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伯俊學(xué)院
鞋服企業(yè)利用零售行業(yè)AI實踐,如何通過大模型和DeepSeek在智慧零售中開展多品類商品的個性化推薦AI應(yīng)用?
2025-10-14 14:01:12
在智慧零售浪潮中,鞋服企業(yè)正通過大模型與DeepSeek的深度融合,結(jié)合伯俊科技的軟件能力,構(gòu)建多品類商品個性化推薦體系,實現(xiàn)從需求洞察到消費轉(zhuǎn)化的全鏈路升級。
**一、數(shù)據(jù)驅(qū)動的消費者360°畫像構(gòu)建**
伯俊科技軟件整合線上線下全渠道數(shù)據(jù),包括會員信息、瀏覽軌跡、社交媒體互動及DeepSeek挖掘的外部輿情數(shù)據(jù),形成動態(tài)更新的消費者畫像。例如,某運動品牌通過伯俊系統(tǒng)發(fā)現(xiàn),25-30歲男性消費者在購買跑鞋時,70%會同步瀏覽運動襪品類,且對環(huán)保材料產(chǎn)品關(guān)注度提升35%。DeepSeek進(jìn)一步分析其社交媒體行為,識別出“馬拉松愛好者”“環(huán)保倡導(dǎo)者”等細(xì)分標(biāo)簽,為后續(xù)推薦提供精準(zhǔn)依據(jù)。
**二、多模態(tài)大模型推薦引擎升級**
DeepSeek的千億參數(shù)大模型與伯俊科技軟件深度集成,突破傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)局限:
1.
**跨品類關(guān)聯(lián)推薦**:基于用戶歷史購買鞋類款式、材質(zhì)偏好,大模型可實時關(guān)聯(lián)推薦搭配服飾。如用戶選購登山鞋時,系統(tǒng)同步推薦防風(fēng)外套、速干襪等組合,并通過伯俊庫存模塊確保推薦商品可即時履約。
2. **場景化內(nèi)容生成**:大模型自動生成“通勤穿搭指南”“戶外裝備清單”等個性化內(nèi)容,結(jié)合伯俊AR試穿功能,用戶可虛擬體驗多品類搭配效果。某快時尚品牌測試顯示,該功能使連帶銷售率提升22%。
**三、動態(tài)優(yōu)化與全渠道協(xié)同**
DeepSeek的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架與伯俊實時庫存系統(tǒng)聯(lián)動,實現(xiàn)推薦策略動態(tài)調(diào)整:
- **庫存感知推薦**:當(dāng)某款牛仔褲庫存低于安全閾值時,系統(tǒng)自動切換推薦同風(fēng)格替代款,并通過伯俊供應(yīng)鏈模塊觸發(fā)緊急補貨。
- **全渠道一致性體驗**:線上推薦商品若線下門店缺貨,伯俊OMS系統(tǒng)可引導(dǎo)用戶選擇“門店提貨”或“跨店調(diào)貨”,確保推薦承諾100%兌現(xiàn)。
**四、效果驗證與閉環(huán)迭代**
伯俊科技提供A/B測試平臺,對比不同推薦策略的轉(zhuǎn)化率、客單價等指標(biāo)。某鞋服企業(yè)通過測試發(fā)現(xiàn),結(jié)合DeepSeek輿情分析的“趨勢爆款推薦”組,轉(zhuǎn)化率較傳統(tǒng)推薦提升18%,且退貨率降低9%。系統(tǒng)據(jù)此優(yōu)化模型權(quán)重,形成“推薦-反饋-優(yōu)化”的閉環(huán)。
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