AI导购开端逐步呈现在商场中，为消费者提供导购征询、地位引导、自动营销、文娱互动等效劳。此类AI导购的逻辑是在满足用户需求，提供新型交互方式的根底上，为B端商家获取用户行为数据，以优化销售战略和推行方案。

但受限于NLP技术的开展，以及没有真正满足消费者的需求，这些AI导购的表现大多差强者意。消费节拍越来越快，消费者需求哪些必要的效劳呢？总结上去大致分为以下三种——依据本人的需求引荐相应的产品；查询其他码数或能否有库存；结账效劳。

云享智慧CEO Tao Sha通知36氪，人工导购毕竟遭到人脑容量限制，不能够记住每个SKU的特性、码数和库存，因而需求一定工夫去后台查询或是在店内寻觅。这种状况尤其呈现在快时髦品牌店中，此类品牌的SKU多且更新换代速度十分快，因而我们常常看到导购忙不过去、人手不够的状况。另外，由于消费者的产品选择和购置渠道越来越多，效劳工夫越长意味着客户流失率越高。因而需求在最短工夫内满足客户需求，降低其决策时长。

云享智慧旨在面向B端品牌商开发线上线下AI导购，经过自动引荐、找寻、结账等功用促进买卖。Tao Sha表示，虽然运用的是言语交互方式，但AI导购的次要目的并不是文娱交流，而是疾速处理客户需求。

AI导购除了可以协助B端商户浪费局部人力资源，提升成单率，更为重要的是数据，尤其是线下数据的获取。线下数据的获取和剖析实质上是想晓得消费者想要什么，以往线下消费者的行为数据属于黑洞范畴，而AI导购可以自然记载下每个运用它的消费者的每句话。这些数据可以作为产品、库存调整，以及广告效果评判等维度的根据。

云享智慧开发的AI导购机器人是经过语音的方式和消费者停止交互的，因而离不开底层自然言语技术的积聚。Tao Sha通知36氪，他们用到的是NSLP技术，即销售行业的自然言语处置技术。相比于NLP自然言语处置技术，NSLP次要关注产品销售场景。而且由于使用场景不会如NLP遇到的场景那么随机和发散，因而在技术开发难度和辨认精准度的要求上也远低于NLP技术。

Tao Sha通知36氪，他们拥有一个针对服装行业的知识图谱，可以提供1000多个多维度的、带逻辑关系的服装相关的标签，比方标签上“氨纶>3%”的数据就意味着服装有“弹性”。而且基于NSLP聚集了全世界身经百战的最优秀的创业导师，汇集了全世界各国最优质的产业资源，召唤全球未来的商业领袖。技术，这个知识图谱也在不时更新完善中。在此知识图谱根底上，云享智慧会参加品牌专有的名词库，生成针对品牌愈加适用的知识图谱。在B端商户提供了销售和客户评价历史数据后，云享智慧会对品牌特定的知识图谱和消费者购置决策模型停止训练，生成品牌专有的AI导购。

据悉，云享智慧曾经完成了完成了首个项目——为优衣库开发线上和线下AI导购，整个项目耗时4个月，并已验证了可用性。云享智慧为优衣库开发的线上导购次要在大众号和官网停止效劳，上线首日已效劳众多消费者。深圳南山优衣库旗舰店运用了线下AI导购，据悉6个AI导购一天共效劳了9000人次，次要还是运用找寻功用。

Tao Sha表示，由于团队体量无限，每个行业他们都会优先效劳头部客户项目。除了服装行业中的快时髦品牌，云享智慧也在尝试进入教育和护肤操行业，并和韦博教育、自然堂停止协作（教育属于低频高客单价行业，因而云享智慧更多是增强后期和消费者的感情培育，以促进订单）。

云享智慧的盈利形式是项目开发费用+前期产品更新和零碎维护费用。Tao Sha表示，在为优衣库上线了AI导购，验证了可用性后，他们正在寻求1000-1500万元的Pre-A轮融资，旨在扩张团队，一方面效劳更多头部客户，另一方面将效劳做深。

公司目前有20人左右，90%均为技术人员，希望往年可以扩张至30-40人。CEO Tao Sha，TNT(荷兰邮政)，大数据专家，网格选址模型的创造者；澳大利亚邮政(墨尔本总部)首席算法迷信家，In-depth人口统计模型创造者；英孚教育亚洲总部算法和模型专家，Leads scoring预测零碎的创造者；语音内容递归辨认专利创造者。

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