尺码和款式问题反复回答
顾客重复询问尺码怎么选、面料、洗涤和是否有货，店员或客服需要反复翻资料回答，高峰期来不及回复。
这些工作问题值得先梳理
搭配建议依赖个人经验
不同店员给出的搭配建议不一致，新员工缺少经验，难以把整套搭配稳定地推荐给顾客。
咨询线索没有沉淀
顾客问过什么、感兴趣哪些款式、被什么问题卡住，没有记录，后续跟进和选品调整缺少依据。
围绕一条业务流程建设
- 01
整理商品知识
整理款式、面料、尺码表、颜色、价格、洗护说明与搭配规则，明确资料来源、有效版本和更新负责人。
- 02
配置问答与推荐
基于大模型与商品知识库，按顾客身高体重、场景和偏好检索资料并回答，附上依据，库存信息从已有系统读取。
- 03
设定人工接续规则
确定退换货、定制、投诉或资料中没有答案的问题自动转店员，并带上对话摘要。
- 04
试运行与评测
用真实咨询问题检查回答与推荐，记录错误并补充资料，再逐步扩大使用范围。
交付成果怎样核对
| 交付成果 | 包含内容 | 核对方法 |
|---|---|---|
| 商品知识库 | 款式、尺码、面料、搭配规则及版本 | 随机抽取常见问题，核对答案与商品资料一致 |
| 导购问答与推荐 | 按顾客情况回答并推荐搭配，附资料依据 | 用真实咨询样本，检查推荐是否符合搭配规则 |
| 转人工记录 | 转接原因、对话摘要与顾客需求 | 店员接手时无需重新询问基本信息 |
| 咨询与评测报告 | 高频问题、未答出问题与资料补充清单 | 依据报告能指出需要补充的资料 |
用一条业务示例说明
方案示例：顾客咨询一件外套，说明身高、体重和通勤场景。助手依据尺码表给出尺码建议，推荐两种内搭并说明理由，附上面料与洗护说明；顾客询问定制袖长时，助手转给店员并附上已知信息。以上为方案示例，不代表任何具体客户，也不承诺具体转化效果。
开始沟通时可以带什么
商品与尺码资料
提供当季商品清单、尺码表、面料与洗护说明、搭配规则。
常见咨询问题
整理最近的真实咨询记录，标出哪些问题常被问及、哪些必须由店员处理。
渠道与库存来源
说明助手将放在小程序、企业微信还是其他渠道，库存数据来自哪里。
常见问题
AI导购会不会乱推荐或答错？
我们让回答基于商品知识库并附资料依据，资料中没有答案时不会随意编造，而是转人工或标记待补充。上线前用真实咨询样本评测，并持续根据反馈补充资料。
为什么用DeepSeek这类大模型？
大模型擅长理解自然语言和组织回答，结合知识库可以让答案有依据。具体采用哪种模型，会结合效果、成本和数据要求评估。
能看到门店实时库存吗？
可以评估从已有进销存或商城系统读取库存状态；如果无法提供接口，也可先用人工更新的库存状态，并明确更新频率。
顾客数据怎么处理？
对话与顾客信息的使用范围在方案中明确，遵守相关法律法规与平台规则，并在需要时取得顾客授权。
相关服务与实践
企业知识库与知识助手
将产品手册、制度规范、工艺和业务资料整理为可维护的知识应用，让回答能够回到有效原文。
查看详情 →智能客服与产品选型
根据产品手册和规格资料辅助答复、补充选型参数，并将询盘摘要和待确认事项交给销售继续跟进。
查看详情 →乌鲁木齐智能客服系统
新疆青创为乌鲁木齐及新疆企业开发智能客服：基于知识库的AI客服、企业微信机器人、预约登记与转人工，减少重复咨询。
查看详情 →商家微信小程序开发
为乌鲁木齐商家开发微信小程序：商品商城、预约排队、会员积分、优惠券与扫码下单，并连接后台管理与库存订单。
查看详情 →