視頻｜如何把「大潤發供應鏈」變成企業自己的零售供應鏈體系？在當今競爭激烈的零售電商市場中，提升用戶購物體驗和增加銷售業績是各大平臺和品牌企業的核心目標。為了實現這些目標，AI大模型、AI智能體等技術的應用成為了關鍵。商派與百川智能達成戰略合作，共同推出了針對電商平臺和企業私域平臺業務運營管理場景的一系列AI大模型/智能體解決方案。這些方案涵蓋了商品智能推薦、用戶評價分析與生成、商品描述生成以及商品分類與標簽生成等多種業務場景。—零售業AI解決方案之商品篇—

場景一：商品智能推薦模型

? 商品智能推薦模型是提升用戶購物體驗和增加銷售額的重要工具。商派與百川智能合作的大模型解決方案，能夠根據用戶的行為和偏好，生成高度個性化的商品推薦，為每個用戶提供量身定制的購物建議。? 應用場景：當用戶在瀏覽電商平臺時，AI大模型會實時分析用戶的瀏覽歷史、購買記錄、搜索習慣等多種數據。通過對這些數據的深度學習和模式識別，大模型能夠準確預測用戶的興趣和需求，進而推薦用戶可能感興趣的商品。例如，如果用戶經常瀏覽和購買健身器材，系統會優先推薦新的健身設備、運動服飾和相關配件。此外，如果用戶搜索某款智能家電，系統會推薦與之功能相似或相關的其他智能家電產品。方案步驟——1、用戶行為分析：收集和分析用戶的瀏覽、搜索和購買行為。2、用戶偏好建模：構建用戶偏好模型，識別用戶的興趣點。3、對應商品匹配：根據用戶偏好，匹配合適的商品。4、商品推薦生成：生成個性化的商品推薦列表。

場景二：用戶評價分析與生成

?不同商品的用戶評價是影響其他用戶購買決策的重要因素。商派與百川智能合作的大模型解決方案，能夠分析大量的用戶評價，提取關鍵細節信息，并生成簡潔明了的摘要或新的推薦，幫助更多用戶快速了解商品的優缺點。?應用場景：電商平臺和企業的私域商城，可以利用該大模型方案，自動分析用戶評價。每當有新評價上傳時，系統會立即對評價內容進行深入分析，識別出其中的關鍵信息，如商品的優點、缺點、使用體驗等。通過對這些信息的整合和處理，系統能夠生成清晰的評價摘要，幫助其他用戶在短時間內獲取有價值的信息，從而做出明智的購買決策。方案步驟——1、評價收集：收集用戶對商品的評價和反饋。2、情感分析：運用大模型技術，分析評價的情感傾向。3、信息提取：提取評價中的關鍵信息和常見問題。4、摘要生成：生成簡潔的評價摘要，展示商品的主要特點和用戶反饋。

場景三：商品描述生成

? 商品描述是電商平臺中吸引用戶的重要元素。傳統的商品描述通常需要人工編寫，耗時且成本高，而且質量參差不齊。商派與百川智能合作的大模型解決方案，通過分析商品屬性和用戶評價，能夠自動生成生動、吸引人的商品描述，極大地提升了電商平臺和企業私域平臺的運營效率和用戶體驗。? 應用場景：電商平臺或者企業的私域商城可以引入AI大模型，當運營人員上傳商品圖片和基本信息后，系統會自動對這些數據進行深入分析，包括商品的外觀、功能、使用場景等多個維度。同時，系統還會結合用戶的評價和反饋，提煉出商品的特點、優勢和用戶利益點。基于這些分析，AI大模型能夠生成富有吸引力和說服力的商品描述文本，幫助用戶更全面地了解商品。方案步驟——1、數據收集：收集商品的基本信息，如名稱、規格、品牌等。2、屬性分析：利用大模型技術，分析商品屬性和用戶評價。3、內容生成：根據分析結果，AI大模型生成具有吸引力的商品描述。4、人工審核：生成的內容經過人工審核，確保準確性和合規性。

場景四：商品分類與標簽生成

? 在現代電商平臺中，商品分類和標簽系統對于幫助用戶快速找到所需商品至關重要。商派與百川智能合作的大模型解決方案，能夠根據商品特征自動進行精準的分類和標簽生成，從而大幅提升用戶搜索和瀏覽的效率。? 應用場景：對于擁有數以萬計商品的電商平臺來說，手動管理商品分類和標簽不僅費時費力，還容易出現錯誤和不一致。AI大模型能夠自動識別新上架商品的特征，準確判斷其所屬類別，并生成相關的標簽。例如，當新商品上架時，系統能夠迅速分析商品描述、圖片等信息，自動為其分配到合適的類別，如“家居用品”、“電子產品”等，并生成具體的標簽如“智能家電”、“節能環保”等。方案步驟——1、圖片識別和理解：大模型通過圖像理解技術，分析商品圖片。2、特征提取：提取商品的關鍵特征，如顏色、款式、材質等。3、分類決策：根據特征，AI將商品歸入相應的分類。4、標簽生成：自動生成描述商品特征的標簽。以上分享的零售業AI大模型解決方案僅為部分應用場景舉例，除此之外還是AI零售教練、AI智能客服經理等。商派將持續與AI大模型公司，合作推出更多零售電商領域的AI解決方案，進一步助力品牌企業的智能化升級，為企業用戶提供更加個性化、便捷和高效的購物體驗；幫助更多品牌企業和平臺在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現可持續發展。更多AI 大模型行業/場景解決方案請掃碼領取方案｜在線咨詢｜預約專家