大模型与生成式AI结合：HelpLook引领零售增长新篇章

近年来，零售行业在数字化、技术革新、经济波动及消费者需求多变的挑战下，展现出强大的适应性和创新力。AI技术的深度融合，正引领零售、电商、教育等领域，尤其是零售业步入一个生产力飞跃、客户至上的全新时代。企业亟需挖掘客户与产品数据的潜力，利用统一的知识管理平台与差异化战略，以稳固并扩大其客户群。

1. 大模型时代：零售消费企业的数智化制胜之道

1.1 存量市场下的差异化竞争

随着"流量红利"的逐渐消逝及各种成本的持续上升，零售市场正步入一个激烈的存量竞争阶段。在此背景下，企业不仅要积极拓展多元化的营销渠道与触点，更需深化上下游的精细化管理，力求在降低成本的同时提升效率。面对经济环境的不确定性，消费者愈发偏爱那些质优价低的商品，促使企业重新审视并聚焦于商品运营的核心价值，以用户为中心，通过精细统一化管理商品信息并深入挖掘用户需求，来实现更精准的市场定位与服务。

1.2 AI大模型与生成式AI：零售增长的新引擎

据英伟达全球调查，69%的受访者认为AI对年收入增长有贡献，72%的人认为AI降低了运营成本。特别是生成式AI，作为AI的重要分支，正受到零售企业的广泛关注。

数据来源：《2024 年零售与消费品行业 AI 现状与趋势》

据麦肯锡报告，生成式AI每年有望为零售和CPG行业带来4000-6600亿美元的潜在影响。如何利用AI赋能零售行业知识管理，特别是提升零售商对商品优势的理解与转化能力，成为关键。HelpLook AI知识库恰为零售行业应用场景提供了新的解决方案。

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2. 如何构建双重客服体系，重塑零售行业新生态

2.1 对外提高零售客户满意度

过去，客服工作的重点主要集中在直接服务于C端消费者上。然而，在零售行业后端复杂且庞大的上下游产业链，涵盖经销商、门店等多个关键环节，其运营效率同样对用户体验产生着深远的直接影响。诸如物流配送的时效性以及线下门店所提供的服务质量等，都是决定消费者满意度不可或缺的重要因素。

2.2 对内沉淀企业内部知识资产

为提升整体服务，零售企业需细化客户服务链路，对外洞察客户需求，提供个性化服务；对内则需高效管理内部知识资产。HelpLook AI知识库助力企业轻松上传、整理并查询内部商品数据表格、文档资料，实现知识资产的统一便捷管理。

·快速整理商品数据信息：HelpLook AI知识库支持批量导入多种格式文档，如.docx、markdown、.xlsx、.pdf等，并按商品属性或应用场景分类。通过清晰的分类与标签体系，信息查找变得轻而易举。同时支持一键导出多种格式，方便企业分享或备份。可以很好地整理商品数据，包括价格、规格、数量、卖点等信息，为零售商或者合作企业建立一个AI在线培训系统。

·AI搜索助力洞察能力提升：HelpLook集成GPT-3.5、GPT-4o-mini、GPT-4-Turbo等常见AI大模型。能理解用户需求，提供精准搜索结果，还能根据用户行为与偏好，智能推荐相关知识内容，帮助企业快速识别问题，洞察客户真实意图，预见商业机会，降低人力成本。

·轻松集成企业应用系统：在网站嵌入HelpLook AI智能助手，实现24/7小时自动回复，知识沉淀自动化、智能化，形成完整闭环。同时支持自定义Prompt和配置API Key，打造企业专属的AI问答机器人，并轻松集成至网站、APP、小程序等第三方应用中。

3. 行业实践：HelpLook赋能零售企业有效降低客服压力

以HelpLook客户——海外华人食品批发超市为例，该公司通过用HelpLook搭建AI帮助中心，训练AI问答客服机器人，成功降低了人工坐席在线回复压力，提高了零售商采购效率和满意度。零售商能够自助获取最新产品报价单、产品种类等信息，无需人工介入，从而提升了整体运营效率。

大模型与人工智能正成为零售和消费企业在存量市场竞争中保持竞争力的关键工具。HelpLook通过持续创新与技术融合，构建一个以客户为中心的AI零售新方式，不仅提升了零售商的购物体验，还优化了企业自己内部的人员运营效率，实现了个性化服务与精准营销。

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