上篇文章介绍了如何打造教育+AI软硬协同型AI产品，本篇文章主要介绍打造客服+AI型产品和打造新零售+AI的产品。
打造客服+AI的产品
传统的客服时代，客服工作重复性高，技术含量低，呼出效率低，客服水平参差不齐。并且管理难度高，情绪不稳定，服务质量监控难。
通过AI+客服，实现成本低，服务效率提高7*24；服务水平高，服务质量可控
客服系统的核心运作流程
采集基础数据，构建用户的画像，对用户行为建模，对用户画像梳理出来之后就构成大数据知识库，从而形成知识图谱；产品经理要梳理优秀的客服是怎么回答客户的，收集问题和答案，树立交互逻辑，完善知识图谱，知识图谱可以依赖人工的收集，再加上自然语言处理逐步完善
当用户进行文本信息输入时。AI客服根据问题处理末班，对句法、词法进行抽取，再根据问答索引或者段落检索，将答案进行输出。
当人工智能客服不能解决的时候如何处理？
1.通过及时转移到类似的问题上进行解答
2.紧急转接到人工客服进行处理
打造新零售+AI的产品
新零售行业的变迁：
线上：用户在页面进行支付交易，数据都在线上
用户满足漏斗模型，可以进行埋点，可以生成用户的线上画像、行为、属性标签
线下：用户在机器门店，进行交易，部分是没有数据的
没有用户画像，没有精准营销，客户的复购率低，获客成本高，售货员主观推荐
新零售：线上线下没有割裂，用户在线上，线下平台的体验服务都保留在平台，实现AI+CRM：
CRM打造前端ip、MAC地址获取，判断客户所在的门店，标签化改造,可以实现用户到店，即推荐相关门店的优惠活动到客户终端
实现AI+ERP：
和第三方供应链打通，实现快速补货
AI+SaaS
通过分析每款商品的销售情况，从而改变销售策略。
通过线上的数据来的门店/无人零售设备，自有实时数据通道 ，有线下门店传感器的数据，有导购维系的CRM数据，有第三方的数据（抓取到竞品的客户数据）结合季节场景，生产用户画像。我们的目标是对用户画像进行推荐，推荐的内容需要算法实现，触发一个条件，如果算法模型不精准，需要有人工规则来维护。2个方法进行用户的触达管理，运营对数据进行反馈，生成历史数据模型。从而形成物流配送管理和营销策略管理。
新零售AI产品经理必懂的方法
分析+采集 ：
1.现有用户的用户属性、信息来源
2.用户行为的已有的记录有哪些，根据已有记录，看是否需要补充埋点获取更多行为记录
3.根据现有数据情况，看是否需要增加第三方数据（地理、职业等）
了解算法：
1.基于完整的数据情况，做关联，多维度大数据可视化分析辅助商城运营、物流配送和智能决策
2.以购买频次为目标，对用户做聚类分析，找出用户群体画像
3.根据用户购买的商品种类，找出购买同类产品的用户画像，基于相关性分析，根据相同的用户画像，创建用户购买商品的集合
4.基于画像数据的相关性创建智能推荐模型，在商品协同过滤的基础上完善契合某企业的推荐模型
实现大数据时代个性化的拥有完美用户画像的精准推荐系统
AI思维模式
新零售产品落地：可以对品牌店铺、无人店铺，智能贩卖机进行赋能；其他可以发展的方面如家居生活可以发展智能试衣间、智能化妆镜、健身。
云计算：阿里云、腾讯云等
AI不止是技术，还是一种思维，贯穿在自己做产品的日常工作当中。在学习AI产品经理的过程提升自己的综合能力，成为一个懂技术，懂设计，懂硬件，懂市场运营的综合性人才。产品经理能够从全局视角看数据流向，挖掘数据价值，提升客户粘性。利用产品能力运用新技术，发掘新需求点，探索产品创新。
1. 数据驱动决策
利用数据验证假设，指导产品迭代。
通过用户行为分析、A/B测试优化模型，用数据支持功能优先级排序。
2. 概率与不确定性思维
接受AI输出的非确定性。
设计容错机制（如多结果推荐）、明确置信度阈值，处理模型误判场景。
3. 可解释性与透明度
确保AI决策能被用户理解。
选择可解释模型（如决策树），提供决策依据（如“推荐理由”），避免黑箱风险。
4. 持续学习与反馈闭环
构建自迭代系统。
嵌入用户反馈渠道（如“纠正推荐”按钮），实现模型在线更新，缩短优化周期。
5. 伦理与责任意识
防范技术滥用风险。
定期检测算法偏见（如性别/种族公平性审计），采用隐私保护技术（如联邦学习）。
6. 跨学科协作能力
打破技术-业务壁垒。
用非技术语言沟通需求（如将“召回率”转化为用户体验指标），协调数据、算法、工程团队对齐目标。
7.实验与快速迭代
小步验证，降低试错成本。
并行测试多个模型版本，通过指标（如点击率、转化率）快速决策最优方案。
8. 系统化工程思维
全链路视角设计AI系统。
规划数据流水线（采集-清洗-标注）、部署监控机制（如模型性能衰减预警）。
9. 场景化价值判断
聚焦真实需求，避免技术炫技。
评估AI的必要性（如传统规则引擎能否解决问题），优先落地高ROI场景（如客服质检）。
10. 成本效益分析
平衡技术投入与商业回报。
对比定制模型vs. API调用成本，预计算力消耗与运维开销，优化资源分配。
11. 用户体验适配
平滑过渡人机交互。
渐进式引导（如从规则过滤到智能推荐），设计解释性界面（如信用评分的因子分解）。
12. 前瞻性技术洞察
把握技术边界，预判趋势。
跟踪行业进展（如多模态交互），评估新兴技术（如AIGC）对产品的影响路径。
