問題的發現
每天收到超過30封買家電郵時，心中一直有個困擾。「誰會快速回應，誰總是遲遲不回」只能靠直覺判斷。當庫存有限時，想優先考慮決策快的買家，但缺乏客觀測量方法。
特別是作為韓國賣家，想區分因時區差異導致的延遲和真正的拖延買家。
Before: 人工作業為主
手動記錄收到電郵的時間到 Excel
直接記錄回覆時間並計算
只憑記憶保留買家的模式
急迫時只能靠「這家買家通常慢3天回」的粗略判斷
After: 自動化追蹤系統
將 Windows 設備的 Gmail API 與 Google Sheets 連接，利用 Claude Code 自動化以下流程：
第1階段：自動蒐集電郵時間戳
Gmail 收信時間 → 自動記錄到 Google Sheets
發件人地址 → 正規化(去除重複)
Subject 行分析 → 自動分類「訂單相關」vs「常規詢問」
第2階段：計算回應時間
Claude Code 自動計算前一封信與現在信件間的時間差。以「初次詢問至首次回應」作為基本 KPI。
第3階段：自動生成買家統計
為每個買家自動計算下列指標：
• 平均回應時間(小時)
• 最快回應記錄
• 最慢回應記錄
• 本月回應成功率(回覆比例)
第4階段：智能提醒
回應延遲超過平常 48 小時的買家被標記為「注意」
本月回應率低於 50% 的買家分類為「關係檢查」類別
平均 2 小時內回應的買家列為「優先目標」並突出顯示
實際結果
發現1：時區誤判
歐洲買家 A 公司回應速度出乎意料地快。考慮工作時間後，新增了時間帶別自動篩選功能。
發現2：優先順序重新編排
「大訂單買家」和「快速回應買家」並不重疊。反而是決策迅速的小型買家信用度更高。
發現3：自動重新聯絡提醒
自動生成 6 個月以上未回覆的買家清單，區分需要重新聯絡的帳戶。
技術堆棧
• Google Sheets(資料庫)
• Gmail API(自動蒐集電郵)
• Claude Code(統計計算及分類邏輯)
• 簡單的 AppsScript 觸發器(每日早晨自動更新)
習得的經驗
手動作業時看不見的模式在自動化後變得清晰。特別是「回應速度」與購買力無關，但與信譽度有深厚關聯。現在庫存不足時，我用數據驅動的方式設定優先順序。