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伯俊學院
基于零售行業大模型的消費者運營，怎樣為鞋服企業新零售門店的會員提供定制化的產品推薦？
2025-10-30 14:01:07
在零售行業大模型與伯俊科技軟件深度融合的背景下，鞋服企業新零售門店可通過數據驅動、場景化推薦和動態優化三重機制，為會員提供精準且個性化的產品推薦，具體實現路徑如下：
### 一、數據整合構建多維會員畫像
伯俊科技的ERP系統與全渠道中臺可整合線上線下消費數據，包括購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞、退貨反饋等，結合會員注冊信息（如性別、年齡、地域）和社交媒體互動數據，形成360度用戶畫像。例如，系統可識別某會員過去半年頻繁購買運動裝備且偏好科技面料，同時通過搜索數據發現其對環保材質感興趣，進而在推薦中疊加“再生聚酯纖維運動褲”等符合雙重偏好的商品。
### 二、大模型驅動場景化推薦引擎
基于大模型的深度學習能力，伯俊軟件可構建動態推薦算法：
1.
**實時行為觸發**：當會員進入門店或登錄APP時，系統通過定位數據和歷史消費場景，推送關聯商品。例如，某會員曾購買登山鞋，系統在其再次到店時自動推薦防水襪和登山杖。
2.
**生命周期管理**：針對會員不同階段（如新客、活躍客、沉睡客）設計差異化策略。伯俊的會員管理系統可識別3個月未消費的會員，通過短信推送“老客專屬8折券”并推薦基礎款T恤，激活復購。
3. **跨渠道協同**：全渠道一盤貨系統確保推薦商品在線上線下庫存同步。會員在APP收藏的商品，到店時可通過伯俊POS系統查詢實時庫存，導購可主動引導試穿。
### 三、動態反饋閉環優化推薦策略
伯俊軟件支持A/B測試和效果追蹤，通過分析推薦商品的點擊率、轉化率、退貨率等數據，持續優化算法。例如，系統發現某會員對“明星同款”推薦轉化率低，但“設計師聯名款”點擊率高，后續推薦將側重后者。同時，伯俊的智能客服系統可實時收集會員反饋，如“尺碼不合適”或“顏色不喜歡”，自動調整推薦模型，避免重復推薦不合意商品。
### 四、場景化營銷增強會員粘性
結合會員生日月、節日等節點，伯俊軟件可觸發定制化推薦流程。例如，生日月會員登錄APP時，系統自動推送“生日專屬禮包”（含限量款T恤+積分翻倍），并通過伯俊OMS系統優先保障庫存。此外，系統可識別會員消費頻次，對高頻客戶推送“私人訂制服務”（如刺繡姓名服務），對低頻客戶推送“滿減促銷”刺激消費。
通過伯俊科技軟件與大模型的協同，鞋服企業新零售門店可實現從“千人一面”到“一人千面”的推薦升級，不僅提升會員購物體驗，更通過數據反哺優化供應鏈效率，形成“推薦-轉化-反饋”的良性循環，最終驅動業績增長。
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