云享智慧时尚零售行业大模型解决方案_智能导购机器人

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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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传统的人工智能

大模型时代的人工智能 icon

智能搜索产品

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

智能导购产品

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

个性排序推荐

产品效果

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

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

案例A-某日系快时尚品牌，报告示例 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。

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

数据处理流程

大模型处理Demo

基于大模型的BI Demo icon

产品效果

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

慧眼AI内容生成平台 icon

局部生成案例：已有模特图，换脸换背景 icon

局部生成案例：已有模特图，仅换背景 icon

标准服务生成案例：女装 icon

标准服务生成案例：男装 icon

定制科研案例：控制人物表情/年龄 icon

定制科研案例：控制身材 icon

定制科研案例：控制年龄/肤色 icon

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