🔍 沉睡用戶 SQL Helper 怎麼用：60 天沒買的會員一鍵撈出來
輸入電商平台（Shopify / 91APP / SHOPLINE / 官網）、沉睡定義、會員等級，AI 產出對應 SQL / Liquid，下載 CSV 模板，預估沉睡名單規模。
RFM 算完之後最大的坑：撈不出名單
你上完課知道「沉睡會員 = R 高、F 中、M 中以上」。但實際打開 Shopify 後台、91APP 後台、自家 SQL，你會發現：沒有「沉睡」這個按鈕。你要自己寫篩選條件，新手 90% 就卡在這裡。
這工具不是給你看資料，是幫你寫「撈名單的 SQL / Liquid / 篩選條件」。你輸入「Shopify 平台、60 天無購、銀卡以上會員」，他給你完整可貼上的 Shopify customer segments 語法，你貼到後台就撈出名單。
這是 RFM 課程到實際喚醒的中間斷層，沒這個工具你的 RFM 跑完就放著爛掉了。
四大平台支援度與限制
- Shopify：給你 Customer Segments 語法（filter syntax），貼到 Customers → Segments 就用
- 91APP：給你後台「會員精準分眾」可貼的條件，但 91APP 限制比較多（不能跨欄位 AND OR），複雜條件要拆成兩段
- SHOPLINE：給你 GraphQL query，需要進階方案才能用 API
- 官網/自架站：給你純 SQL，假設你有 customers、orders 兩張表，依條件 JOIN 即可
如果你用其他平台（Cyberbiz / EasyStore / WACA），工具會幫你產通用 SQL，你拿給 IT 改成你平台 schema 對應。
沉睡定義怎麼設？60 / 90 / 180 天有什麼差別
工具預設 60 天，但你應該根據商品本質調整：
- 快消品（食品、保養、日用）：30-45 天沒回購 = 沉睡。週期短，超過 45 天回頭機率剩 30%
- 季節品（服飾、家居）：90 天 = 沉睡。換季週期內回頭很正常
- 耐用品（家電、3C）：180-365 天 = 沉睡。買一台冰箱 3 年才回頭很正常
- 訂閱品（咖啡、糧食）：超過正常週期 1.5 倍 = 沉睡。例如月配的人 45 天沒下單就要警覺
設太短會把活躍用戶當沉睡（浪費喚醒成本），設太長會錯過搶救時機。
CSV 下載模板拿來幹嘛？
工具會給你一個 CSV 範本，欄位是 customer_id, email, name, last_order_date, total_spent, member_level。
用途有三個：
- 匯入到 EDM 工具（MailerLite / Klaviyo / 91APP EDM）發喚醒信
- 匯入到 LINE OA Custom Audience 推播專屬優惠
- 匯入到 Meta Custom Audience 跑 Lookalike 找新客
模板的好處是欄位都對齊，不用每次手動 mapping。下載完直接套用，5 分鐘從撈名單到推播完成。
撈完名單下一步：直接接喚醒 SOP
工具預估完沉睡名單規模（例如 1247 人）之後，會建議你接：
1.沉睡會員喚醒 SOP：產 3 階段劇本（軟喚醒 → 折扣 → 最後通知）
2.EDM 文案生成器：把名單塞進去自動產對應銀卡 / 客單價的客製信
3.VIP 專屬優惠生成：金卡 / 白金沉睡會員不能只發折扣，用尊榮禮遇喚醒
別只是撈完名單存著，撈出來 7 天內沒發喚醒，會員只會睡得更深。
成效與適用場景
預期成效：從不知道怎麼撈名單到 5 分鐘產出 SQL；新手不用學 SQL 也能跑會員分眾；沉睡名單規模預估準確度 ±10%（憑經驗值估算）；撈完名單 7 天內接到喚醒 SOP 的執行率提升 60%；EDM 對應銀卡 / 客單價 / 沉睡天數的客製化喚醒。
適合三種場景：電商小編每月 1 號跑沉睡名單 + 撈出來發 EDM；RFM 課程學員把計算結果落地到實際撈名單；代運營公司幫客戶定期跑會員健康度報告。