電商網站如何串接三方系統？盤點 POS、CRM、ERP 串接工具的優勢與限制

在讀完「POS、CRM、ERP 差別在哪？系統管理面臨的挑戰與解方一次看懂」文章後的讀者們，相信大家對於這些企業內部系統有初步的認識，再來分享實務面會遇到的串接流程與未來趨勢技術發展。

讀完這篇文章的讀者們對以下 4 個議題會有一定的理解與認識：

1. POS、CRM、ERP 串接流程
2. POS、CRM、ERP 串接工具
3. 成功案例調研
4. 未來趨勢與技術發展

圖片來源：

Good Vibe 好感數位整合

POS、CRM、ERP 串接流程

系統串接的脈絡主要分為以下 5 個重點：

1. 需求分析和規劃

• 商業模式業務需求評估：盤點分析現有系統所有的功能和限制，再制定整合的主要目的和期望達成的業務目標，可能包括提高數據精準度、省時間、人力成本，進而增加工作效率或改善客戶體驗。

• 確定整合範疇：根據業務需求來確定哪些系統、資料、功能需要整合。例如：可能需要將 POS 系統的銷售數據與 ERP 系統的商品庫存管理資料做串接；或者將 CRM 裡的會員資料同步至 EC 平台裡。

2. 選擇和配置串接工具

• 選擇合適的工具：根據整合需求選擇 API、中介軟體整合工具，現在比較主流的資料拋轉工具以 API 為主，這考量範疇包含數據安全性、系統兼容性和擴展性，這一段通常會交給專業的後端工程師進行評估與規劃實際的解決方案。

• 規劃對於需要實時數據同步的實際情境，選擇支援即時數據交換的工具 (如 API )。再進行配置整合工具根據所需的數據流與業務流程進行串接程式開發與部署，可能包括設置 API 參數、定義中介軟體的路由規則等。

3. 數據資料轉換和導入

• 確定數據資料的比對關係：確定將一個系統中的數據資料導入到另一個系統中並進行數據比對。例如：將 CRM系 統中的「會員 ID」吐到到 ERP 系統的「會員編號」。這包括理解和對齊不同系統中數據資料定義、格式與結構。

• 建置數據資料轉換規則：根據需要轉換的數據資料類型建置轉換規則。包括格式轉換、單位換算、數據清洗等。

4. 系統整合和測試

• 實施整合：基於上述提到的的規劃和配置，進行系統間的實際串接和整合，包含設置 API 串接、配置中介軟體、應用數據資料導入和轉換規則，需評估是否不同系統在傳遞資料的過程，系統之間都能如實接收並正確解析。

• 進行測試：制定並開發好上述提到的串接整合方案後，盤點目前有串接的系統，以確保數據準確同步，同時所有系統正常運作。這包括單元測試、集成測試、系統串接測試 (SIT) 使用者驗收測試 (UAT)。

例如：電商品牌需要從 CRM 抓取會員的點數資料，供會員作為訂單銷售的折抵，會員在電商平台完成訂單後，資料需送到 POS 系統進行同步，QA 工程師需進行以下測試流程：
　1.先需確認 CRM 系統的點數資料是否會同步到電商平台裡
　2.到 EC 平台走到結帳時使用點數折抵功能，確認金額是否有如實折抵
　3.完成訂單後，確認 EC 平台後台的訂單資料是否正確
　4.確認 POS 系統是否成功抓取這筆訂單資料，同步確認訂單資料的正確性

5. 部署和監控

• 部署程式到正式環境：確認測試成功後，將整合的開發項目從測試環境（Staging）部署到正式環境（Production）。其範疇包含數據資料遷移、系統更新建置等，部署成功後比較嚴謹的測試流程，在程式部署到正式環境後，會在正式環境上做一次整合測試，確認沒問題後，平台才再對外開放。

• 持續監控系統的穩定性、資料傳輸是否經過加密確保安全性，同時包含客製化功能是否導致既有功能 bug，數據資料同步結果、系統穩定性與錯誤日誌 (log 的部分建議會在不同資料交換節點都進行設置，如遇到 sync 錯誤，比較方便工程師排查）。定期檢查和系統更新，以應對業務變化或系統升級。

