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.............

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