DATASYS
AI 原生網站轉型
將傳統網站轉型為 AI 原生銷售漏斗，透過對話式 AI、動態個人化內容，重新定義企業級客戶旅程
客戶
鼎新數智（鼎新電腦）
顧問
康德仁｜MonoMind by 1TM
0M
總預算 (TWD)
0 個月
專案期程
0%
目標轉換提升
0%
潛客資格判定加速
AI 驅動互動的 典範轉移
用戶體驗偏好正快速轉向 ChatGPT、Perplexity 風格的對話式探索，傳統的表單式線性漏斗已無法滿足現代用戶需求
用戶體驗革命
用戶期待以自然語言提問，AI 即時整合資料回應，傳統的搜尋瀏覽式網站結構、預設問答機器人已顯過時
漏斗概念重塑
旅程非線性且自適應：路徑、優惠、內容根據用戶行為和預測即時重組
AI 持續計算每個用戶的最佳訊息、渠道和時機，而非預設序列
AI 漏斗持續進行跨文案、素材、序列的實驗，自動提升最佳變體
對話代理處理導航和資格判定，將多個漏斗步驟整合為單一自適應互動
對 ERP/SaaS 企業的 策略影響
AI 原生網站將 ERP/SaaS 企業從「靜態行銷網站 + 表單」推進到即時資格判定、配置、銷售的產品化體驗
從型錄到互動產品體驗
網站從通用功能列表轉變為動態、角色/產業特定敘事，根據訪客身份（CFO vs CTO、製造業 vs SaaS）即時變化
AI 編排內容、演示與 PLG
不再只有「預約演示」CTA，網站根據意圖信號、公司資訊和行為，在免費試用、沙盒、導覽演示、企業諮詢間做選擇
深度 ICP 個人化
ERP/SaaS 供應商深度運用預測性、帳戶感知個人化：即時展示產業特定訊息、相關整合和 KPI
網站 + AI 原生 CRM 合一
隨著 AI 原生 CRM 成為 GTM「神經中樞」，網站成為 CRM 智能的執行層，而非獨立存在
內容策略重塑
內容策略從一體適用的部落格和封閉 PDF 轉向模組化原子資產，AI 可重組為每位訪客的客製敘事
定價與複雜度處理
AI 作為售前配置器：解讀自然語言需求，映射到模組、座位類型、區域和附加服務，輸出報價草案
AI 原生銷售漏斗 vs 傳統網站 + CRM
全面比較傳統堆疊與 AI 原生方案的差異
固定線性階段（認知→考慮→演示→成交），一次定義很少改變
動態非線性旅程，根據訪客行為和預測自適應調整
記錄系統：儲存聯絡人、交易、活動；報告向後看
行動/編排系統：評分潛客、觸發最佳下一步、自動更新旅程
手動分群、靜態內容變體、基本規則（若產業=X，顯示Y）
使用 AI 對所有信號進行個體級即時個人化（內容、時機、渠道、意圖）
結構化欄位、手動數據輸入、工具分散（網站、MA、CRM、分析）
統一數據架構、自動捕捉互動、AI 處理結構化 + 非結構化數據
週期性手動 A/B 測試；活動後分析；變更推送緩慢
持續實驗和優化，AI 自動提升最佳變體和路徑
營運團隊建置表單、流程、報告；業務更新階段和任務
人員設定目標、防護欄、訊息策略；AI 處理路由、跟進、行政
DATASYS AI 原生網站
將 AI 結構性地融入漏斗的設計、交付和優化的每一步，而非僅作為附加功能
核心理念
AI 原生網站能將「漏斗 + CRM」堆疊從靜態管道轉變為持續的互動/互動頻道，用於用戶獲取和關係管理，讓傳統的從上到下漏斗和表單式 CRM 顯得過時。
四大 核心功能
構建 AI 原生銷售漏斗的關鍵能力
真正的對話式 AI 能理解自然語言、處理複雜查詢、提供情境感知回應。不同於傳統腳本式聊天機器人，它能進行有意義的對話，理解用戶意圖並引導至最佳結果。
系統 架構設計
模組化、可擴展的 AI 原生網站技術架構
用戶介面層
AI 編排層
數據整合層
外部整合
10 個月 實施計劃
分階段交付，確保每階段都有可衡量的成果
M1-M2：探索與規劃
深度需求訪談、用戶旅程分析、技術架構設計、AI 策略藍圖制定
M3-M4：基礎建設
數據架構建置、CRM 整合開發、對話式 AI 核心開發、基礎 UI 框架
M5-M6：核心功能開發
對話式 AI 優化、動態個人化引擎、用戶畫像系統、內容管理整合
M7-M8：整合測試
端到端整合測試、UAT 測試、效能優化、安全性審核
M9-M10：上線與優化
分階段上線、AI 模型微調、持續監控優化、團隊培訓與交接
專案 預算分配
總預算 8,000,000 TWD（約 240,000 USD）
總預算
0TWD
AI 開發與整合
35%
2,800,000 TWD
前端開發與 UX
25%
2,000,000 TWD
CRM 整合與數據
20%
1,600,000 TWD
測試與 QA
10%
800,000 TWD
專案管理與培訓
10%
800,000 TWD
專案 團隊組成
MonoMind 核心團隊與 DATASYS 內部團隊緊密協作
MonoMind 團隊
DATASYS 對接
風險識別與 緩解策略
主動識別潛在風險並制定應對方案
數據整合風險
現有系統數據格式不一致、API 限制
早期進行數據審計、建立數據轉換層、預留額外整合時間
AI 品質風險
對話 AI 回應品質不穩定、幻覺問題
嚴格的知識庫管理、多層驗證機制、人工審核流程
變更管理風險
內部流程改變、團隊適應困難
階段性導入、充分培訓、設置超級用戶
時程延誤風險
需求變更、技術障礙導致延誤
敏捷開發方法、雙週迭代、風險緩衝時間
預期 成效指標
可衡量的 KPI 確保投資回報
轉換率提升
0%
資格判定加速
0%
互動參與提升
0%
潛客品質提升
0%
銷售週期縮短
0%
跳出率降低
0%
AI 互動率
80%+
個人化成效
0x
CRM 豐富化率
90%+
準備好開始
AI 轉型之旅？
讓我們共同打造下一代 AI 原生銷售體驗
提案討論
深入討論提案細節與調整
範疇確認
確認專案範疇與期望成果
合約簽署
正式啟動專案合作