DeepSeek激发AI应用潜力，微盟基于深耕零售行业多年的经验沉淀、以及在大模型应用层面的产品技术能力，推出了面向零售行业的导购Agent产品——“导购任务AI+”。通过“微盟WAI”集成国产大模型DeepSeek，以更强的推理、调度能力，重塑导购任务的策划管理流程，帮助零售企业提升运营效率，优化客户触达与转化效果。
传统模式下，导购任务策划依赖人工，在效率与精准性上略显不足；导购任务也缺乏动态管理和调整的机制。此外，商家多区域、多门店和多层级的组织架构，也提高了信息流通的门槛，让多区域的任务管理和协同提效。
微盟“导购任务AI+”将借助DeepSeek等大模型平台的能力，以【AI智策引擎】、【AI智效洞察】和【AI智域管控】三大能力模块，致力于帮品牌更智能化管理导购任务。AI智策引擎能够快速生成精准的导购任务方案，并自动配置任务策略；AI智效洞察辅助导购任务的落地执行，实现实时监控与动态优化，辅助任务策略调整；AI智域管控支持多层级管理实时协同，提升区域、店群和门店的任务执行效率。
01
AI智策引擎：任务策略智能推荐，一键配置
通过多维度数据分析，AI智策引擎作为”智慧策略“大脑，可智能化推荐契合现状的最优导购任务，并支持任务的一键配置和灵活调整，为零售企业的导购任务策划全面提效、提质。
导购任务智能策划
AI智能推荐最优任务策略：AI根据商户的活动诉求，依据客户浏览、购买、互动等行为数据分析，自动生成最适配的任务策略推荐，包含任务场景、名称、目标客户、素材选择（如商品、促销、券）及详细推荐理由的任务策略方案。这不仅提高了任务的针对性和有效性，也为零售企业节省了大量策划的人力、时间和资源。
导购任务与目标匹配
AI一键配置任务提升效率：在任务方案确认后，AI能自动唤起并一键完成配置，同时支持商户根据实际需求灵活调整配置以满足个性化运营需求，实现从策划到配置的全流程无缝衔接，简化任务创建流程，降低操作成本。
AI智能生成导购任务素材：AI还能生成导购任务素材，可根据任务形式快捷、智能地生成分享话术和商品图片等任务素材，为导购触达客户提供丰富的素材弹药。
02
AI智效洞察：任务精准预测，优化资源配置
以往策划并执行活动时，往往需要大量的资金与人力资源投入。而任务一旦启动，由于缺乏实时的数据反馈和动态调整机制，企业往往无法快速发现和修正问题，导致资源浪费和转化效果下降。AI智效洞察则提供任务启动前的效果预测和执行过程中的动态调整，帮助商户精准优化资源配置，快速修正问题，提升任务转化效果。
转化漏斗前置预测：基于“任务效果智能预测”能力，微盟导购AI Agent能够基于历史任务数据、当前导购和客户的数据综合分析，从“导购触达”到“客户触达”两个维度去预测任务漏斗数据，为商户提供科学预估。
AI预测转化漏斗
任务实时校准追踪：在导购任务实际执行过程中，AI还将进行实时数据漏斗监测，从导购端，可以看到有多少导购接受任务、发布任务和完成任务；从用户端，可以看到触达客户数、点击客户数、领券客户数和核销客户数，AI还将预测数据与任务执行过程中的效果数据，进行任务结果数据的动态分析预测，帮助零售品牌实时了解实际效果数据与目标效果的偏差。AI还能针对任务执行偏差提出优化建议，进而反哺零售企业持续提升对导购的管理。
03
AI智域管控：分角色协同，细化管理颗粒度
导购任务转化的成效与终端导购的执行力密切相关。但零售行业的参与者众多，尤其是对多区域、多店群、多门店的品牌来说，任务发布后，不同层级的管理者信息流通不畅，使得任务执行的管理效率低下。AI智域管控则能解决区域和多层级管理中的数据割裂问题，实现各级导购任务管理者的实时协同。
角色数据权限分级管理：导购任务AI+通过多角色权限配置、实时监控和移动端集成，支持跨区域、跨层级的精细化管理。区域长、店群长和门店节点等不同角色能够根据自身职责范围精准获取所需数据，实现整体优化、精细管理和店面销售目标达成的有效管控。具体而言，区域长可查看区域节点数据及任务进度以优化整体管控；店群长能查看所管辖店群的任务数据，实现精细化任务管理；而门店节点则专注于当前门店任务数据，确保店面销售目标的有效达成。
随时随地掌控任务动态：导购任务AI+为零售商家升级AI任务管控工具，全面提升商户的移动化管理效率和任务执行效果，不同角色管理者可在微盟商户助手上查看实时任务预览、执行跟踪和效果分析，并据此动态调整执行策略，极大提升精细化管理效率。
结语
当前，零售行业正从商品为王、渠道为王进入到以用户为中心的数字化全触点时代。当消费者成为品牌最宝贵的资产，距离消费者最近的导购群体，已经成为零售行业数字化转型中的关键角色。微盟推出的导购任务AI+解决方案，将帮零售品牌更智能化管理导购任务，积极拥抱AI，加速实现从“数字化”到“数智化”的演进。
注：文/龚作仁，文章来源：Laborer，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：Laborer
