勢同步轉化為可執行方案；(3) 方案草擬後缺乏量化驗證機制，難以在上線前預估 ROI 與風險。本技術以七階段的大型語言模型代理（LLM Agent）流程串接企業內部資料與外部社群趨勢，自動產出可落地的行銷方案草稿、通路文案、優惠券設計、成本與 KPI 預估，使行銷企劃時程從週為單位縮短至小時，並以蒙地卡羅模擬提供上線前的量化驗證，大幅降低人力門檻與決策風險。

 技術簡介 

本服務整合企業內部資料（交易、會員、門店、優惠券、點數、過往行銷方案、菜單）與外部社群趨勢訊號，透過多個協作的大型語言模型代理自動完成從需求解析到方案產出的完整流程：首先將使用者的自然語言需求萃取為結構化參數並規劃子任務；接著載入與過濾歷史資料，建立多份顧客側寫並萃取行為權重（渠道、訴求、價格敏感度、套餐親和力）；再結合社群傾聽產生最新趨勢摘要；進而產出菜單組合、優惠券設計與多通路文案草稿；最後以大規模模擬對比多方案的點擊率、優惠券領取率、客單價、加價購率與預測投資報酬，並進行成本、毛利、庫存可行性檢查，封包輸出計畫摘要、素材清單、上線時程與追蹤 KPI。

 應用案例 

案例一：
OO火鍋 2025 母親節檔期（5/1–5/11）：主攻親子家庭聚餐，系統自動產出「家庭分享鍋（3–4人）」主打組合，結合「打卡送康乃馨＋95折」優惠機制、FB 親子社團長文案、IG Reels 短片、LINE 三階段優惠券（圈粉→主檔期→回流）。經模擬驗證比較三方案後選出最佳方案（預測投資報酬 1.45、加價購率 42%），預估期間家庭來客數 +18%、客單價 +12–18%，預算 $12–18K。 
案例二：
OO火鍋 2025 聖誕檔期（12/15–12/31）：鎖定情侶與同事聚餐客群，產出「雙人浪漫鍋」主打組合與 IG／FB 節慶主題內容。模擬結果顯示最佳方案點擊率 5.6%、預測投資報酬 1.52、加價購率 38%，預估來客數 +20%、客單價 +15%、IG 打卡數 500+，預算約 $12K，符合 2 萬以內之限制。

 相關連結 

無

 技術產學合作或技轉單位 

產學合作單位：季河資訊

 獲獎紀錄 

無

 技術聯絡人 

國立中山大學 前瞻產業聯絡中心

連絡電話：07-5250165

聯絡信箱：gloria@mail.nsysu.edu.tw