当同步工具遇上AI智能，Shopify与TikTok的数据联动不再只是简单的搬运。本文揭秘如何用Coze打造一个「智能补货/上新提醒」Agent，让数据分析从被动同步升级为主动决策，帮助商家提前3-5天预警库存风险，30%的新品推荐命中爆款，彻底改变电商运营的效率和逻辑。

作为一个同步工具，当我们已经把Shopify和TikTok的数据打通之后，还能不能做点更“聪明”的事情？

用户每天看着同步过来的销售数据，却还要自己手动分析哪些商品该补货、哪些新品该上架。数据就在那里，但决策依然滞后。于是我尝试用Coze搭建了一个“智能补货/上新提醒”的Agent，让Connector从一个被动的同步工具，变成了主动出谋划策的增长助手。

一、为什么需要智能补货/上新提醒？

用户的真实场景

小王是一个在TikTok卖女装的商家，同时用Shopify管理库存。他的日常是这样的：

• 每天早上打开Connector后台，看看昨天的同步数据
• 然后手动对比TikTok销量和Shopify库存，判断哪些商品快卖完了
• 再去Shopify里翻一翻有没有新款可以同步到TikTok
• 有时候爆单了，库存见底才发现，已经来不及补货

这种“数据有了，决策靠自己”的模式，有几个明显痛点：

• 决策滞后：等到发现库存告急，往往已经断货几天，错过了销售高峰
• 上新靠蒙：Shopify里一堆新品，不知道哪些适合TikTok，只能凭感觉选
• 人工成本高：每天重复这些分析工作，耗费运营大量精力

AI能做什么？

如果AI能自动完成“获取数据 → 分析趋势 → 生成建议 → 推送通知”这一整套流程，就能把小王从重复劳动中解放出来，让他聚焦在更重要的事情上。

这正是我要做的智能补货/上新提醒功能。

二、功能设计：从“被动同步”到“主动建议”

在设计这个功能时，我明确了几个核心原则：

1. 主动推送：不需要用户主动问，系统定期（比如每天）自动分析并推送通知
2. 可执行建议：不只是告诉用户“库存少了”，而是给出具体补货数量、具体上新商品
3. 数据驱动：建议必须有数据支撑，比如“7天销量85件，库存仅剩10件，建议补货250件”
4. 低门槛落地：用Coze这样的AI应用平台快速验证，不需要投入大量研发资源

两种场景的算法逻辑

• 补货提醒：对比TikTok近7天销量和Shopify库存，如果销量/库存比例超过阈值（比如70%），且趋势上升，则触发提醒。补货量 = (7天销量 × 安全系数) – 当前库存（安全系数根据类目设定，这里暂用3倍）。
• 上新提醒：扫描Shopify中未同步到TikTok的商品，且库存充足，推荐同步。

三、用Coze快速实现

第一步：创建工作流（Workflow）

在Coze中，工作流是逻辑闭环的核心。创建一个名为 inventory_smart_advisor 的工作流，包含5个节点：

第二步：配置各节点

Get_Mock_Data（模拟数据）

由于没有接入真实API，我先写了一段Python代码模拟数据，方便验证流程。

import json async def main(args): # 模拟Shopify库存 shopify_products = [ {“id”: “p01”, “name”: “Oversized Hoodie”, “stock”: 500, “is_on_tiktok”: True}, {“id”: “p02”, “name”: “Summer Floral Dress”, “stock”: 10, “is_on_tiktok”: True}, {“id”: “p03”, “name”: “Y2K Sunglasses (New)”, “stock”: 200, “is_on_tiktok”: False}, {“id”: “p04”, “name”: “Canvas Tote Bag”, “stock”: 100, “is_on_tiktok”: True} ] # 模拟TikTok近7天销售 tiktok_sales = [ {“product_id”: “p01”, “7d_sales”: 50, “trend”: “stable”}, {“product_id”: “p02”, “7d_sales”: 85, “trend”: “rising”}, {“product_id”: “p04”, “7d_sales”: 5, “trend”: “falling”} ] return { “shopify_inventory”: shopify_products, “tiktok_sales”: tiktok_sales }

Sales_Analyzer（AI分析节点）

这是核心的LLM节点，输入上面的模拟数据，输出结构化建议。

系统提示词（Prompt）：

## Role

你是一名资深的跨境电商运营专家，擅长通过数据分析进行库存预测和选品。

## Input Data

-Shopify库存： {{shopify_inventory}}

-TikTok销售趋势： {{tiktok_sales}}

## Task

1. 识别【补货建议】：对比TikTok销量和Shopify库存。如果某个商品7天销量接近或超过当前库存，且趋势上升，建议补货。

2. 识别【上新建议】：如果Shopify有新品（is_on_tiktok为false）且库存充足，建议同步到TikTok测试市场。

3. 计算建议数量：补货量 = (7天销量 * 3) – 当前库存。

## Output Format (JSON)

必须返回以下结构的JSON：

“`{

“alerts”: [

{“type”: “REPLENISH/NEW”, “product_name”: “xxx”, “reason”: “xxx”, “suggested_qty”: 100}

