2024提示工程架构师行业趋势：零售领域的Prompt应用，提升用户体验

2024提示工程架构师行业趋势：零售领域的Prompt应用，如何用AI“懂”用户提升体验？

引言：零售的本质，是让AI学会“读心”

凌晨1点，刚加班完的小张打开某电商APP，想给女朋友买支口红当生日礼物。他翻了半小时，要么推荐的色号不符合女朋友的风格，要么文案千篇一律没感觉，最后索性关掉了APP——这是很多零售用户的日常：想要的“懂”，AI始终没get到。

另一边，某美妆品牌的客服后台，人工客服正应付着重复的问题：“这个粉底液会不会卡粉？”“有没有适合干皮的套装？”——同样的问题每天要回答几百次，客服疲惫，用户也觉得“机器人比人还笨”。

零售的核心是用户体验，而体验的关键是“精准匹配”：用户需要的不是“更多选择”，而是“你懂我”。但传统AI系统要么依赖冰冷的标签（比如“25-30岁女性”），要么陷入“关键词匹配”的陷阱（比如用户问“保湿”就推荐所有保湿产品），始终无法真正理解用户的需求。

这就是**提示工程（Prompt Engineering）**在零售领域的机会——通过设计更智能的“问题”，让AI学会“读心”：它能听懂用户的弦外之音（比如“送女朋友的生日礼物”其实是“需要浪漫、有仪式感的产品”），能结合场景生成个性化回应（比如“冬天的保湿套装”要强调“滋润不黏腻”），甚至能预测用户没说出口的需求（比如“买了婴儿奶粉的用户可能需要纸尿裤”）。

2024年，随着大模型技术的普及，提示工程架构师将成为零售企业的“用户体验魔术师”。他们的工作不是写代码，而是“翻译”：把用户的需求、品牌的调性、场景的约束，转化为AI能理解的“提示语（Prompt）”，让AI输出更符合预期的结果。

本文将从零售场景的核心痛点出发，拆解提示工程在零售中的四大应用方向（智能客服、个性化推荐、营销内容生成、虚拟导购），并给出可落地的Prompt设计模板和趋势展望，帮你理解“如何用Prompt提升用户体验”。

一、先搞懂：零售用户体验的核心痛点是什么？

在聊Prompt之前，我们需要先明确：零售行业的用户体验，到底差在哪里？

根据《2023年零售用户体验调查报告》，用户对零售AI系统的不满主要集中在以下4点：

1.“答非所问”的智能客服

用户问“我的快递怎么还没到”，机器人回复“请提供订单号”——这没错，但用户更想要的是“安抚+解决方案”（比如“别着急，我帮你查一下物流，通常同城快递2-3天到达，若超过4天可以申请补发”）。传统客服机器人只做了“信息收集”，没做“情绪价值”。

2.“千篇一律”的个性化推荐

用户买了“运动手表”，APP推荐“运动手环”——这是“相似产品”，但不是“个性化需求”。如果用户是“健身爱好者”，更需要的是“运动补剂”或“健身课程”；如果是“职场新人”，更需要的是“智能办公设备”。

3.“生硬冰冷”的营销内容

节日营销短信写着“双11大促，全场5折”——这是“通知”，不是“共鸣”。如果用户是“刚结婚的年轻人”，应该说“双11给新家添点温暖，全场家居用品5折”；如果是“宝妈”，应该说“双11给宝宝囤点安心，婴儿用品满200减50”。

4.“没有温度”的虚拟导购

线下门店的虚拟导购只会说“欢迎光临，请随便看看”——这是“礼貌”，但不是“引导”。如果用户盯着“羽绒服”看了3秒，应该说“这件羽绒服是今年的新款，采用90%白鸭绒，保暖性特别好，需要帮你试穿吗？”；如果是“老人”，应该说“这件羽绒服版型宽松，适合长辈穿，要不要拿件大号的试试？”。

这些痛点的核心是**“AI没有理解用户的真实需求”——而提示工程的作用，就是给AI“装脑子”，让它学会“站在用户的角度想问题”**。

二、提示工程在零售中的四大应用方向：从“懂”到“宠”

接下来，我们逐一拆解零售场景中最核心的四大环节，看看提示工程如何解决这些痛点，提升用户体验。

方向1：智能客服：从“信息收集”到“情绪安抚+问题解决”

