在鞋服行業，結合伯俊科技軟件與零售大模型制定數據化新品推廣方案，需緊扣行業業務管理特點，以流程標準化為核心驅動，通過數據全鏈路賦能實現精準營銷。以下從**用戶洞察、策略制定、執行優化、效果閉環**四大環節展開闡述：
   
   ### 一、用戶分層與畫像構建
   基于伯俊科技的CDP（客戶數據平臺），整合線上線下全渠道數據，包括會員消費記錄、瀏覽行為、社交互動等，結合大模型的自然語言處理能力，深度解析用戶評論、社群討論等非結構化數據。例如，通過分析用戶對“透氣性”“版型”等關鍵詞的提及頻率，識別運動鞋品類中“專業運動人群”與“日常通勤人群”的需求差異，構建細分用戶標簽體系，為差異化推廣提供基礎。
   
   ### 二、動態策略生成與資源匹配
   利用伯俊科技OMS（訂單管理系統）與大模型的庫存預測能力，動態調整新品推廣節奏。例如，針對夏季防曬衣新品，大模型可結合歷史銷售數據、天氣趨勢及競品動態，預測各區域庫存周轉率，指導伯俊OMS自動分配推廣資源：高周轉區域加大直播投放，低周轉區域啟動“以舊換新”清倉聯動。同時，伯俊的營銷自動化工具可依據用戶分層結果，生成個性化內容：向運動人群推送“馬拉松訓練搭配指南”，向通勤人群推送“職場穿搭靈感”，提升內容轉化率。
   
   ### 三、全渠道協同與實時優化
   通過伯俊科技的全渠道中臺，打通門店POS、電商平臺、社交媒體等觸點數據。新品預售期，大模型可實時監測各渠道流量質量，動態調整投放策略：若抖音直播間轉化率低于預期，系統自動觸發伯俊的智能推薦引擎，推送“限時加贈運動襪”優惠券；若線下門店客流集中，伯俊的門店導購系統可推送“到店試穿享專屬折扣”提醒，實現線上線下流量互哺。
   
   ### 四、效果歸因與迭代升級
   推廣結束后，伯俊的BI分析工具可結合大模型的歸因模型，量化各渠道、各用戶群的貢獻度。例如，分析發現“小紅書KOC測評+門店體驗活動”組合對25-30歲女性群體的轉化率提升40%，后續可針對該人群優化內容形式與觸達頻率。同時，大模型可基于用戶反饋數據，自動生成新品迭代建議，如調整鞋底硬度、優化色卡選擇，形成“數據驅動-快速響應”的閉環。
   
   ### 實踐案例
   某運動品牌通過伯俊科技與大模型的協同，在新品跑鞋推廣中實現ROI提升35%。其核心策略包括： 
   1. **預判需求**：大模型分析馬拉松賽事日歷，提前3個月鎖定目標城市，伯俊OMS同步調配庫存； 
   2. **精準觸達**：依據用戶運動習慣標簽，在Keep App推送“賽前訓練計劃”，引流至天貓旗艦店購買； 
   3. **動態調價**：伯俊的智能定價系統結合競品價格與庫存水位，對滯銷配色啟動階梯折扣，7天內清倉率達90%。 
   
   此方案通過數據標準化流程與大模型的預測能力，將鞋服新品推廣從“經驗驅動”升級為“數據驅動”，顯著提升營銷效率與客戶體驗。