为加快推动大模型核心产业和高端人才集聚，全力打造国内行业大模型示范标杆。广州市和海珠区投入并支持建设人工智能大模型应用示范区，支持企业创新、发展AI人工智能。所以，在此背景下我司参与了此次项目的宣讲介绍方案，积极参与到AI人工智能的创新项目中去。
Legendshop的创新融合——P2S2C 双层漏斗模型与AI人工推荐的专利选品模式在当今快速变化的市场环境中，供应链平台面临着前所未有的挑战与机遇。为了更好地服务客户，优化库存管理，并捕捉最新的市场趋势，我们推出了一种创新的选品模式——结合P2S2C双层漏斗模型与AI人工推荐，打造出更加智能、精准且人性化的选品流程。
一、方案介绍
1.P2S2C 双层漏斗模型
P2S2C（Product to System to Consumer）模型通过商品供应链和系统自动计算双重筛选，实现与消费者需求的精确匹配。
这一模型包括以下几个关键步骤：
海量商品进驻：供应商A、B、C等大量商品进入供应链体系。
供应链筛选：通过供应商管理机制、供应链管理团队以及智能算法匹配机制，对海量商品进行初步筛选，确保商品的质量和市场适应性。
优选商品：利用AI人工智能算法进行精确匹配，进一步筛选出最符合市场需求的商品。
细分市场分配：最终优选的商品被分配到不同的细分市场，如母婴私域、社区私域、企业福利私域A和企业内购私域B，以满足不同客户群体的需求。
2.AI与人工推荐的结合
我们的专利模式不仅依赖于AI的强大数据处理能力，还融入了人类专家的专业知识和市场直觉。
那么，如何运作的呢？
初步筛选：AI首先根据历史销售数据、市场趋势、用户行为等多方面信息进行初步选品，生成一个候选列表。
人工审核与调整：由专业的采购经理或买手团队对AI选出的商品进行审核，剔除不适合的产品，同时加入他们认为有价值的其他选项。
标签管理：AI负责自动生成基础标签，如尺寸、颜色、材质等；而人工则专注于添加更具描述性和引导性的高级标签，比如“适合户外运动”、“环保材料”等。
反馈循环：将最终选定的商品投放市场后，收集顾客反馈和销售数据，以此作为后续改进AI模型和个人判断的重要依据，形成持续优化的闭环机制。
二、应用价值
1.提升准确性与灵活性：这种双重保障机制使得选品既具备科学依据又不失灵活性，能够迅速响应市场变化及特殊事件的影响。无论是新兴的小众市场还是尚未被算法捕捉到的独特机会，人工团队都能识别并加以利用，推动产品创新和服务差异化。
2.增强客户满意度，推动产品创新：结合AI和人工推荐的商品往往能更好地满足客户的个性化需求，因为它们既考虑到了广泛的趋势也照顾到了个体偏好。此外，人工团队能够识别出新兴的小众市场或尚未被算法捕捉到的独特机会，进而推动产品创新和服务差异化，为品牌带来新的增长点。
Legendshop通过P2S2C双层漏斗模型与AI人工推荐的完美融合，我们不仅提高了运营效率，增强了市场响应速度，更重要的是，为客户提供了一个更加贴心、个性化的购物体验。这种创新的选品模式是我们在数字化转型道路上迈出的关键一步，也是我们对未来零售业发展的坚定承诺。