POS、CRM、ERP 串接工具

API（應用程式介面）

• 運作原理： API 是一組定義如何通過程式碼來互動或資料傳輸的規則和協議。它們允許不同的系統安全的互相交換數據和功能互動。

• 實務應用：
　▶ 在電商和 ERP 系統整合中，API 可以用於實時同步銷售數據、庫存狀態和客戶訂單。
　▶ API 使得應用程序能夠請求和接收數據，而無需了解其他系統的內部工作原理。

• 優點和限制：
　▶ 優點：靈活性高，安全性強，可以支持定制化的數據交換。
　▶ 限制：依賴於 API 提供者的支持和維護，可能需要定期更新以保持兼容性。

中介軟體

• 運作原理： 中介軟體用於串接不同的系統和應用程序。它處理數據轉換、消息路由和通信，使得不同的軟件能夠無縫協作。

• 實務應用： 在 POS 系統和 CRM 系統整合中，中間件可以用於處理從 POS 到 CRM 的數據流轉，例如客戶購買記錄的同步。

• 優點和限制：
　▶ 優點：提供一個統一的接口來連接多個系統，可以簡化複雜的整合任務。
　▶ 限制：可能需要額外的配置和維護工作，並且性能取決於中間件本身的能力。

ETL 工具（抓取、轉換、導入）

• 運作原理： ETL（Extract, Transform, Load）用於從一個系統抓取數據資料，轉換這些數據以滿足另一系統的規範 or 格式要求，然後將其資料導入到目標系統。

• 實務應用： 在 ERP 與 CRM 系統整合中，ETL 工具可以用於從 ERP 系統抓取財務相關數據，再進行轉換格式，最後並將其資料導入到 CRM 系統以進行客戶與品牌互動關係的分析。

• 優點和限制：
　▶ 優點：能夠處理大量數據，支援複雜的數據轉換和導入過程。
　▶ 限制：整合過程可能相對較慢，需要細心盤點和設計轉換邏輯。

整合平台即服務（iPaaS）

• 運作原理： iPaaS 是一種雲端服務，提供一套工具和服務來幫助企業整合不同的雲端和實體系統，簡單來說就是雲端服務與實際本地端的軟體系統進行串接整合的工具。

• 實際應用： iPaaS 可以用於連結雲端的電商平台和企業的本地 POS、CRM 或 ERP 系統，實現數據資料的雙向同步。

• 優點和限制：
　▶ 優點：提供靈活、延展性高的整合解決方案，無需大量的實際的硬體設備。
　▶ 限制：依賴於網際網路連線，並且可能需要根據供應商的特定平台，依據此平台規範進行開發和整合。

這些工具在電商平台與 POS、CRM 和 ERP 系統的整合中發揮關鍵作用。它們提供不同層級和分類的串接功能，使企業能夠根據具體商業模式需求選擇最適合的整合策略。

成功案例調研

介紹以下 3 個佈局全球，成功運用上述的整合解決方案的大型公司：

1. 亞馬遜（Amazon）

亞馬遜是全球最大的網上零售商與雲端服務供應商之一，提供的服務包含線上購物平台，銷售各種商品，包括書籍等，還有完整的雲端服務，例如：主機伺服器託管、資料庫架設、雲端空間、網域購買等眾多雲端服務，他們同時也是利用 API 技術成功整合跨系統資料拋轉的經典成功案例。

• API 整合與自動化
　▶ Amazon 利用 API 技術串接其電商平台與內部 ERP 系統，以實現高度自動化的商品庫存管理和訂單資料處理。
　▶ 這種整合透過實時追蹤商品庫存，自動調整庫存水平，並且當產品庫存低時自動觸發補貨過程。
　▶ 在訂單處理方面，系統可以自動將客戶訂單分配到最近的倉庫並優化物流路徑。

• 數據分析與 CRM 整合
　▶ Amazon 使用先進的數據分析工具整合其 CRM 系統，提供客製化的購物體驗。
　▶ 通過分析會員的購買歷史、搜索習慣和點擊行為，Amazon 能夠推薦相關產品並定制客製化的行銷活動資訊給特定會員。

