在智慧零售系統驅動下，鞋服企業共享服務中心可依托伯俊科技與OceanBase聯合打造的AI大模型解決方案，構建覆蓋全渠道、全場景的智能客服體系，實現客戶滿意度與運營效率的雙重提升。其核心路徑如下：
   
   ### 一、多維度數據融合構建智能知識底座
   伯俊科技通過OB Cloud云數據庫的HTAP多模能力，整合鞋服企業線上線下數據源：   
   1. **客戶行為數據**：抓取APP瀏覽軌跡、門店RFID試穿記錄、社交媒體互動內容； 
   2. **商品知識數據**：結構化處理SKU參數、面料特性、搭配規則；   
   3. **服務場景數據**：沉淀退換貨政策、會員權益、促銷規則等業務文檔。   
   基于上述數據，伯俊AI通識小助手采用RAG（檢索增強生成）技術，構建動態更新的鞋服領域知識庫。例如，當客戶咨詢“這款運動鞋是否適合馬拉松”時，系統可實時調取鞋底緩震系數、用戶腳型數據庫及歷史跑步場景評價，生成個性化建議。
   
   ### 二、全渠道智能交互提升服務響應
   1. **多模態導購**： 
      - 線下門店部署智能導購屏，通過計算機視覺識別顧客試穿商品，結合伯俊AI推薦引擎展示搭配方案； 
      -  線上渠道集成語音交互功能，支持方言識別與情感分析，當檢測到客戶焦慮情緒時自動轉接人工。   
   2. **自動化工單處理**： 
       伯俊智能工單系統可自動解析客戶訴求，如“訂單未發貨”訴求將觸發物流查詢API，30秒內反饋預計送達時間；復雜問題則生成帶上下文摘要的轉接單，減少人工重復溝通。
   
   ### 三、數據驅動的服務優化閉環
   1. **實時效果監測**： 
      系統通過OB  Cloud的向量檢索能力，對客服對話進行語義分析，自動生成滿意度評分與改進建議。例如，發現80%的尺碼咨詢源于商品詳情頁缺失腳型對照表，系統將推動商品團隊優化信息展示。 
   2. **預測性服務**： 
       基于歷史數據與天氣、社交媒體趨勢預測，伯俊AI可提前推送服務方案。如降溫前向購買羽絨服的客戶發送保養指南，或針對網紅款斷貨風險啟動預售提醒。
   
   ### 四、典型案例驗證價值
   某頭部運動品牌應用伯俊AI客服后，實現： 
   - 客戶首次響應時間從120秒降至18秒，夜間咨詢100%由AI承接；   
   - 搭配銷售轉化率提升22%，因AI可根據試穿記錄推薦互補款；   
   - 退換貨處理時效壓縮40%，通過自動校驗訂單信息與物流狀態。 
   
   通過伯俊科技“數據底座+AI引擎+場景落地”的三層架構，鞋服企業共享服務中心得以構建具備自學習能力的智能客服體系，在降低35%人力成本的同時，將客戶NPS（凈推薦值）提升至行業領先的78分。