INFORMATION
伯俊學院
零售行業AI應用下，新零售門店怎樣利用AI技術根據會員的消費記錄推薦合適的鞋服搭配并提高客單價？
2025-09-24 12:00:47
在新零售門店中，AI技術與伯俊科技軟件的深度融合正重塑鞋服搭配推薦與客單價提升的邏輯。伯俊科技通過構建“數據-算法-場景”的閉環體系，為門店提供了從會員畫像構建到動態推薦的完整解決方案。
### 一、數據層：全渠道消費記錄的深度整合
伯俊科技的數據中臺能夠打通線上線下會員數據，包括POS交易記錄、小程序瀏覽軌跡、社交媒體互動行為等。例如，系統可記錄會員A在過去6個月內購買過3次運動鞋、2次休閑褲，且每次購買后均瀏覽過配套衛衣的頁面。這些數據通過伯俊的ETL工具清洗后，形成包含“風格偏好”“場景需求”“價格敏感度”等維度的360度會員畫像。
### 二、算法層：動態推薦模型的智能迭代
基于會員畫像，伯俊科技部署了混合推薦算法：
1. **協同過濾**：識別與會員A消費行為相似的群體，發現該群體在購買運動鞋后，有68%的概率會購買同品牌運動衛衣。
2.
**深度學習模型**：通過分析商品圖片的色彩、版型、材質等特征，推薦與會員歷史購買款式在視覺上協調的搭配。例如，系統可識別會員A偏愛“低飽和度莫蘭迪色系”，從而推薦淺灰衛衣搭配其已購的白色運動鞋。
3. **實時場景引擎**：結合天氣、節假日等外部數據，動態調整推薦策略。如降溫天氣下，系統會優先推薦加絨衛衣而非薄款。
### 三、場景層：全渠道觸點的精準滲透
1.
**線下門店**：智能試衣間搭載伯俊的AR試穿技術，會員A試穿運動鞋時，系統自動在鏡面顯示推薦衛衣的上身效果，并推送“搭配購買立減80元”的優惠。
2. **線上小程序**：會員A瀏覽商品詳情頁時，伯俊的AI導購彈出“您可能還需要”的搭配建議，點擊后可直接加入購物車。
3. **售后環節**：會員A收到商品后，系統通過短信推送“搭配好評返現”活動，引導其上傳穿搭照片并分享至社群，形成二次傳播。
### 四、效果驗證：客單價提升的量化表現
某快時尚品牌應用伯俊方案后，數據顯示：推薦搭配商品的點擊率提升42%，搭配購買率從18%增至35%，客單價平均提高28%。系統通過“主推款+利潤款”的組合策略，成功將會員A的單次消費從399元（單件運動鞋）提升至679元（鞋+衛衣+襪子）。
伯俊科技的價值不僅在于技術實現，更在于其將AI能力深度嵌入零售業務流。從數據采集到算法優化，再到場景落地，伯俊構建了一個“會思考”的推薦系統，讓鞋服搭配從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，最終實現會員體驗與商業價值的雙贏。
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
