捕获·产品目录
您的 AI 缺少的产品数据基础。
个性化止步于“谁”，而没有“什么”的模型。 Flash 添加了一个支持 AI 的产品目录， 可灵活适配您的垂直行业——包括序列化的奢侈品、服装尺码表、餐饮组合——这些内容与您的 ERP 系统和 Shopify 同步，并连接到每个订单行，以便您的客户细分和客服人员能够最终对产品、类别和品牌进行推理。
问题
你了解你的成员。您无法对他们购买的商品进行个性化设置。
你无法预测他们接下来会购买什么
您知道您的会员是谁，但却不知道该向他们展示什么。由于个人资料中没有产品、类别或品牌偏好信息，因此最佳推荐产品、交叉销售和补货时机的选择都只能靠猜测。
一个模型无法适用于所有垂直行业
珠宝需要单件序列，服装需要尺寸矩阵，餐饮需要组合。通用目录迫使您将业务转向该工具。
你的人工智能没有什么可读的
如果没有规格说明、尺码指南或产品相关的基础内容，消费者机器人就无法回答“这个不含麸质吗？”或“我应该买什么尺码？”之类的问题。
AI 基础设施
旨在让您的代理和机器人能够对产品进行推理。
一个完整的目录
产品、变体、序列号商品、组件、媒体、内容、库存、价目表、产品系列和逐项订单——一个统一的模型，适用于您的团队。
您的人工智能可以阅读的内容
每件产品都带有丰富的描述、规格、常见问题解答、尺寸和护理指南以及证书——面向客户的人工智能机器人读取这些知识来回答产品问题。通过 AI 工具或应用内目录控制台浏览它。
下一个最佳产品推荐
共同购买引擎（“购买了 X 的会员也购买了 Y”）加上类别亲和力，为每个会员生成个性化的下一个最佳产品选择——通过电子邮件的推荐模块显示（无需连接），可供 AI 代理使用，并通过 API 显示。
建议
了解每位成员的下一步购买计划。
一旦订单包含其商品明细，最佳产品推荐引擎会将购买历史记录转化为每个成员的选择。结合两个信号，始终排除他们已拥有的商品：共同购买（“购买此商品的会员还购买了……”，每日更新）和品类偏好（他们已购买品类中的热销商品）。不依赖历史记录，不进行猜测——推荐基于真实行为。
在会员资料中
每位会员的“产品”标签页都会显示他们的购买记录、收藏以及“可能喜欢”的推荐——这样您的团队就能根据具体情况采取行动。
在活动中
在电子邮件中添加“推荐”模块——每位收件人都会自动看到自己选择的商品（图片、价格和产品页面链接）。此功能由内置引擎驱动，无需任何连接或选择操作。
适用于 AI 代理和代码
代理和您自己的应用程序通过 Flash 的 AI 工具和 API 读取每个成员的选择。相同的发动机，每个表面。
行业模型
一份能够灵活适应您所在行业实际销售方式的产品目录。
并非每个行业都采用单独的系统——而是一套灵活的构建模块加上自定义属性，因此无需为新行业重新构建。以下每个模型目前都已在产品中上线。
单件商品序列号
每一件实物都单独追踪——拥有专属序列号number、真品证书以及详细信息（克拉、金属、机芯），并在销售时记录所有权。
尺寸和颜色选项
每种尺码和颜色组合都作为可销售的变体——您的造型师和人工智能需要了解合身度和退货详情，以便推荐合适的尺码。
组合和修饰符组
自选套餐：由必需组件和可选附加项（例如：选择配菜、添加饮料）组成的主产品，每个附加项均需额外付费。
品牌 · 类别 · 价格表
层级分类、品牌、分级/区域价格表、按门店或仓库划分的库存——多类别目录所需的广度。
一个可灵活应用于各个垂直领域的目录，随时满足您的人工智能需求。
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