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百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺-幫助品牌獲得3%-5%的銷售增長

來源:上海百秋尚美科技     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/10   主題:其他 [加盟]

在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下,零售行業(yè)的競爭日益加劇,百秋旨在通過大模型的應(yīng)用,為行業(yè)提供典型的示范應(yīng)用案例,展示如何利用人工智能技術(shù)提升品牌運營效率與消費者滿意度。

百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺(以下簡稱:百秋AIGC平臺)構(gòu)建了完善的客戶價值體系,除基于RFM模型對客戶的購買行為進行分析外,還整合了CRM(客戶關(guān)系管理)和CEM(客戶體驗管理)。通過品類構(gòu)成與增速的細致研究,為品牌方提供科學(xué)的商品策略和價格制定指導(dǎo)。運用清華智譜、通義千問、GPT3.5、GPT4等大模型對大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和分析,提升價值密度,優(yōu)化商品均價與贈品價值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過深入分析真實的凈客單價,幫助品牌方精準(zhǔn)定位價格策略,制定相應(yīng)的市場對策。 百秋AIGC平臺已應(yīng)用于超百家品牌店鋪,支持品牌在天貓、京東和抖音平臺,及官網(wǎng)小程序私域平臺的數(shù)智化經(jīng)營,實施后幫助品牌獲得3%-5%的銷售增長,消費者滿意度提升5%-20%,企業(yè)內(nèi)部運營成本降低10%。

在數(shù)字零售行業(yè)的實際運營過程中,品牌方需要面對大量的數(shù)據(jù),包括銷售、人群、商品、訂單等各方面,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和方法無法高效、精準(zhǔn)地滿足品牌方的精細化需求。品牌方迫切需要通過技術(shù)研發(fā)與業(yè)務(wù)流程的深度融合,實現(xiàn)從供應(yīng)鏈管理到消費者體驗的全方位優(yōu)化,運用大模型等先進的人工智能技術(shù),針對人、貨、場等不同場景快速、精準(zhǔn)地提供洞察分析和決策建議,從而實現(xiàn)進一步提升品牌運營效率。

百秋AIGC平臺憑借在技術(shù)和科研方面的持續(xù)投入,不斷面向零售行業(yè)的延伸,實現(xiàn)數(shù)字化賦能高質(zhì)量發(fā)展。百秋AIGC平臺不僅專注于數(shù)字零售的全鏈路運營,還積極擴展至產(chǎn)業(yè)鏈上下游,構(gòu)建了一個完整的服務(wù)體系。通過加速品牌零售業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,顯著提升了品牌的運營效率。百秋擁有200余項知識產(chǎn)權(quán),并在平臺內(nèi)集成了16款自主研發(fā)的應(yīng)用,涵蓋從產(chǎn)品研發(fā)輔助到零售的多個環(huán)節(jié),并與品牌方在設(shè)計和生產(chǎn)場景中進行深入探索,在同行業(yè)中處于領(lǐng)先地位。

主要能力:

1.數(shù)字零售全鏈路通用洞察分析:使用LLM搭建各品類的內(nèi)容標(biāo)簽體系,打造旗艦店流量+銷售的相關(guān)性產(chǎn)品,賦能產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)以及營銷策略。同時實現(xiàn)運營商業(yè)洞察自動化,并支持多語言場景。

2.客服洞察定制:應(yīng)用GPT的推理引擎,結(jié)合訂單、商品數(shù)據(jù),完成自動化影響分析,形成可執(zhí)行的業(yè)務(wù)洞察,直接驅(qū)動商品的生產(chǎn)、開發(fā)迭代,以及營銷、零售的調(diào)整。

3.構(gòu)建完善的客戶價值體系:整合CRM(客戶關(guān)系管理)和CEM(客戶體驗管理),CRM系統(tǒng)通過整合交易記錄、溝通歷史等行為文本,優(yōu)化客戶互動和服務(wù)效率;而CEM則從客戶角度出發(fā),分析客戶滿意度調(diào)查、反饋和社交媒體互動等態(tài)度文本,從而全面提升客戶體驗。

技術(shù)創(chuàng)新:

1.百秋在現(xiàn)有大模型的基礎(chǔ)上,使用自主研發(fā)的RAG技術(shù)、推理引擎以及知識庫,在應(yīng)用場景上做創(chuàng)新探索。

2.在客戶價值體系以及商品復(fù)購知識圖譜,百秋借鑒行業(yè)的最佳實踐,融合百秋在時尚、運動、美妝行業(yè)獨有的電商經(jīng)驗和技術(shù)手段,推動行業(yè)發(fā)展。具體技術(shù)包括:

• LLM大模型:使用了GPT3.5、GPT4、通義千問、智譜AI等模型,提升客戶服務(wù)質(zhì)量,通過對話管理和意圖識別,提高銷售效率。

• 大數(shù)據(jù)和AI:使用OLAP分析、線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,以深入理解消費者偏好,優(yōu)化產(chǎn)品分類和營銷策略。

• NLP:通過技術(shù)如Word2Vec, NER, Bert分析社交媒體和電商平臺上的消費者反饋。

• RFM用戶分層模型:根據(jù)用戶在電商購物和訂單的主要特征,進行分類排隊,分清重點和一般,從而有區(qū)別地確定市場營銷和客戶觸達方式。

實施效果及應(yīng)用落地情況:

目前百秋AIGC平臺在數(shù)字零售市場中,已應(yīng)用于超百家品牌店鋪,支持品牌在天貓、京東和抖音平臺,及官網(wǎng)小程序私域平臺的數(shù)智化經(jīng)營。

社會效益:

百秋AIGC平臺為零售行業(yè),特別是品牌方提供了一種革命性的方式,通過集成先進的自然語言處理技術(shù),百秋AIGC平臺能夠理解和響應(yīng)品牌方的需求,提供即時、準(zhǔn)確的客戶服務(wù)解決方案。幫助企業(yè)構(gòu)建更加智能化、自動化的全鏈路解決方案,并支持多語言場景,匹配國際品牌的本土化需求,通過技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用帶動數(shù)字零售產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展。

經(jīng)濟效益:

直接經(jīng)濟效益因阿里平臺業(yè)務(wù)的復(fù)雜度難以全面量化,但通過實施本方案,品牌方獲得3-5%的銷售增長,在行業(yè)退款率普遍上漲的情況下,較大盤少漲3%。應(yīng)用推廣情況: 本技術(shù)解決方案已應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部及市場化推廣。在內(nèi)部應(yīng)用,主要通過大模型訓(xùn)練和分析客戶數(shù)據(jù)來優(yōu)化決策過程,平均降低了25%的市場分析費用�?蛻魞r值體系的集成使得消費者滿意度提高5%-20%,內(nèi)部運營成本降低10%。在市場化、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,該技術(shù)方案已應(yīng)用于天貓、京東和抖音平臺,及小程序私域平臺的店鋪運營。





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配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運行,為豐富的知識庫應(yīng)用提供強大的支持;保障了用戶知識和應(yīng)用的隱私性和高效性

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第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機交互協(xié)作,注重人類對人工智能的反饋訓(xùn)練

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數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式

人工智能開源大模型生態(tài)研究-開源為先 場景突破

深入分析了人工智能大模型的開源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模高于開源大模型
資料獲取
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