先问清需求与偏好,再从商家的商品目录里比较相关商品。
“哪盏灯适合这次露营?”
温暖灯光,USB-C 充电,适合这次旅行。
成交前的那一刻
先问清需求与偏好,再从商家的商品目录里比较相关商品。
“哪盏灯适合这次露营?”
温暖灯光,USB-C 充电,适合这次旅行。
回答尺码、材质、兼容性、配送与已公布政策方面的问题。
“怎么充电?什么时候送到?”
使用 USB-C 充电。
根据你的地址查询送达时间。
来自商品详情与店铺政策
把顾客从一个有用的回答,带到商品页、购物车或支持的结账流程。
“就是它了。”
为户外时光准备 带上暖光,出发探索。
从一个问题到下一步行动的购物旅程示意。
围绕你的店铺构建
以商品目录与经你审核的内容作为回答的依据。
让助手的语气与呈现方式与你的店面保持一致。
查看可获得的对话、互动与转化信息,理解顾客如何使用这个助手。
助手始终围绕你的店铺信息、品牌表达与业务结果提供帮助。
Agentic Sales 正在走向按用量计费。和我们聊聊预期的对话量、你的商品目录与部署需求。
大多数店铺聊天工具的目标是减少工单,Deeplumen 的目标是赢下订单——它在决定买或走的关键时刻出手。
等工单提上来,订单早已流失。
Deeplumen 出手在 决定成交的那一刻。
顾客很少因为缺一个功能而离开,而是因为在关键的购买时刻,店铺没有回答那个真正要紧的问题。
肤质、鞋码、面料、使用顺序、尺寸、使用频率——这些是销售问题,不是客服工单。
答案早就在你的商品目录里,但顾客需要有人引导,去比较成分、材质、版型、颜色和套装。
运费、退换、折扣、套装价值、舒适度和材质问题,都应该在顾客走神之前解决。
智能体不会干等在聊天气泡里。它出现在顾客做决定的地方:比较商品、读详情、加购物车、挑套装的时候。
Deeplumen 观察购买信号,从当下的产品上下文生成下一个最佳问题或优惠。
长时间停留、翻看评价、查看材质会触发精准帮助,而不是千篇一律的弹窗。
顾客搜索无果时,智能体把他们引向相关产品和套装。
移除商品、犹豫、离开意图都可以触发安抚、优惠逻辑或更合适的推荐。
智能体检测到长时间停留,用最可能的疑虑开场。
把「没有找到」变成有引导的发现。
移除商品的瞬间,变成解释价值或推荐更合适选择的机会。
贴合场景的安抚,胜过生硬的折扣横幅。
嵌入式销售把详情页上的问题变成可点击的答案区块:评价、尺码、库存、材质、用法、套装与政策答案,就在购买按钮旁边。
你的语气、你的色彩、你的助手。Deeplumen 让推荐、追问、优惠和产品话术去适配店铺,而不是反过来。
根据用户偏好、购物行为和具体需求推荐产品。
意图模糊时主动追问,再自动收窄商品范围。
利用聊天上下文和购买信号,让后续互动更相关。
我该选哪个尺码?按照你平时的中码习惯,M 码更利落,L 码适合宽松叠穿。
这款洁面足够温和吗?是的,它适用于日常清洁,适合用作简洁护肤流程的第一步。
这双运动鞋适合宽脚吗?它采用柔软鞋面和低底设计。如果希望脚趾空间更宽松,可以考虑大一码。
我的礼物订单能在三天内送到吗?可以,加急配送约 2 天送达。
理解顾客在尺码、成分、比较、物流、退换和订单状态上的微妙问题。
每个答案都锚定你的目录、评价、政策和 Shopify 数据,而不是泛泛的网络知识。
自动发现未解决的问题、刷新产品知识、改进回答模式,无需手动维护提示词。
无需代码,不改主题,无需上传训练数据。
在 Shopify App Store 一键安装。不动主题代码,无需配置即可工作。
智能体自动学习你的商品目录、集合、FAQ 和政策——并采用你的品牌语气。
一键开启销售打法——主动提示、嵌入式答案、个性化推荐——看着对话变成订单。
每一段对话都追踪到结果。哪些聊天变成了购物车、哪些提示变成了订单、AI 最会卖哪些产品——不再猜聊天组件到底值多少。
AI 协助的订单自动打标,仪表盘展示的是收入,而不只是消息数。
预期的月对话量与商品目录规模决定方案形态。
店面接入方式、连接的内容与支持的工作流事先商定。
你的早期接入范围与价格在任何东西启用之前先确认。