2. 沃爾瑪（Walmart）

Walmart 是全球最大的連鎖零售商之一，以其在全球範圍內的大型零售店、低價格策略和廣泛的商品種類而聞名。在其實體店面和線上平台上銷售廣泛的商品，包括食品、服裝、家居用品、電子產品等，提供多種購物選擇和取貨服務，如自取服務、在線訂購和店內取貨等。

• 中介軟體技術與系統整合
Walmart 使用中介軟體件技術來整合其 POS 系統與 ERP 系統。這種整合確保了零售店鋪的銷售數據能夠即時反映到企業的總體庫存和財務系統中，有效加快公司盤點商品最新的庫存量與銷售數據，以利快速調整庫存狀態或商業模式。

• 自動化工具在供應鏈優化中的應用
　▶ Walmart 利用自動化工具優化其供應鏈，實現更快速的市場反應和供應鏈調整。
　▶ 自動化系統可以基於銷售數據和市場趨勢來預測需求，自動調整採購計劃和庫存水平。

3. ZARA

Zara 是一家知名的國際時裝品牌，隸屬於西班牙的 Inditex 集團。它以快速時尚聞名，能夠迅速將最新的時尚趨勢從設計師工作室帶到店鋪，主要銷售女裝、男裝和童裝，並提供鞋履、配飾和美妝產品。

• 自動化系統與供應鏈反應
Zara 利用自動化系統連接其電商平台與 POS 與 ERP 系統，實現高效的庫存管理和快速反應的供應鏈。
這種整合讓 Zara 快速響應市場變化，縮短從設計到產品上架的時間，大幅增加工作效率和具備能主導市場走向優勢。

• CRM工具與市場趨勢分析
　▶ Zara 使用 CRM 工具分析顧客行為和購買趨勢，迅速調整其時尚產品的生產計劃與庫存。
　▶ 透過有效整合大數據作為分析商業模式策略的方法使 Zara 能夠即時推出符合當前流行趨勢的新產品，並有效管理庫存，減少過剩庫存的風險。

未來趨勢與技術發展

2023 年是 AI 科技元年，Open AI 的 Chatgpt 問世以後，大幅改變了數位科技產業的工作模式，相關的 AI 應用如雨後春筍般冒出，所以 POS、CRM、ERP 系統與 AI 的整合絕對勢在必行！以下是對這些技術在系統整合中應用的分析，以及對電商系統整合的影響與推測。

AI 技術在系統整合中的應用

• AI 和機器學習在大數據分析中的應用： AI 和機器學習可以深入分析從 POS、CRM 和 ERP 系統收集的大量數據，識別企業內部營運模式與品牌商業模式發展趨勢，從而提供更有效的內部管理流程，也同時更精準的市場洞察與顧客行為預測，在進而精準推薦相關產品或服務 (Amazon 已經在做這件事啦😆) 。在 CRM 系統中，這些技術可以用來提高客戶服務的質量，通過預測分析來客製化的行銷活動策略與顧客互動 (Amazon 也已經在做這件事啦😆)。

• 自動化和效率提升： AI 驅動的自動化工具可以優化 ERP 系統的供應鏈管理，自動調整庫存水平和採購策略，以減少庫存成本並提高企業內部反應速度。在 POS 系統中，AI 可以幫助自動識別欺詐交易或異常狀態，提高交易安全性。

這些技術對電商系統整合的長遠影響

• 提高決策質量和速度： AI 和機器學習提供的洞察可以幫助企業更快速地做出基於理性、科學、數據的務實決策，這對於節奏快的電商軟體生態非常重要。

• 業務模式的創新： 這些技術可以促進新的業務模式和服務的出現，如基於訂閱客製化購物體驗、AI 驅動的客戶服務等、AI 制定企業內部 SOP 流程。

• 運營效率的提升： 通過自動化與優化業務流程，企業可以降低運營成本，提高效率和生產力。

• 客戶關係的加強： AI 和機器學習可以幫助企業更深入的了解和連結顧客，進而建立更強的顧客忠誠度與提升品牌價值。

（本文經 Good Vibe 好感數位整合授權轉載，作者為 Good Guy）