一、个性化商品推荐
1. 深度学习和 AI 算法：通过新算法如 COSMO-LM 结合常识分析，基于用户搜索和购物行为推荐。
2. 大数据分析与用户画像：收集分析用户大数据构建画像，了解购买偏好和痛点，依据用户评价反馈优化推荐。
二、优化购物体验
1. 个性化尺码建议：考虑多因素实时推荐合适尺码，聚集相似客户和产品，提高满意度减少退货。
2. 评论亮点与合身见解：从评论提取信息总结亮点，Fit Insights 工具为品牌提供合身见解改进产品。
3. 智能库存管理：利用 AI 技术根据历史销售和需求预测调整库存，降低成本提高物流效率。
三、持续优化与创新
1. 通过 A/B 测试不断优化推荐算法和购物体验功能。
2. 致力于引入新技术和功能，如重新设计尺码表和先进推荐算法，提升用户体验。
