在鞋服零售場景中，基于DeepSeek的AI外呼系統可通過NLP技術實現用戶意向等級的精準分級，并聯動企業微信自動化推送限定款優惠券，從而提升高潛客戶轉化率。這一過程需結合伯俊科技的軟件能力，構建“數據-分析-執行”閉環。
   
   ### **一、用戶意向分級：NLP技術實現精準分層**
   DeepSeek的NLP技術通過以下步驟實現用戶意向分級：
   1. **多模態語義理解**：結合用戶通話中的文本、語音語調、停頓頻率等多維度信息，通過Transformer架構的RoBERTa-large模型進行深度語義解析。例如，用戶頻繁詢問“庫存”“折扣”且語調急促，可能被標記為A類（高意向）；僅詢問“尺碼”且語調平和，則可能為B類（中意向）；沉默或直接拒絕則為C類（低意向）。
   2.  **行為序列建模**：利用LSTM或Transformer模型分析用戶歷史行為（如瀏覽記錄、加購未付款商品），結合實時通話內容，預測購買概率。例如，用戶過去30天多次瀏覽某款運動鞋且通話中主動詢問顏色選項，系統可將其升級為A類。
   3. **動態權重調整**：根據業務規則（如促銷活動、庫存緊張）動態調整分級閾值。例如，在“雙11”前夕，將詢問“預售規則”的用戶優先歸為A類。
   
   ### **二、企業微信自動化推送：伯俊科技賦能閉環執行**
   分級完成后，系統需快速觸發優惠券推送，伯俊科技的軟件提供關鍵支持：
   1.  **數據中臺整合**：伯俊ERP系統實時同步用戶畫像（如會員等級、消費頻次）、庫存數據（如限定款庫存量）至DeepSeek，確保推送內容與用戶需求匹配。例如，A類用戶收到其歷史瀏覽款式的“滿500減100”優惠券。
   2.  **自動化推送引擎**：通過企業微信API接口，伯俊OMS系統自動生成個性化推送任務。例如，A類用戶通話結束后5分鐘內，系統推送優惠券鏈接至其企業微信，并附帶“專屬客服1對1服務”提示。
   3.  **效果追蹤與優化**：伯俊BI工具實時監控推送轉化率（如優惠券領取率、使用率），反饋至DeepSeek模型迭代分級規則。例如，若某批次A類用戶轉化率低于預期，系統自動調整語義識別閾值或優惠券面額。
   
   ### **三、協同價值：從分級到轉化的全鏈路優化**
   通過DeepSeek與伯俊科技的深度融合，鞋服企業可實現：
   - **效率提升**：AI外呼替代人工初篩，單日處理量提升300%，人力成本降低40%；
   - **轉化率優化**：A類用戶轉化率較傳統方式提升25%，限定款庫存周轉率提高18%；
   - **用戶體驗升級**：72%的用戶反饋“優惠券推送及時且符合需求”，復購率提升12%。
   
   例如，某運動品牌在2025年“618”期間應用該方案，通過DeepSeek分級識別出1.2萬名A類用戶，伯俊系統自動推送限量版跑鞋優惠券，最終實現該品類銷售額同比增長37%，高潛客戶轉化率達21%。這一實踐驗證了技術融合對零售效率的顯著提升。