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云享智慧时尚零售行业大模型解决方案

云享智慧时尚零售行业大模型解决方案自然语言的理解和重组。相量化的智能匹配,增加搜索的稳定性,对购买意图的识别,准确给出符合信息关联性的结果推荐。
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icon传统的人工智能icon
icon大模型时代的人工智能icon
icon智能搜索产品icon
过去的搜索
上下文语义理解会出现误差
返回结果的匹配度有时不够精准
传统NLP技术的局限性
全新的搜索
自然语言的理解和重组
检索流程简易化
相量化的智能匹配,增加搜索的稳定性
icon智能导购产品icon
过去的搜索形式
传统无交互的关键词搜索,只能依托于消费者自己对于产品的认知, 只适合已有明确目标的消费者。
全新的导购形式
对购买意图的识别
对上下文语境的理解
对需求信息的获取和整理
对于推荐结果给出合理的理由
对于已获取和未获取信息的理解
准确给出符合信息关联性的结果推荐
icon个性排序推荐icon
icon产品效果icon
某西班牙快时尚服装品牌,使用我方搜索引擎
日均搜索PV: 2x.xxx
搜索UV: x,Xxx
与原搜索引|擎相比:
商品点击率:↑1 12.62%
商品加购率:↑ 65.37%
搜索无结果率↓64.01%
仅搜索引擎,每月为品牌带了约350万+增量加购金额,约140+万购买金额
某瑞典快时尚服装品牌,使用我方排序算法
日均分类流览UV: x,xxx
与没有用算法的人群相关相比:
商品购买率:↑19.2%
人均购买金额:↑138.43%
仅女装分类,与不用算法的人群对比,每月品牌约增加70+万购买金额
icon案例A-某日系快时尚品牌,用于店铺信息收集与员工绩效icon
通过店员收集线下信息,并利用大模型能力总结出,包括:新品建议,改良建议等关键信息,同时可用于员工绩效考核
icon案例A-某日系快时尚品牌,报告示例icon
icon案例B-某意大利奢侈品牌,用于用户标签icon
通过录入信息可以给顾客打标签,这样能更好的管理用户喜好,也更容易满足客户的一些需求。
icon大语言模型极大改善了传思NLP 环节的效率icon
困扰
1、知识整理成本高昂,边际效应明显
2、信息传递缺失,局部最优解普遍存在
3、自然语言结构化成本高,NLP技术要求高
大语言模型的优点
1、扩展知识边界的成本为几乎为零的固定成本
2、信息传递完整
3、自然语言理解信息完整
icon数据处理流程icon
icon大模型处理Demoicon
icon基于大模型的BI Demoicon
icon产品效果icon
某日系快时尚服装品牌,使用VOS功能
每月收集问卷量: 1xxxx份
与未用VOS时相比:
收集量:↑833.45%
出报告速度: 1周降低到1天;
出报告成本:原需5人制作数据降低到1人;
问卷更新频率:每月1次到每周1次;
产出效果: 某季度从问卷中提炼出22个新品提案,投入生产并销售; 每月从问卷中找出优秀提案员工,进行奖励、表彰
某外资购物村(高端奥特莱斯),用于用户评论分析
与未用大模型分析引擎时:
出报告速度:1周降低到1天;
出报告成本:原有6人制作数据,降低到1人;
产出效果: 针对用户要求,改进购物材服务体验
icon慧眼AI内容生成平台icon
icon局部生成案例:已有模特图,换脸换背景icon
icon局部生成案例:已有模特图,仅换背景icon
icon标准服务生成案例:女装icon
icon标准服务生成案例:男装icon
icon定制科研案例:控制人物表情/年龄icon
icon定制科研案例:控制身材icon
icon定制科研案例:控制年龄/肤色icon

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