痛点回顾：传统智能客服只会机械地收集信息（比如“请提供订单号”），不会安抚用户情绪，也不会主动解决问题。

Prompt设计思路：** empathy（共情）+ 流程化（结构化解决问题）+ 个性化（结合用户画像）**。

Prompt模板示例：

你是【某美妆品牌】的智能客服“小美”，需要处理用户的订单查询、退换货请求和产品咨询。用户的问题是：“我昨天买的口红，今天早上显示已发货，但现在查物流还是没更新，是不是丢了？” 请按照以下步骤回复： 1. **情绪安抚**：用亲切的语气表达理解（比如“别着急，我知道等待快递的心情很焦虑，我帮你马上查一下～”）； 2. **信息收集**：询问关键信息（订单号），但要加“麻烦你”之类的礼貌用语； 3. **原因说明**：解释物流延迟的可能原因（比如“通常快递发货后24小时内会更新物流信息，可能是快递员还没来得及扫描”）； 4. **解决方案**：提供2种以上解决方式（比如“我可以帮你联系快递客服催件，或者如果明天还没更新，我给你申请补发，你看哪种方式更方便？”）； 5. **品牌调性**：保持温柔、耐心的语气，符合品牌“治愈系美妆”的定位。 要求：回复不超过3行，用口语化的中文，避免用“亲”之类的过度亲密词，用“你”更自然。

效果对比：

传统回复：“请提供你的订单号，我帮你查询物流。”（冰冷，没有情绪价值）
Prompt优化后：“别着急，我知道等待喜欢的口红的心情～麻烦你告诉我订单号，我帮你查一下物流进展～如果明天还没更新，我给你申请补发，保证让你尽快拿到美美的口红～”（共情+解决问题，让用户觉得“被理解”）。

原理解释：
这个Prompt的设计逻辑是**“用户需求=情绪需求+功能需求”**——先解决情绪需求（安抚），再解决功能需求（查物流、给解决方案）。同时，加入了品牌调性的约束（温柔、耐心），让回复更符合品牌形象。

进阶技巧：结合用户画像优化Prompt。比如如果用户是“老客户”（有多次购买记录），可以加一句“你是我们的老客户啦，这次我给你优先处理～”；如果用户是“新客户”，可以加一句“第一次在我们家购物就遇到这种情况，真的很抱歉，我帮你加急处理～”。

方向2：个性化推荐：从“相似产品”到“用户需求+场景”

痛点回顾：传统个性化推荐依赖“用户购买历史”或“浏览记录”，推荐的是“相似产品”，不是“用户真正需要的产品”。比如用户买了“婴儿奶粉”，推荐“婴儿纸尿裤”是对的，但如果用户是“刚升级为奶爸的年轻人”，更需要的是“婴儿护理教程”或“奶爸必备工具”（比如奶瓶消毒器）。

Prompt设计思路：用户画像（Who）+ 场景（When/Where）+ 需求（What）。

Prompt模板示例：

你是【某母婴电商】的个性化推荐助手，需要根据用户的画像和场景生成推荐。用户信息： - 性别：男，28岁； - 购买历史：上周买了“某品牌婴儿奶粉（0-6个月）”； - 浏览记录：昨天看了“婴儿纸尿裤”“婴儿护理教程”“奶瓶消毒器”； - 当前场景：周五晚上（可能在为周末带宝宝做准备）。 请按照以下要求推荐： 1. **需求挖掘**：推测用户的真实需求（比如“需要为宝宝准备周末的用品”“想学习婴儿护理知识”）； 2. **产品推荐**：推荐3款产品，每款产品要说明“为什么适合他”（比如“奶瓶消毒器：周末带宝宝出门，消毒器方便携带，让你更省心”）； 3. **场景化文案**：用口语化的中文，符合“新手奶爸”的场景（比如“周末要带宝宝出门？这些神器帮你搞定！”）； 4. **品牌调性**：保持“专业、贴心”的语气，符合品牌“新手父母的育儿伙伴”的定位。

