Overview
这个模块用于捕获、存储和检索与客户相关的购物偏好，从而实现个性化的订单处理和推荐。它通过将偏好数据与中央客户资料同步，确保在不同渠道之间的一致性。
Implementation Steps
偏好捕获集成
将结账表单、购买后调查和行为分析的数据点整合到一个集中化的偏好存储库中。
数据标准化和存储
标准化偏好格式（例如，使用 ISO 8601 格式的日期、标准化的尺寸代码），并将它们存储在客户档案的模式中，并设置适当的访问控制。
偏好检索逻辑
在创建订单的工作流程期间，通过用户 ID 或会话上下文来开发 API 端点，以获取活动偏好。
冲突解决规则
建立逻辑，以处理冲突的偏好（例如：新 vs. 旧尺寸的选择），并采用清晰的优先级层次结构。
从静态数据存储到动态、预测性、并具有隐私意识的偏好管理。
Primary
该系统将明确选择（例如，尺寸、颜色）和隐含信号（例如，购买历史、频繁购买）整合到一个统一的偏好档案中。该档案用于预先筛选库存、推荐相关商品，并在订单生命周期期间进行个性化沟通。
显式偏好跟踪
记录客户在产品配置或结账过程中所做的选择。
隐式行为学习
通过分析历史订单模式，可以推断出用户的偏好，例如： * 偏好的品牌 * 价格范围 * 期望的送货速度
偏好同步
确保在网页、移动设备和自助服务终端等界面上，用户偏好数据能够实时更新。
统一的接收流程
将所有订单来源整合到一个统一的OMS（订单管理系统）入口流程中。
模式规范化
将针对特定渠道的 payload 转换为一个统一的运营模型。
目标：>95% 的活跃用户至少完成一次偏好收集活动。
偏好捕获率
目标：>80% 的订单应反映已捕获的偏好（例如：正确尺码/颜色）
偏好利用率
在结账时，对偏好进行查找的检索时间小于200毫秒
数据延迟
System Roadmap Architecture
“客户偏好”功能必须从静态数据存储库转变为一个动态、预测性的引擎，从而驱动大规模的个性化。在短期内，首要任务是稳定数据摄取管道，以确保在所有接触点都能捕获高质量的偏好信号，且没有任何延迟。同时，我们将实施强大的治理框架，以应对隐私法规，同时保持细粒度的用户细分能力。这项基础工作使我们能够可靠地生成报告并实施基本的推荐逻辑，从而为业务带来即时价值。
展望中期，策略将转向将实时处理与高级机器学习模型集成。我们将部署预测分析，以在客户明确表达需求之前，预测客户需求，从而实现主动的互动活动。在此，重点是建立反馈循环，即互动结果会自动完善偏好配置文件，从而创建一个自我完善的系统，从而提高转化率并减少流失。
在长期内，这项功能将成为整个客户体验生态系统的核心神经系统。通过将偏好与行为意图和上下文数据相结合，我们将实现高度个性化的体验，让用户感觉自然流畅。最终目标是将原始偏好数据转变为一个战略资产，不仅可以优化个别互动，还可以根据深入的消费者洞察，重塑产品开发和市场定位。
基于人工智能的偏好预测
通过分析用户的浏览历史和相似用户的行为，整合机器学习模型来预测未表达的偏好。
跨渠道一致性强制
加强同步协议，以确保在移动设备上设置的偏好设置能够立即在桌面和店内自助服务终端上可见。
以隐私为中心的偏好管理
增强细粒度控制，允许客户查看、编辑或撤销特定的偏好类别，而不会影响其他类别。
Strategic Use Cases
自动库存预筛选
< 2 秒当客户发起订单时，系统会自动过滤可用的库存编号（SKU），以匹配其已保存的偏好，从而缩短搜索时间。
个性化增值
> 平均订单价值增加15%根据客户的历史偏好，建议搭配商品或提供替代尺寸/颜色的选项。
动态沟通定制
95% 的匹配率根据已知的客户偏好，调整通知的音调和内容（例如：紧急程度、产品重点）。