🚀 产品介绍
开发公司:Infimate(创始团队来自阿里巴巴、百度等科技企业)
创始人背景:程道放(前淘宝直播事业部负责人,曾主导孵化印度短视频平台VMate,阿里11年老将)
产品定位:基于大模型的AI购物智能体(Agent),通过自然语言交互提供“闺蜜式”消费决策支持,主打海外电商市场。
👥 适用人群
人群类型 | 需求场景 |
---|---|
海外年轻消费者 | 解决跨境购物信息差,获取本土化穿搭建议与优惠攻略 |
时尚敏感型用户 | 实时追踪全球潮流趋势(如Tiffany蓝、牛油果绿等元素) |
价格决策困难者 | 自动计算最优优惠组合,跨平台比价(闲鱼/抖音/私域社群等) |
中小跨境商家 | 通过AI预测爆款趋势,反向指导供应链选品 |
⚙️ 核心功能与技术实现
动态时尚元素捕捉
- 原理:多模态生成技术(文本+图像分析)扫描社交媒体、秀场、KOL内容,提取当季流行元素标签库
- 输出:生成专属穿搭方案(结合用户身形/肤色数据)
全链路优惠决策引擎
- 原理:检索增强生成(RAG)接入电商平台API+私域优惠社群,实时计算最优价格路径
- 案例:星巴克代下单场景中自动组合闲鱼券+平台折扣,节省30%成本
跨境供应链桥接
- 原理:通过需求预测模型压缩“设计-生产-履约”周期,解决传统供应链5-9级信息扭曲问题
- 效果:将国内“小单快返”模式(如SHEIN)适配至基础设施薄弱地区
多平台无缝履约
- 原理:智能体(Agent)工具调用架构,支持跨App操作(如自动填写地址、支付、跟踪物流)
- 交互:以社交账号(如微信)为载体,对话式完成全流程购物
B端趋势反哺系统
- 原理:用户行为数据脱敏后生成时尚洞察报告,指导品牌商新品研发(类似欧莱雅AI精测仪数据闭环)
💡 工具使用技巧
精准需求描述 → 对AI说:
“周末约会穿,想要显白的薄荷绿连衣裙,预算500以内”
(比“推荐裙子”触发更精准检索)优惠组合触发 → 指令示例:
“买星巴克燕麦拿铁大杯,用最省钱的方案”
(自动调用闲鱼代下单+美团券组合)风格进化训练 → 每月更新:
“不喜欢上次推荐的印花,法式简约风优先”
(持续修正推荐算法偏好)跨境物流加速 → 备注关键词:
“急用!7天内到美国的运动鞋”
(自动过滤物流商,匹配空运专线)
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