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需求分析

家庭用户

• 妈妈们需要花费大量时间和精力为孩子选购和搭配衣服。
• 温度是用户选购和搭配衣服的重要参考指标。

童装品类商家

• 人口红利之后，童装品牌将营销重点由获客转向老客粘性的提升。
• 高频穿着是提升老客持续购买的重要因素。
• 商家可以通过提升用户穿着频次，进而提升用户品牌忠诚，优化获客成本。

功能概述

通过分析天气数据和用户衣橱已购产品，提供个性化的穿衣建议，并前置挖掘天气变化产生的购买需求，提供个性化的商品推荐。帮助家长轻松应对儿童的日常穿搭需求，帮助品牌方提升用户穿着次数，增强用户粘性。

典型使用场景

1. 早晨闹钟响起
   • 自动播报天气，并依据已购产品推荐搭配。
2. 用户提问“元旦去哈尔滨的天气”
   • 播报天气并判断用户是否有已购适穿产品，若无则进行品牌商品推荐。

技术实现

流程

1. 开始：闹钟事件触发或用户语音输入天气相关查询。
2. Agent1天气助手
   • 分析用户意图/事件场景，查询天气。
3. Agent2穿衣搭配助手
   • 依据用户已购产品及天气信息，推荐适穿搭配。
4. Agent3 产品选购助手
   • 当用户衣橱中无适穿搭配，从品牌商品库中筛选推荐。
5. 结束：语音输出产品搭配/选购建议。

价值分析

用户价值

1. C端家庭用户
   • 节省大人为孩子选购和搭配衣服的时间和精力。
2. B端行业商家
   • 提升品牌用户的穿着频次，进而提升用户粘性，产生持续复购。

商业价值

1. 产品形态设想
   • 以插件形式嵌入智能家居产品、手机端智能应用的开放平台，将天气穿搭与用户日常语音交互场景结合。
2. 收益逻辑
   • C端用户免费，B端品牌商家付费
     • 品牌商家购买API接入商品库信息，获取产品搭配权重、推荐权重。
   • C端用户免费，电商平台付费
     • 视为平台在站外推广的流量入口，在向用户推荐产品时推送指定电商平台的链接。

Accomplishments that we're proud of

What we learned

What's next for 不费妈天气穿搭助手-高频穿着，持续忠诚

Built With

• camel
• fishaudio
• python
• qwen