AI應用技術
自然語言、機器學習、推薦系統、數據分析　　

技術應用領域
電子商務、客製化銷售　　

應用名稱
數位店長　　

應用描述
在當今快速發展的電子商務時代，個人化服務和精準行銷已成為決定企業成敗的關鍵因素。然而，許多電商平台仍然面臨著無法為顧客提供個性化商品推薦的挑戰，導致潛在銷售機會的流失和客戶體驗的降低。顧客往往需要花費大量時間搜尋感興趣的商品，這不僅降低了購物效率，也影響了整體滿意度。此外，缺乏有效的會員分級系統使得電商難以針對不同價值的客戶制定相應的行銷策略，進而影響了客戶價值的最大化。鑑於這些挑戰，我們提出了「數位店長」計畫，旨在通過先進的人工智能技術，全面提升電子商務平台的個人化推薦能力和客戶管理水平。這項創新不僅能夠顯著提高商品的曝光率和銷售轉換率，還能大幅優化客戶體驗，提升客戶價值管理的精準度。更重要的是，通過提供個性化的購物體驗，我們期望能夠增強客戶黏著度，提高客戶滿意度和回購率，從而為電商平台創造長期、可持續的競爭優勢。　　

運用技術
數位店長核心應用技術包括自然語言處理、相似度計算、推薦算法、用戶行為分析、RFM模型和機器學習。系統利用FastText技術進行自然語言處理，將商品的文本信息轉換為向量表示，為後續的相似度計算奠定基礎。基於這些向量，系統計算商品間的文字相似度，並結合產品排名和類別交集等因素，實現「以物推物」的智能推薦。通過實時分析用戶的瀏覽足跡，數位店長能夠動態調整推薦內容，提供個性化的購物體驗。同時，系統整合了RFM模型，運用最近購買時間、購買頻率和購買金額等指標進行客戶價值分析和分層。這些技術的綜合應用，再加上持續的機器學習優化，使數位店長能夠不斷提升其推薦準確度和客戶管理策略，為電子商務平台帶來顯著的效益提升。　　

效益
1. 提高銷售額：通過精準推薦，增加交叉銷售和追加銷售的機會，提升整體銷售表現。 2. 改善用戶體驗：個性化推薦能夠幫助顧客更快找到感興趣的商品，提高購物滿意度。 3. 提升客戶忠誠度：更好的購物體驗和個性化服務有助於增加客戶黏著度和回購率。 4. 優化庫存管理：基於推薦系統的數據，商家可以更準確地優化庫存水平。 5. 提高行銷效率：通過會員分級，商家可以實施更有針對性的行銷策略，提高行銷投資回報率。　　

應用/研究單位
禾多移動多媒體股份有限公司　　

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Jenny Lee 女士 jenny.lee@avividai.com