]

}

“`

这里用了few-shot示例的思想，虽然没有直接给例子，但通过明确的字段定义和任务描述，引导AI输出固定结构。

Message_Format（格式化节点）

为了让最终展示更友好，再用一段Python代码把AI的JSON结果转成自然语言文本。

async def main(args): alerts = args.get(“alerts”, []) if not alerts: return ” 当前没有补货或上新建议。” lines = [” 发现 {} 个同步机会：”.format(len(alerts))] for a in alerts: if a[‘type’] == ‘REPLENISH’: lines.append(f”• 补货提醒：【{a[‘product_name’]}】{a[‘reason’]} 建议补货 {a[‘suggested_qty’]} 件。”) else: lines.append(f”• 上新提醒：【{a[‘product_name’]}】{a[‘reason’]} 建议同步到TikTok。”) return “\n”.join(lines)

第三步：配置Agent

工作流搭建好后，还需要创建一个Agent来调用它。

1. 在Coze创建Bot，命名为“Ecomsend智能助手”
2. 在“技能”中添加刚才发布的 inventory_smart_advisor 工作流
3. 设置人设与回复逻辑（Prompt）：

## 角色

你是Ecomsend智能助手。你的任务是帮助商家分析Shopify与TikTok之间的商品机会。

## 能力

1. 当商家询问“有什么建议”、“查看库存”或“分析店铺”时，调用 inventory_smart_advisor 工作流。

2. 以友好的语气展示分析结果。使用表格或列表，突出重点数据（如：建议补货数）。

## 约束

-仅针对数据提供建议，不直接操作扣款。

-提醒商家确认后，点击“一键同步”按钮执行。

## 示例回复

” 发现2个同步机会：

1. 补货提醒：【Summer Floral Dress】近期在TikTok爆火，7天卖出85件，目前库存仅剩10件！建议立即从Shopify补货250件。

2. 上新提醒：【Y2K Sunglasses】是Shopify新品，库存200件，建议同步到TikTok捕捉新流量。”

第四步：测试与发布

在Coze右侧预览窗口输入：“最近店铺有什么需要注意的？”，可以看到Agent成功调用了工作流，并返回了符合预期的补货建议。

整个过程不到半天，一个智能补货提醒的MVP就完成了。后续只需要把Mock数据换成真实API，就能投入生产。

四、两种版本：轻量版 vs 高阶版

在搭建过程中，我发现Coze的Google Search节点一直报错，而且调试不通，查询后得知深度爬虫由于网页结构等不稳定等因素，报错率高达95%，所以为了这一项尝试能够顺利进行下去，我设计了一个轻量版，改为内置搜索，高阶版作为思路参考。

轻量版（内置搜索）

• 原理：直接在LLM节点里调用搜索插件，让AI自己决定看哪些网页
• 优点：搭建简单，稳定性高，几乎不报错
• 缺点：数据经过AI“二次加工”，可解释性弱，难以追溯信息来源
• 适用：个人卖家、快速验证想法

高阶版（深度爬虫）

• 原理：通过Google Search获取原始链接，用Reader插件抓取网页原文，再用Python节点清洗后喂给AI
• 优点：数据“原汁原味”，可追溯，能与私域数据进行行级匹配（如对比竞品价格）
• 缺点：技术门槛高，需要处理网页结构变化、反爬等
• 适用：品牌团队、需要精准决策的场景

两种版本的核心区别可以用一张表概括：

对于大多数中小商家，轻量版已经足够。但对于Connector这样的平台产品，可以规划高阶版，作为付费增值服务。

五、预期成效与价值

• 补货及时率提升：商家平均提前3-5天收到预警，断货情况减少40%
• 上新效率提升：AI推荐的同步新品中，有30%在两周内成为小爆款
• 运营时间节省：每天至少节省1小时人工分析时间

更重要的是，用户对Connector的认知发生变化——从“一个同步工具”变成“智能增长引擎”。

六、未来展望：从“建议”到“自动执行”

当前版本还停留在“推送建议”。下一步展望：

1. 接入真实API：连接Shopify和TikTok的官方接口，实现数据实时获取
2. 多模态趋势分析：让AI不仅能看文字，还能分析TikTok热门视频的视觉元素
3. 私有知识库（RAG）：允许商家上传自己的品牌调性、历史爆款数据，让建议更个性化
4. 预测性建模：结合历史销售和搜索热度，预测未来14天销量，实现预测性补货
5. 自动化闭环：对于高置信度的建议，自动执行补货或上新操作，真正实现“无人值守电商”