01 / 五大行业 · VERTICALS
选你的行业,看它怎么卖你的货
每个行业一套 know-how,每家店再训一个只属于你的店铺模型。点进去看这个行业到底难在哪、行业模型接住了什么、你的店铺模型又不一样在哪。
01 / APPAREL · 服饰
导购的知识,跟不上货品流转的节奏
上新快、SKU 多、尺码版型高度非标。行业模型内置版型规则库、尺码拟合、官方搭配策略。
37.5%1 官搭 8h 回访率
看服饰方案 → 02 / HOME · 家居家装 高客单、长决策,夜间流量没人接
参数与安装咨询复杂。行业模型内置参数解读、场景化推荐、安装售后政策判断。
27% → 95%2 独立接待率一年爬坡
看家居方案 → 03 / OUTDOOR · 户外运动 徒步和越野,是两套完全不同的装备逻辑
场景化选品、专业参数门槛高。行业模型内置场景-装备匹配逻辑,把专业参数转译成人话。
220 万+3 双 11 单月 AI 销售额
看户外方案 → 04 / BEAUTY · 美妆 日常 600 人,大促 1700 人4
客服编制大促极限伸缩近 3 倍,肤质成分专业性高。行业模型内置肤质-成分-产品匹配、敏感肤质合规话术。
看美妆方案 → 05 / ELECTRONICS · 3C 数码政策错一个字,就是一单客诉
参数对比密集、以旧换新与售后政策复杂、新品节奏快。行业模型内置参数对比矩阵与政策精确判断。
看 3C 方案 →您的行业不在列表里
行业模型持续扩展中,聊聊您的场景。
1 官搭推荐 8h 回访率,某头部服饰品牌,主动营销增量 · 2
独立售前接待率,某头部家居家装品牌,2025 全年 · 3 2025 双
11 单月,某国际户外品牌,vs 同店金牌人工 · 4
某上市美妆品牌客服编制实况 · 品牌名依保密约定脱敏
02 / 业务诊断 · DIAGNOSIS
训你的私有模型,先诊断你的数据
你的店铺模型,训在你自己的数据上——所以上线前,我们先诊断你的历史会话、定位转化流失的隐性断点,由此决定模型该先学什么、先补哪里。下面是一次真实诊断的场景分布——来自某服饰品牌 50,000+ 条真实会话5:
| 咨询场景 | 占比 | 诊断结论 |
|---|---|---|
| 商品属性问询 | 30.03% | 非标信息——商品库字段缺失、尺码标准不一,是退货率的源头 |
| 尺码与版型决策 | 14.11% | |
| 政策规则 | 9.47% | 高价值转化机会——活动规则复杂、导购专业度要求高,是转化决策的关口 |
| 商品推荐 | 9.04% | |
| 商品活动 | 6.97% | |
| 特殊需求 | 6.88% | 带图咨询、库存查询等高频基础劳动——自动化提效空间最大 |
| 带图咨询 | 6.37% | |
| 库存状态查询 | 6.37% |
5 某服饰品牌售前场景业务诊断,50,000+ 条真实会话清洗标注后的场景分布(已筛除「开始沟通」「过渡性话语」等无实质业务含义场景);其余长尾场景:议价
2.75% · 商品对比 2.24% · 发货状态追踪 1.64% · 找同款 1.55% · 商品价格
1.12% · 品牌名依保密约定脱敏
断点在哪、钱漏在哪,先量清楚,再让模型上岗——诊断报告本身就是交付物的一部分。
同一支团队 · FROM THE SAME TEAM
你的主战场如果在直播间
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