顧客不知道該搜尋什麼
需求常以預算、場合或對象出發，不一定能轉成品牌網站上的商品名稱或分類。
AI 選購解決方案
降低選擇阻力，讓需求更快變成訂單
顧客只要說出預算、場合與偏好，AI 就從品牌商品中整理適合選項，接著直接購買或分享給親友。
自然語言理解需求品牌商品目錄購買或推薦
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品牌 AI 購物顧問想找什麼商品？
預算 3,000 元，想找適合送朋友的新居禮物
正在從品牌商品中整理適合選項
品牌面臨的問題
商品很多，顧客卻更難做決定
顧客不知道關鍵字、沒有時間逐頁比較，原本存在的需求容易在選擇過程中流失。
商品愈多，選擇成本愈高
規格與文案散落在不同頁面，顧客要自行比較，容易因猶豫而延後或放棄購買。
多數推薦停在「自己買」
即使 AI 找到適合商品，若沒有分享與推薦機制，就少了一條由顧客影響親友的成交路徑。
SOOCKER 的解決方式
先理解情境，再從品牌商品中提出選項
不是讓顧客再看一次完整目錄，而是把自然語言中的需求整理成商品條件，縮短從「有需求」到「採取行動」的距離。
介面示意・品牌 AI 購物顧問
AI 購物顧問根據預算與情境推薦品牌商品
線上我找到 3 個符合預算、也經常被顧客推薦的選項：
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香氛擴香禮盒NT$ 1,680符合預算🕯️
居家香氛蠟燭NT$ 1,280適合新居🧴
質感沐浴組NT$ 1,980送禮質感品牌準備更輕：系統可整理既有電商商品頁的文案與特點，品牌不必另外重做一套 AI 專用商品資料。
從需求到行動
四個步驟，縮短顧客做決定的距離
- 01說出預算與情境不必先知道商品名稱或分類。
- 02AI 理解需求整理場合、對象、偏好與限制。
- 03推薦品牌商品從商品目錄提出適合的選項。
- 04購買或分享直接結帳，或推薦給親友。
第一方推薦數據
把購買與推薦訊號一起納入判斷
AI 結合商品資料、顧客需求與品牌累積的推薦訊號，提出更貼近情境的選項。
商品銷量大家買了什麼
商品推薦數大家願意分享什麼
顧客當下需求此刻適合什麼
SOOCKER 的關鍵差異
推薦商品後，不只剩下「立即購買」
AI 幫顧客找到商品後，好友推薦接續提供第二條成交路徑：商品不一定適合自己，也可能正適合身邊的親友。
第一條成交路徑
直接購買
顧客前往品牌電商完成結帳，將選購需求直接轉成訂單。
AI 推薦歸屬訂單第二條成交路徑
推薦給親友
顧客分享給合適的親友；親友成交後，分享者獲得推薦獎勵。
好友推薦接續追蹤對應的產品服務
AI 理解需求，好友推薦接續分享
常見問題
品牌導入前最常確認的問題
AI 商品推薦如何降低選購阻力？−
顧客只要描述預算、場合與偏好，AI 就能整理適合選項。
和一般電商搜尋有什麼不同？＋
除了理解自然語言需求，顧客還能直接購買或分享推薦結果。
需要另外準備 AI 專用商品文案嗎？＋
系統可整理既有商品頁內容，品牌不必準備重複資料。
商品排序只看銷量嗎？＋
不只，也可參考推薦訊號與顧客當下需求。
把選購需求轉成訂單
讓顧客更快找到適合的商品並採取行動
用 30 分鐘盤點商品資料、常見選購問題，以及最適合優先導入 AI 推薦的商品情境。