近年来，零售行业线上与线下融合趋势持续增强，“新零售”如同穿林疾风，穿透整个零售领域的生态。新零售作为一种利用互联网、大数据、人工智能等技术手段，打通线上线下资源，重新定义了零售业的发展模式和生态圈。

新零售的核心是将线上和线下有机结合起来，而在这个结合的环节中，会释放出来巨大的数据信息动能。比如线上商城会记录客户的消费运动轨迹，留下数据信息印痕，如果将在线与实体的数据信息连通，就可以创建多层次的客户画像。

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这种构建客户画像并进行分析的能力，也体现在小i机器人打造的业务洞察平台上。平台融合自研AI能力，解决传统BI无法分析“非结构化数据”的不足，可基于AI模型实现服务行为分析与客户画像分析，助力零售行业决策运营。

在一千个零售用户眼中，会出现一千种不同的客户画像，创建精确的客户画像分析，离不开数据洞察。小i业务洞察平台以数据作为联结“人-货-场”的重要纽带，可以基于客户心声来构建客户画像，从多维度采集客户意向，从而还原客户真实路径，了解客户接触过程如何影响转化率，制定个性化服务及销售策略，提升客户体验、增加收入和提高转化率销售业绩，实现了“千人千面洞察”。

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处理退货投诉是零售行业中不可避免的关键环节。针对客户在换货、退货、退款、咨询、投诉等行为中产生的数据，小i业务洞察平台可以这些数据为基础，进行退货投诉分析，提取关键标签，总结退货投诉原因及关键点，从而优化商品及服务质量。

数据痕迹体现了客户的意愿与选择，比如客户和机器人聊天中询问某个产品后，客户进行了下单，这就是为订单转化贡献，因此业务洞察平台可基于此对话提取价值标签，总结客户满意度，充分发挥机器人交互中的关键节点、商品数据、服务数据、销量数据的价值。

对于零售行业，小i机器人业务洞察平台通过自然语言处理技术和知识图谱，对特定领域知识、事件进行关联分析，不仅助力实现商品的精准推荐和智能营销，提升消费者的购物体验和店铺的经营效率，也广泛应用于智能客服、情报分析、智能舆情监测、智能投资分析等其他应用场景，激活数据的潜在价值。

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