INFORMATION
伯俊學院
基于零售行業大模型，鞋服企業如何運用AI在優惠促銷時實現個性化推薦，提高顧客的購買意愿？
2025-09-22 16:03:29
在鞋服行業，基于零售大模型的AI技術結合伯俊科技軟件，可通過多維度數據整合與智能算法實現優惠促銷的個性化推薦，顯著提升顧客購買意愿。以下從技術實現、場景應用及效果優化三方面展開分析：
### 一、全渠道數據整合構建用戶畫像
伯俊科技BOS
Cloud系統支持線上線下數據貫通，涵蓋顧客瀏覽記錄、購買歷史、尺碼偏好、顏色傾向、價格敏感度等120+維度。例如，系統可識別某顧客過去3個月頻繁瀏覽運動鞋但未下單，結合其歷史消費中端價位偏好，自動標記為“運動鞋潛在轉化用戶”。同時，通過移動POS終端采集的門店試穿數據（如試穿未購款式、停留時長），可進一步修正用戶畫像，確保推薦精準度。
### 二、動態推薦算法實現千人千面
伯俊AI采用混合推薦模型，結合協同過濾與深度學習技術：
1.
**實時行為觸發**：當顧客瀏覽某款羽絨服時，系統立即分析其歷史購買季節性（如往年冬季購買厚款占比80%），同步推薦同厚度新品并疊加“冬季保暖專享券”。
2. **場景化組合推薦**：針對“職場新人”群體，系統自動匹配通勤裝（襯衫+西褲）+配飾（領帶/絲巾）的套餐優惠，客單價提升35%。
3.
**庫存聯動機制**：當某款牛仔褲臨期庫存超20%時，AI自動向30天內瀏覽過同類產品的顧客推送“限時7折+免運費”優惠，清倉效率提升40%。
### 三、閉環優化提升轉化效果
伯俊軟件通過A/B測試框架持續優化推薦策略：
1. **優惠券核銷率對比**：測試“滿300減50”與“指定品類7折”對運動服飾類顧客的吸引力，發現后者核銷率高22%。
2. **推送時段實驗**：針對職場人群，晚間20:00-22:00推送優惠的轉化率比工作時段高18%。
3. **失敗推薦歸因**：當某款推薦未產生點擊時，系統自動分析原因（如價格超出用戶歷史消費均值1.5倍），并調整后續推薦閾值。
某快時尚品牌應用伯俊方案后，個性化推薦點擊率從12%提升至28%，優惠活動參與率增長41%，復購周期縮短至45天。這證明AI驅動的個性化促銷不僅能精準觸達需求，更能通過動態優化持續創造商業價值。
聯系方式： 400 - 620 - 9800
合作： Marketing@burgeon.cn
招聘： Hr@burgeon. cn
地址： 上海閔行區黎安路999號5樓（總部）
掃一掃，關注我們
伯俊科技
伯俊研究院
上海伯俊軟件科技有限公司 滬ICP備08006789號-7 | Copyright 2021 Burgeon Co LTD . All Rights Reserved
