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美国专注于预测性消费者反馈分析的公司First Insight推出新AI工具Ellis，以对话式交互替代传统仪表盘分析，帮助零售企业将消费者洞察直接嵌入定价、商品管理等日常决策，决策时间可压缩至分钟级。
麦肯锡研究表明，多数大型零售虽积累大量消费者数据，但难以快速转化洞察以影响产品开发；能缩短“洞察到执行”距离的AI工具更具商业价值。
Ellis提供自然对话界面，用户可直接提问，如“六件或九件产品组合在特定市场表现更佳？”“调整材料会影响产品吸引力吗？”，系统基于现有数据模型快速响应。
该工具已应用于Boden、Under Armour等品牌：Under Armour借此优化产品组合与定价策略，降低降价风险，提升正价销售占比。
Ellis基于预测性零售大语言模型训练，德勤研究显示，整合分析可提升预测准确性、降低库存风险；哈佛商业评论指出，数据驱动型零售企业若无法快速获取洞察（如产品开发初期），洞察将失去价值。对话式AI正成为零售决策的下一代趋势。