為鞋服企業構建基于零售行業大模型與DeepSeek的個性化折扣推薦系統，需以數據整合、算法建模、場景落地為核心，結合伯俊科技BOS  Cloud平臺的供應鏈管理與客戶運營能力，形成“精準觸達-動態優化-全鏈協同”的閉環體系。
   
   ### **一、數據層：構建客戶與商品雙畫像**
   1. **客戶畫像深度挖掘** 
      伯俊科技BOS  Cloud整合POS交易、會員系統、社交媒體互動等多源數據，形成客戶基礎屬性（年齡、地域、消費層級）與行為屬性（瀏覽軌跡、購買頻次、折扣敏感度）的立體畫像。DeepSeek通過自然語言處理分析客戶評價、客服對話等非結構化數據，捕捉隱性需求（如對材質、風格的偏好），補充傳統CRM的盲區。例如，某運動品牌通過分析客戶在社交媒體對“透氣跑鞋”的討論，精準識別出夏季促銷的核心客群。
   
   2. **商品畫像動態更新** 
       大模型結合歷史銷售數據、季節趨勢、競品動態，為商品標注“熱銷度”“庫存周轉率”“關聯購買率”等標簽。伯俊科技的供應鏈模塊實時監控庫存水位，當某款女裝庫存積壓時，系統自動將其標記為“高優先級促銷商品”，并關聯常購買同類風格的客戶群體。
   
   ### **二、算法層：DeepSeek驅動的智能推薦引擎**
   1. **個性化折扣策略生成** 
       DeepSeek基于客戶畫像與商品標簽，通過強化學習算法動態調整折扣力度。例如，對價格敏感型客戶推送“滿300減100”的大額券，對品質導向型客戶推薦“新品8折+贈品”的組合優惠。伯俊科技的系統實時計算折扣對利潤的影響，確保活動ROI達標。
   
   2. **實時場景化推薦** 
       結合客戶當前行為（如瀏覽某款牛仔褲未下單），大模型觸發“限時折扣+搭配推薦”策略。伯俊科技支持多渠道觸達，通過APP推送、短信、企業微信等渠道，在客戶決策關鍵節點（如加入購物車后30分鐘）推送定制化優惠，轉化率提升顯著。
   
   ### **三、執行層：伯俊科技賦能全鏈協同**
   1. **庫存與促銷聯動** 
      BOS  Cloud的智能補貨模塊根據預測銷量動態調整庫存，避免“超賣”或“缺貨”。例如，系統預測某款童裝在兒童節期間需求激增，自動觸發加單生產，并同步在推薦系統中加大該品類折扣曝光。
   
   2. **效果閉環優化** 
       伯俊科技的報表中心實時監控活動數據（點擊率、轉化率、客單價），DeepSeek通過A/B測試對比不同推薦策略的效果，自動優化算法參數。例如，某次促銷中發現“滿減+贈品”組合對25-35歲女性客群轉化率最高，系統后續活動優先采用該策略。
   
   ### **四、案例驗證：某快時尚品牌實踐**
   某快時尚品牌通過該方案實現銷售額增長： 
   - **精準觸達**：DeepSeek識別出“周末休閑裝”需求客群，推送“周末特惠7折”活動，點擊率提升； 
   - **動態調價**：伯俊科技監測到某款T恤庫存積壓，系統自動將其折扣從8折調整為6折，3天內售罄； 
   - **全鏈協同**：活動期間，供應鏈模塊根據實時銷量調整補貨計劃，確保熱銷款不斷貨，客戶滿意度達高值。
   
   ### **五、技術優勢總結**
   - **數據整合能力**：伯俊科技打通全渠道數據，消除信息孤島；   
   - **算法實時性**：DeepSeek每15分鐘更新客戶畫像與推薦策略，適應市場變化； 
   - **業務閉環**：從推薦觸達到庫存履約形成完整鏈路，避免“推薦成功但無法履約”的痛點。
   
   通過大模型與伯俊科技的深度融合，鞋服企業可實現折扣活動的“千人千面”推薦，在提升銷售額的同時優化庫存結構，構建差異化競爭力。