当我们走进实体店时，购物流程往往始于明确的需求表达：用途、对象、场合、关键特征及预算。店员据此提供精准建议。如今，电商对话式体验正致力于将这种线下互动模式迁移至数字环境。
电子商务中的对话式体验
在此背景下，Doofinder AI Assistant应运而生，旨在让在线搜索体验趋近于与实体店店员的对话。它不再局限于关键词匹配，而是深度理解用户需求并关联商品目录。
助手解读用户需求
对买家而言，这意味着获得更受引导的购物体验，包括多语言推荐与支持；对电商而言，则意味着获取更多关于购买意图的数据，从而优化产品目录、营销策略及转化率决策。
用自然语言在在线商店中搜索产品
“跑步鞋”、“黑色包”或“防水夹克”等关键词曾是搜索基础，但在AI时代已显局限。如今，“适合城市通勤的舒适轻便女士运动鞋”或“旅行用防水背包”等自然语言搜索更为常见。
用户不再单纯寻找商品，更希望找到解决特定情境需求的方案。这一变化在时尚行业尤为显著：据Doofinder《2025年西班牙在线消费者画像》报告，72%的消费者会在线购买时尚商品。在该行业中，产品发现至关重要，搜索方式直接决定购物体验。
Munich Sports案例：当对话引导购买决策
西班牙运动鞋履品牌Munich Sports已在购物体验中落地该技术。其在线商店集成了Doofinder AI助手，可分析用户上下文与意图。
综合考量城市使用场景、舒适性、轻便性及女性品类等因素，助手能精准展示符合需求的产品。
此外，对话功能还延伸至售前咨询。助手可直接调取物流信息，解答配送时效等问题，既加速了购买决策，又减轻了客服团队负担。
从搜索引擎到电商的战略工具
在流量成本攀升的当下，竞争优势已从“吸引访问”转向更好地理解进店客户并在决策过程中提供支持，以此提升转化率、客单价及客户忠诚度。
每次对话都折射出真实的购买意图，揭示了传统搜索隐藏的模式，为电商运营提供了高价值的数据洞察。