集成AI购物助手（Agent）的电商首页规划

一、 首页核心布局与助手入口

• 1.1 固定悬浮入口
  • 位置：首页右下角
  • 形态：可展开/收起的智能助手图标（如聊天机器人头像）
  • 交互：点击唤醒全屏或侧边栏对话界面
• 1.2 首页嵌入式引导区
  • 位置：搜索栏下方或首屏轮播图旁
  • 内容：动态提示语（如：“告诉我您需要什么？”、“寻找礼物灵感？”）
  • 功能：直接点击可激活助手对话

二、 AI购物助手核心功能流程

• 2.1 多模态需求理解

  • 2.1.1 自然语言对话
    • 支持文本输入
    • 支持语音输入与识别
  • 2.1.2 上下文理解与澄清
    • 识别模糊需求（如：“想要周末穿的衣服”）
    • 主动追问以明确偏好（如：风格、预算、场合）
  • 2.1.3 用户画像与历史结合
    • 调用浏览历史、收藏、购物车数据
    • 结合用户基础属性（如：地区、季节）

• 2.2 智能跨品类推荐引擎

  • 2.2.1 需求解析与品类映射
    • 将对话需求拆解为结构化标签（如：场景、风格、功能）
    • 关联多个潜在相关品类（如：“海边度假” -> 服饰、防晒、泳具、配饰）
  • 2.2.2 跨域商品检索与排序
    • 从全站商品库中，基于标签匹配度进行初筛
    • 运用协同过滤、内容相似度等算法进行智能排序
    • 突出展示高性价比、高好评、符合用户偏好的商品
  • 2.2.3 场景化组合推荐
    • 生成完整的“购物方案”（如：一套穿搭、一个露营套装）
    • 清晰展示方案内的商品及其关联逻辑

• 2.3 “一键加入购物车”功能闭环

  • 2.3.1 推荐结果的可视化呈现
    • 在对话流中，以商品卡片形式展示推荐结果
    • 卡片包含：主图、关键信息、价格、“加购”按钮
  • 2.3.2 便捷加购交互
    • 单件加购：点击商品卡片的“加入购物车”按钮
    • 批量加购：提供“全选本组推荐”或“加入方案所有商品”按钮
  • 2.3.3 实时反馈与确认
    • 加购成功后，给予明确的视觉与文字反馈（如：“已加入购物车”）
    • 提供快捷入口，方便用户随时跳转查看或编辑购物车

三、 用户体验与系统设计要点

• 3.1 对话体验设计
  • 拟人化、友好的对话语气
  • 支持中途切换话题或修改需求
  • 提供“示例问题”引导新用户
• 3.2 商品展示与决策辅助
  • 在推荐商品卡片中，高亮显示匹配用户需求的“推荐理由”
  • 支持对推荐商品进行横向对比（如：参数对比表）
• 3.3 系统性能与数据
  • 确保推荐响应速度（如：秒级响应）
  • 持续收集对话与加购数据，用于优化推荐模型
  • 保障用户隐私与数据安全