最佳66 ai購物助手工具工具 - 2025
Zyft ,Zolak ,WOV App ,wisello ,Wilfind ,VPLATE ,Vimmerse ,TryOnHub.AI ,Trolly.ai ,Tradvo , 是最佳付費/免費ai購物助手工具工具。
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AI購物助手工具是由人工智能驅動的軟件解決方案,旨在增強消費者的線上購物體驗。這些工具利用機器學習算法來理解用戶喜好,提供個性化產品推薦,並協助完成購物過程的各個方面,如產品搜索、比較和客戶支持。
ai購物助手工具 已擁有超過66個AI工具。
ai購物助手工具 每月擁有超過1831M次用戶訪問。
ai購物助手工具 已存在至少7個AI工具擁有超過百萬月訪問量
核心功能 | 價格 | 使用方法 | |
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Sumz.AI |
使用AI驅動的NLP快速摘要Amazon評論。 |
要使用Sumz.AI,只需安裝該工具並瀏覽Amazon上的產品。每當您想了解一個產品的主要情感、優點和缺點時,只需點擊Sumz.AI擴展程序,它將為您提供評論的簡明摘要。 |
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Amy |
通過專家評論摘要來做明智的購買。 |
要使用 Amy,只需輸入您感興趣的產品的名稱或網址,Amy 將為該產品生成評論的全面摘要。 |
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Claros |
AI銷售人員促進銷售和愉快的購物體驗。 |
要將Claros添加到您的網站中,請登錄Claros並創建您的聊天機器人。然後,將一行腳本複製並粘貼到您網站的HTML標頭中。就是這麼簡單! |
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Stella's Shopping Assistant |
Stella的購物助手是一個提供多樣產品的平台,從兒童到戶外,由Stella的購物助手提供。 |
要使用Stella的購物助手,只需瀏覽網站的類別並選擇所需的類別。在每個類別中,您可以探索不同的產品並找到詳細的信息。將所需的項目添加到購物車並繼續結算以完成購買。 |
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Gepetto AI |
使用 Gepetto AI 的虛擬擺設平台來重新配置和裝飾室內空間。 |
使用 Gepetto AI 非常簡單高效: 1. 上傳您的房間照片:已配置或空置 - 指定房間類型,讓人工智能分析背景,提供最佳的重新設計體驗。 2. 選擇您喜歡的風格和模式:在30多種由專業室內設計師打造的獨特風格中選擇符合您口味和物業類型的風格。 3. 生成並自定義高質量渲染效果:從生成的渲染效果中,細化、下載或與其他風格融合,獲得富有想像力和逼真效果。 |
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ERIS - your personal kitchen assistant |
輕鬆計劃和準備餐點,享受ERIS帶來的便利。 |
使用ERIS很簡單,只需搜索食譜,將食材添加到購物清單中,然後安排您想要製作的時間。 |
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AdNabu |
AdNabu是一款針對Shopify的產品數據餵資管理軟體,可幫助優化和管理多個在線渠道的產品數據餵資。 |
要使用AdNabu,首先需要從Shopify應用商店安裝該應用。安裝完成後,您可以開始進行為期14天的免費試用,以了解其功能。試用結束後,您可以根據自己的需求選擇適合的價格計劃。憑藉AdNabu,您可以使用AI提供的建議優化產品標題和描述,使用元字段自定義餵資,批量編輯產品屬性,集成產品評論,以及在多種語言和貨幣中銷售。您還可以連接各種市場和社交媒體平台,以擴大受眾。AdNabu提供FAQ、博客和演示視頻等廣泛資源,以幫助您最大程度地發揮軟體的效益。 |
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Evoke AI |
將視覺喜好數據轉化為以用戶為中心的審美模型 |
Evoke AI根據視覺喜好數據創建數字風格雙胞胎,提供個性化的購物和數字體驗 |
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AliExpress Image Search |
使用圖片在阿里巴巴上尋找商品! |
將圖片拖放到下方框中以搜索我們商店中的相似商品。請在此處放下您的圖片,或點擊上傳文件。 |
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Askflow |
AI 馬力提升個性化購物體驗。 |
要使用 Askflow,只需從 Shopify App Store 安裝 Shopify 產品測驗應用程式。安裝後,您可以自定義測驗設計以符合您品牌的美學,並使用直觀的無代碼生成器創建您的第一個測驗。 Askflow 能夠與您的 Shopify 商店無縫同步,立即分析並提取所有產品數據。最後,坐下來享受銷售和客戶滿意度的提高吧! |
顧客使用AI購物助手回答有關朋友興趣和喜好的幾個問題,找到最完美的禮物。
購物者使用虛擬試穿功能在購買前看看衣服或配飾會在自己身上是什麼樣子。
消費者使用聊天機器人詢問他們尺寸和喜歡的顏色產品的供應情況。
顧客使用AI購物助手回答有關朋友興趣和喜好的幾個問題,找到最完美的禮物。. 購物者使用虛擬試穿功能在購買前看看衣服或配飾會在自己身上是什麼樣子。. 消費者使用聊天機器人詢問他們尺寸和喜歡的顏色產品的供應情況。
{/if]增强用戶參與度和滿意度
提高轉化率和銷售額
改善客戶忠誠度和保留率
減輕客戶支持團隊的工作負擔
獲得有價值的消費者喜好和趨勢洞察