平台 · BigCommerce
BigCommerce，既快速又靠谱。
从托管的 Stencil 店面到基于 Catalyst 与 Next.js 的完全无头架构，ProjectThunder 交付的 BigCommerce 网站加载迅速、转化有力，并与你业务中已在运行的系统干净利落地集成。
为何选择 BigCommerce
开放架构，更低的总成本，真实的增长。
BigCommerce 为你带来 SaaS 平台的运营简便，却没有平台锁定的束缚。多年来，我们通过主题开发、应用开发、无头重构以及上线后的优化，帮助众多品牌在它之上成长。由 ERP 驱动的店铺正在两个平台之间抉择？请阅读我们的 Sana Commerce vs BigCommerce 对比。
01
托管或无头。
当上线速度至关重要时，选择 Stencil 主题。当性能、定制化 UX 或全渠道有所要求时，选择 Catalyst 与 Next.js。
02
面向 B2B 而生。
客户分组、价格表、询价、多店面、账户层级、销售代表工具，按照真实批发团队的工作方式搭建。
03
从第一天起就用上 AI。
我们将 AI 用于商品目录丰富、SEO 文案、商品陈列与客户支持，并打造能切实推动转化的店面聊天机器人与购物助手。
我们如何提供帮助
BigCommerce，端到端。
定制 Stencil 主题与组件库
基于 Catalyst、Next.js 或你所选框架的无头架构
B2B Edition：价格表、询价、销售代表
通过 App Dev 框架开发定制应用
ERP / PIM / OMS 集成（NetSuite、Acumatica、Dynamics、SAP）
搜索与商品陈列（内置或 Algolia / Searchspring）
支付、税务、反欺诈（Stripe、Adyen、Avalara、Signifyd）
店面 AI 聊天机器人与购物助手
设有可量化目标的 SEO 与性能审计
从 Magento、WooCommerce、Shopify 的重平台项目
技术简报
我们如何在 BigCommerce 上构建。
架构
- 托管： 基于 Handlebars 与定制 JS 模块构建的
Stencil主题 - 无头： 运行于
Next.js 15之上的BigCommerce Catalyst，部署到 Vercel 或自托管 - 店面 API： 用 GraphQL Storefront API 处理商品/购物车，用 REST 处理客户 / 订单管理
- 采用
.NET 9/Node.js的定制应用，通过 App Dev 框架进行 OAuth - 边缘： CDN、图片转换、用于个性化的边缘函数
集成模式
- 将订单 / 客户事件通过 Webhook 推送至你的 ERP / OMS
- 通过 BigCommerce 的
Catalog/AdminAPI 与 Webhook 进行商品目录同步，借助 iPaaS 中间件（Jitterbit、Boomi、MuleSoft）编排，或通过定制 ETL 导入Snowflake用于 BI - 为 B2B 销售代表提供 SSO 与客户身份模拟
- 用于 B2B / B2C / 区域隔离的多店面
- 性能：预渲染的 Catalyst 页面、局部水合、图片优化
B2B Edition 细节
- 具备子买家层级与按买家权限的企业账户
- 报价与协商定价： 从询价到下单，支持采购订单上传与审批流转
- 定制价格表以及按客户分组识别的商品目录可见性
- 每个账户多个收货地址、地址簿与仓库分配
- 面向高周转 SKU 的补货清单、定时订单与订货单
- 账期、信用额度与应收账款冻结与 ERP 打通，不绕过结账流程
AI 与智能体工作流
- 使用
Claude/OpenAI并经品牌语气微调的 PDP 内容生成器 - 具备购物车感知动作（加入购物车、查找尺码、查询库存）的店面聊天机器人
- 面向逾万 SKU 商品目录的 SEO 文案与元数据生成
- 由订单历史与政策文档驱动的客户支持助手（RAG）
- 商品陈列智能体：识别表现欠佳的 PDP 并提出改进建议
交付与质量
- 探索 → 设计 → 分阶段构建，每周演示
- 用于预览与 UAT 的 BigCommerce 沙盒商店
- 在 CI 中强制执行 Lighthouse 与 Core Web Vitals 目标
- 按 WCAG 2.1 AA 标准进行无障碍测试
- 设有可量化转化目标的上线后 CRO 维护服务
可观测性与运维
- 从边缘 → 应用 → ERP Webhook，全程带请求 ID 的结构化日志
- 对结账、登录与 ERP 桥接端点的合成监控
- 与 Core Web Vitals 看板关联的真实用户监控（RUM）
- 面向桥接服务的值班手册，并通过 PagerDuty / Opsgenie 寻呼
- 每季度按 2× 节日峰值流量对预发布环境进行负载测试
深入了解
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