AI 智能导购
它先听懂，再去仓库里找
搜索框要顾客先知道商品叫什么；导购要顾客只说清楚自己想要什么。这一步之差，决定了转化率。
顾客说「送丈母娘，预算 800，她血糖高」——它给 3 个能直接下单的方案，而不是 60 个搜索结果。
- 是什么
- 面向 C 端的语义导购智能体，接商品库、实时库存、价格、优惠券与会员权益
- 谁在用
- 品牌自营商城、私域小程序、门店导购的企业微信
- 解决什么
- 搜索词猜不准、SKU 太多挑花眼、凑单算不清、客服只会丢链接
- 多久上线
- 单店 2 周试点；已有商城提供商品与库存 API 即可外挂接入
顾客看到的是三句话，后台是一整条链路
左边是顾客在小程序里看到的对话，右边是这次推荐的全部依据——每一个数字都能点开看是哪个 SKU。
推荐依据 · 可下钻
命中的商品属性
低糖认证礼盒装现货 42可用券 30 元本次调用的工具
界面取自 AI 智能导购的会话工作台：左侧对话，右侧召回漏斗、命中的商品属性、本次调用的工具及权限级别。
三步，每一步都能被检查
不是把商品描述丢给大模型让它编，而是让模型只负责理解与表达，数据和规则由商城系统提供。
听懂需求
把一句口语拆成可检索的条件：品类、预算、人群、禁忌（低糖 / 无添加）、时效。没说清的地方会追问，不硬猜。
查真数据
每一次推荐都过一遍实时库存、当前价格、可用券、配送时效。卖完的、超预算的、不发货的商品不会出现在答案里。
给可下单的方案
输出组套方案 + 推荐理由 + 券后价，一键加购。顾客改条件时只增量调整，不用重头问一遍。
能做什么，不能做什么，一次讲清
越早把边界说清楚，上线后扯皮越少。
✓它替你做的
- 语义找货：顾客不需要记住商品名或货号
- 场景组套：送礼、露营、开学，按场景配组合而不是堆单品
- 券后价实算：先算清最优券组合，再报价
- 多轮改条件：预算、人群、时效随时改
- 断码替代：指定款没货时给同价位同风格替代
- 跨店凑单：多商户商城里按店铺分别算门槛
×它不碰的
- 不改价格、不发规则外的券
- 不虚构库存与到货时效
- 不做医疗功效承诺（「降血糖」这类话术会被拦截）
- 不替代大客户谈判与合同条款
如果这个品类必须靠看实物、试穿、验货才能决定，导购能缩短决策，但替代不了线下体验——这类生意更适合把 AI 用在预约到店和搭配建议上，而不是硬推成交。
同一段对话，人工要来回 6 次
下面是灰度测试里的一段真实会话，条件改了两个，答案跟着收敛两次。
不是概念演示，是已经在跑的店
数据来自客户公开披露与项目复盘；口径为上线后 3 个月对比上线前 3 个月。
三一全球购内部员工在使用 AI 入口找货与下单
三一全球购 · 员工内购商城首次响应时间，夜间与节假日无人工值守
三一全球购 · 项目复盘全量可被语义检索，不依赖人工维护关键词表
典型客户商品库规模两周，从一条咨询线开始
不建议一上来就全店铺开。先挑流量最高的一条线跑通，再复制。
接数据
开通商品、库存、价格、优惠券 API 只读权限；导入尺码表、成分表、禁忌标签。
定规则
配置推荐边界：哪些品牌必须优先、哪些品类不做推荐、券的使用上限。
灰度跑
先放 10% 流量跑两周，看转化率、客单价、转人工率三条线，再逐步放量。
AI 智能导购常见问题
AI 智能导购和商城搜索框有什么区别？
商品没货了，它会不会硬推？
推荐的品牌和商品能控制吗？
会不会乱发券把利润打穿？
需要多少商品数据才能跑起来？
六项能力，可以只开一项
同一套权限、知识与审计底座，按需开通；先跑通一条线，再扩到下一条。
AI 智能导购是面向 C 端的语义导购智能体，接商品库、实时库存、价格、优惠券与会员权益。顾客说「送丈母娘，预算 800，她血糖高」——它给 3 个能直接下单的方案，而不是 60 个搜索结果。
用户可能关心的问题
- AI 智能导购是什么？
- AI 智能导购怎么用？
- AI 智能导购能解决什么问题？
- AI 智能导购会不会改错数据？
- AI 智能导购多久能上线？
- 朗尊AI 智能导购支持私有化部署吗？
关键信息
- 是什么
- 面向 C 端的语义导购智能体，接商品库、实时库存、价格、优惠券与会员权益
- 谁在用
- 品牌自营商城、私域小程序、门店导购的企业微信
- 解决什么
- 搜索词猜不准、SKU 太多挑花眼、凑单算不清、客服只会丢链接
- 多久上线
- 单店 2 周试点；已有商城提供商品与库存 API 即可外挂接入
- 典型能力
- 语义找货：顾客不需要记住商品名或货号；场景组套：送礼、露营、开学，按场景配组合而不是堆单品；券后价实算：先算清最优券组合，再报价；多轮改条件：预算、人群、时效随时改；断码替代：指定款没货时给同价位同风格替代；跨店凑单：多商户商城里按店铺分别算门槛
- 明确不做
- 不改价格、不发规则外的券；不虚构库存与到货时效；不做医疗功效承诺（「降血糖」这类话术会被拦截）；不替代大客户谈判与合同条款
实施步骤
- 听懂需求：把一句口语拆成可检索的条件：品类、预算、人群、禁忌（低糖 / 无添加）、时效。没说清的地方会追问，不硬猜。
- 查真数据：每一次推荐都过一遍实时库存、当前价格、可用券、配送时效。卖完的、超预算的、不发货的商品不会出现在答案里。
- 给可下单的方案：输出组套方案 + 推荐理由 + 券后价，一键加购。顾客改条件时只增量调整，不用重头问一遍。
常见问题
AI 智能导购和商城搜索框有什么区别？
搜索框要求顾客先知道商品叫什么，返回的是一堆商品链接；AI 智能导购接受口语化描述，返回的是已经算好库存、价格、券和时效的组套方案，并说明为什么推荐。前者是找货，后者是成交。
商品没货了，它会不会硬推？
不会。每次生成答案前都会实时查库存，缺货 SKU 直接剔除；如果顾客点名要的款没货，会给同价位、同风格的替代款，并明确告知原款缺货。
推荐的品牌和商品能控制吗？
能。后台可以配置品牌优先级、黑名单品类、价格带区间和必推清单；规则优先于模型排序，模型只负责理解需求和组织表达。
会不会乱发券把利润打穿？
不会。券由营销中心统一发放，AI 只做「可用券的最优组合计算」，没有发券权限；涉及发券的动作一律走人工配置的规则。
需要多少商品数据才能跑起来？
商品标题、价格、库存、类目这四项是必需的；有规格参数、成分或材质、适用人群标签，效果会明显更好。一般 500 个 SKU 以上就能跑出可比的效果。