我們如何提供協助
動態定價調整
使用人工智慧即時自動調整產品定價，以根據需求、競爭對手和庫存水準實現收入最大化。
利用 AI 實現個人化 CX
利用人工智慧代理提供量身定制的客戶服務交互，根據偏好和歷史記錄提高保留率和滿意度。
庫存預測
使用LLMs 預測庫存需求，根據趨勢自動調整供應鏈，減少庫存積壓和缺貨。
大規模內容生成
自動建立和在地化適合各種人口統計和需求的產品描述和行銷內容SEO 要求。
詐欺偵測
即時偵測可疑的購買模式，透過自動化安全工作流程減少詐欺和退款。
客戶趨勢預測
分析非結構化資料以預測消費者趨勢，從而加快產品發布速度並進行有針對性的行銷活動。
為零售業的未來做好準備
到 2025 年，預計 70% 的零售商將採用人工智慧驅動的解決方案來提高客戶參與度並建立忠誠度（凱捷研究院）。該軟體超越了基本的自動化，使企業能夠利用新興的零售趨勢。借助智慧庫存管理、動態定價和先進的客戶洞察，公司可以在競爭日益激烈的市場中保持領先地位。
營運效率和成本節約
到 2030 年，自動化預計將使零售業的勞動成本降低高達 25%（麥肯錫公司）。人工智慧驅動的解決方案簡化了訂單履行、庫存管理和客戶服務等流程，從而實現更有效率的營運。自動化不僅可以最大限度地減少人工幹預，還可以確保一致的高品質輸出，從而大幅節省成本。
透過個人化和洞察力推動銷售
實施人工智慧驅動的個人化策略的零售商的平均訂單價值增加了 15%（《哈佛商業評論》）。具有先進的LLM 透過編排，人工智慧代理可以分析客戶數據來預測偏好並客製化購物旅程，從而實現更高的轉換率和更大的收入。
整個零售業務的生產力提升
自動化預計將使零售業的生產力提高 10%（德勤）。自主人工智慧工作流程減少了重複性任務所花費的時間，使團隊能夠專注於業務的策略領域。從優化供應鏈到管理促銷活動，該技術可適應零售業不斷變化的需求。
利用先進的人工智慧技術改變零售業
自動化、人工智慧代理和LLM 編排不僅僅是技術升級——它們代表著零售業的未來。採用這些解決方案的企業可以提高效率、促進銷售並重新定義客戶體驗，將自己定位為下一個零售創新時代的領導者。
