本页面由英文翻译而来。
电商管理
打造AI驱动的智能选品推荐与发现系统
Kliv是一款AI应用构建工具。描述你的商品库、匹配规则、库存数量、套装和助手要问的问题，它就能为你的店铺打造选品推荐与发现系统。
只需在文本框中输入你的想法，AI 就会为你构建它
Kliv 是什么？
Kliv 不是一个推荐组件，也不是店铺插件——它是一个能为你生成软件的AI应用构建工具。
你用大白话描述自己需要的应用，Kliv 就会把它建出来：商品档案、匹配规则、搜索、助手对话流程、库存逻辑、结账，以及顾客页面。涉及交易的部分，支付走你自己的 Stripe 账户。之后你还可以随时提要求修改这个应用——它不是一套模板。
在这个页面里，这个应用是一家特色小店的AI驱动选品推荐与发现系统。Kliv 能构建各种各样的网页应用，这只是其中一个例子。
为什么要打造属于自己的选品发现流程？
林悦经营着一个手工染色毛线品牌。顾客来的时候带着一个编织项目，而不是一个货号：一条粗棒针宝宝毛毯，要可机洗，用量要够，还得是同一个染色批次。一个搜索框回答不了某款线是否适合这个项目。
Kliv 会用林悦自己的商品库和规则来搭建选品发现功能。匹配可以用到克重、纤维成分、洗涤方式、总米数、染色批次库存、图纸用量要求、替代规则和商品备注。店铺推荐的，是林悦愿意在柜台前当面担保的那一款。
商品库的结构
推荐能成立，是因为商品库有正确的结构。
基础线款与色号
每个基础线款记录克重、纤维成分、每团米数和洗涤方式。每个色号记录实拍图和林悦写的备注。
染色批次
库存按批次统计，所以同一批次的十一团线和分散在几个批次里的十一团线，会被区别对待。
替代对照表
某个基础线款停产时，林悦会记录合适的替代款——同样的密度、相近的垂坠感，以及哪些地方会不一样。
图纸用量要求
每份图纸记录密度、棒针尺寸，以及各尺码对应的用量。项目和线团数量的匹配，是这个应用能直接算出来的算术题。
店员助手
这个助手会问店铺自己设定的问题，并根据商品库和已登录顾客自己的购买记录来回答。
项目页面
顾客的成品实拍图可以关联到所用的线款，给后来的顾客提供来自真实项目的证据。
示例：林悦的毛线店
下面是一家店铺可能的用法，仅供参考——你可以描述自己的商品库、匹配规则、库存规则、套装和顾客页面。
顾客描述自己的项目
一位第一次来的顾客输入：宝宝毛毯、粗棒针、要可机洗。她不需要知道货号，也不需要懂店铺的行话。
规则生成一份有用的候选清单
应用筛选出可机洗的粗棒针线款，且库存用量足够。三团线的估算来自图纸上的用量数字。
染色批次库存避免了一次糟糕的下单
选中的色号里，4418批次还有九团线，够织完这条毯子。商品页能这么写，是因为库存是按批次统计的。
一个套装把整个项目装进一次结账
图纸PDF、三团线和对应的棒针，在商品库里变成一个¥398的套装。
一个完工的项目帮到下一位顾客
四周后，这位顾客发布了毛毯成品实拍图，并关联到对应色号。之后的顾客能看到成品效果。
补货提醒来自库存记录
当这个色号重新染出来时，已订阅的顾客会收到一条补货通知——由一个持续监控库存表的定时任务发出。
描述你想要的应用
Kliv 会根据你的描述来构建，所以请写清楚商品属性、匹配规则、库存上限、套装，以及助手应该问哪些问题。这里有三个例子：
毛线店匹配器
克重、洗涤方式、总米数、染色批次和套装。
“帮我搭建一个毛线店官网，顾客描述编织项目后，按克重、纤维成分、洗涤方式、密度和总米数得到匹配结果。库存按染色批次统计，展示每款线为什么匹配，创建含图纸PDF、三团线和棒针的¥398套装，并给已订阅的顾客发送补货提醒。”
护肤方案推荐
问卷匹配的护肤方案和成分规则。
“帮我搭建一个护肤品店，用一份简短问卷把肤质、敏感情况和护肤诉求，匹配到一套早晚护肤方案。使用我自己定义的成分冲突规则，解释每款产品为什么被选中，并提供¥128/月的续订套装。”
自行车配件适配
只展示兼容的配件。
“帮我搭建一个自行车配件商城，顾客选择车架、传动系统、轮径和刹车类型后，只看到我维护的适配规则表里兼容的配件，并在结账前展示每个匹配项的原因。”
是什么支撑起这套推荐
这套推荐用的是可核查的信息来源。 属性规则、对林悦自己商品备注做的语义搜索，以及库存数量，都来自商品库。应用可以展示某件商品为什么被匹配上。
上新价格可以按计划排期。 一个色号的新品可以在某个日期以一个价格开售，之后按商品库里设定好的规则涨价。
这些算术可以被测试覆盖。 用量匹配可以写单元测试来覆盖，这样三团线就一直是三团线，不会算错。
结账流程可以先演练。 在接入真实的 Stripe 支付之前，测试支付能让你先跑一遍结账、退款和支付失败的场景。
整套面向消费者的直营店铺——上新、订阅、购后邮件等等——都在面向消费者的直营解决方案页面里有介绍。
常见问题
Kliv 到底是什么？
Kliv 是一个AI应用构建工具，能根据描述生成定制的网页应用。对于选品发现场景，它能构建商品档案、匹配规则、语义搜索、库存逻辑、套装、结账和助手对话流程。
我拿到的是真正的应用，还是一个模板？
是真正的应用。Kliv 会围绕你的商品库构建店铺、数据库、规则、页面、结账流程和工作流。
建好之后还能改吗？
可以。之后你可以修改商品属性、匹配规则、库存规则、套装、价格和助手要问的问题。
它会从整个互联网上找东西来推荐吗？
不会。推荐只来自你自己的商品库、规则、描述和库存记录。
是什么支撑起一次推荐？
在这个示例里：克重、洗涤方式之类的属性规则，针对商品备注的语义搜索，图纸用量的算术，以及按染色批次统计的库存。
应用能解释为什么匹配上了吗？
可以。因为推荐用的是可核查的规则和记录，页面可以展示匹配的原因。
顾客能买超过某个批次库存的数量吗？
不能。批次库存数量就是上限。当某个批次库存归零后，就不能再从这个批次卖出了。
我能创建套装吗？
可以。示例里把图纸PDF、三团线和棒针组合成一个¥398的套装，一次结账。
Kliv 会抽成吗？
不会。支付走你自己的 Stripe 账户，银行卡手续费是你和 Stripe 之间的事。
顾客需要有 Stripe 账户吗？
不需要。他们只需要刷卡付款。
我能从别的店铺系统迁移过来吗？
可以。把商品库导出，把线款、色号、库存和描述对应到新的记录里，之后再逐步完善数据。
以后我能从 Kliv 迁移走吗？
可以。应用的代码会同步到你自己的 Git 仓库，商品库和订单记录也都可以导出。
创作者构建
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