AI电商

通过用户行为分析实现商品精准推荐，智能客服实时响应咨询，结合 AR 试穿、虚拟货架提升购物体验；同时优化供应链，预测库存需求，降低滞销风险，推动电商从流量驱动转向个性化服务驱动。

• 

  客服交互体

  整合 NLP 与语音识别技术。支持 7×24 小时处理商品咨询、订单查询等 18 类问题，通过情感计算识别用户情绪（准确率 92%）。其多轮对话引擎可自动关联历史订单信息，使复杂问题解决时长从 8 分钟缩短至 1.5 分钟，客服人力成本降低 40%。

• 

  动态需求预测体

  采用深度学习与协同过滤算法。综合分析用户行为数据（如浏览时长、加购记录）生成千人千面推荐列表，在服装品类中使点击率提升 35%。其强化学习模块可实时调整推荐策略，应对促销节点流量波动（如 “双 11” 期间转化率提升 28%）。

• 

  库存管理体

  智能供需平衡体，基于 LSTM 神经网络预测需求。整合历史销售数据、社交媒体热度及季节因素，提前 7 天预测 SKU 销量波动（准确率＞85%）。在生鲜品类管理中，使库存周转率提升 30%，损耗率从 15% 降至 4%。

• 

  全渠道投放策略体

  结合博弈论与实时竞价技术。自动分配预算至 ROI 最高的广告渠道（如搜索广告 / 信息流广告），通过 A/B 测试优化创意素材（如文案、图片）。在美妆行业中，使广告 CTR 提升 35%，CPC 降低 22%。

• 

  动态定价体

  整合竞品价格与用户行为数据。通过强化学习模拟价格调整对销量的影响，在 3C 品类中使毛利率提升 8%。其联邦学习框架可跨平台共享数据（如比价网站、电商平台），保障隐私的同时提升定价精准度。

• 

  售后支持体

  智能退换处理体，结合 OCR 与流程自动化技术。自动识别退货原因（如 “尺码不符”“质量问题”），通过 RPA 机器人完成退款、补发等操作。其情感安抚模块可触发个性化话术（如 “为您申请运费补偿”），使售后满意度从 75% 提升至 92%。