概述

针对服装电商流量成本高、转化率波动的痛点，寻求一种能够深度理解服饰美学与用户意图的智能交互技术，并形成对应的专利，实现销售全流程的自动化与智能化。

需求详情

核心技术需求：用户画像与精准匹配： 获取基于用户历史购买、搜索及视觉偏好的深度学习算法专利，实现“千人千面”的服饰精准推荐。多模态智能导购： 寻求具备意图识别能力的对话系统，能够自动处理关于尺码、面料、搭配建议的复杂咨询，并支持情感计算以提升话术的亲和力。高转化话术库自动生成： 基于历史成交数据，自动迭代生成能够促进下单的营销话术及催付逻辑。拟购买专利方向：《基于深度学习的服饰推荐方法》、《一种电商环境下多轮对话意图识别系统》、《基于用户行为数据的实时转化率预测模型》。