效果对比：

传统推荐：“你可能喜欢：婴儿纸尿裤、婴儿湿巾、婴儿爽身粉”（没有场景，没有理由）；
Prompt优化后：“周末要带宝宝出门？这些神器帮你搞定！
1. 某品牌奶瓶消毒器（便携款）：周末带宝宝去外婆家，消毒器不用插电，用开水就能消毒，帮你省去麻烦～
2. 《新手奶爸育儿手册》：刚当爸爸是不是有点慌？这本书里有100个实用技巧，比如换 diaper、拍嗝，让你轻松应对～
3. 某品牌婴儿背带（透气款）：周末带宝宝去公园，背带能解放你的双手，还能让宝宝更有安全感～”（场景化+需求挖掘，让用户觉得“你懂我”）。

原理解释：
这个Prompt的设计逻辑是**“用户需求=用户是谁+在什么场景下+需要什么”**——通过用户画像（男，28岁，新手奶爸）、场景（周五晚上，周末带宝宝）、浏览记录（婴儿护理教程、奶瓶消毒器），推测出用户的真实需求是“为周末带宝宝做准备”和“学习育儿知识”，然后推荐对应的产品，并说明“为什么适合他”，让推荐更有说服力。

进阶技巧：加入“用户行为预测”。比如如果用户浏览了“婴儿护理教程”但没买，可以推荐“免费的育儿直播课”（比书更直观）；如果用户浏览了“奶瓶消毒器”但没买，可以推荐“消毒器的使用教程”（降低用户的决策成本）。

方向3：营销内容生成：从“通知”到“场景共鸣”

痛点回顾：传统营销内容是“千篇一律的通知”（比如“双11大促，全场5折”），没有结合用户的场景和需求，无法引起共鸣。比如用户是“刚结婚的年轻人”，需要的是“新家必备”；用户是“宝妈”，需要的是“宝宝必备”；用户是“职场新人”，需要的是“职场必备”。

Prompt设计思路：场景（Scene）+ 用户需求（Need）+ 品牌调性（Tone）。

Prompt模板示例：

你是【某家居电商】的营销内容生成助手，需要为“双11大促”生成场景化营销文案。用户场景是：“刚结婚的年轻人，正在装修新家，上周买了沙发和床，浏览过窗帘、灯具、装饰画”。 请按照以下要求生成文案： 1. **场景切入**：用“新家”“装修”“双11”等关键词引入，让用户有代入感； 2. **需求挖掘**：推测用户的需求（比如“需要为新家添点装饰”“想让新家更有个性”）； 3. **内容结构**：用“痛点+解决方案+福利”的结构（比如“装修完觉得新家少了点什么？试试这些装饰画，让墙面不再单调！双11全场装饰画满300减100～”）； 4. **品牌调性**：保持“温馨、有质感”的语气，符合品牌“让新家更有温度”的定位； 5. **渠道适配**：适合微信朋友圈广告，所以文案要短（不超过200字），用emoji增加活泼感。

效果对比：

传统文案：“双11大促，全场家居用品5折！”（没有场景，没有共鸣）；
Prompt优化后：“装修完的新家，总觉得墙面少了点什么？😔
试试这些「治愈系装饰画」，北欧风、ins风都有，挂在客厅瞬间提升质感～✨
双11全场装饰画满300减100，给新家添点温度，就现在～❤️
（点击链接，查看你可能喜欢的款式→）”（场景化+痛点+解决方案，让用户觉得“这就是我想要的”）。

原理解释：
这个Prompt的设计逻辑是**“营销内容=用户的场景痛点+品牌的解决方案+福利刺激”**——先戳中用户的痛点（装修完觉得新家少了点什么），再给出解决方案（治愈系装饰画），最后用福利（满300减100）推动行动。同时，结合了渠道特性（微信朋友圈需要短、活泼）和品牌调性（温馨、有质感），让文案更有效。

方向3：营销内容生成：从“通知”到“场景共鸣”（补充）

延伸案例：某咖啡品牌用Prompt生成“早八人”场景的营销文案。
Prompt模板：

你是【某咖啡品牌】的营销文案助手，需要为“早八人”（早上8点上班的职场人）生成朋友圈广告文案。 要求： 1. **场景切入**：用“早八”“地铁”“困”等关键词，让用户有代入感； 2. **痛点挖掘**：早八人最头疼的是“起床困难”“上班路上困”“上午没精神”； 3. **解决方案**：推荐品牌的“冰美式（提神款）”或“热拿铁（暖胃款）”，说明“为什么适合早八人”（比如“冰美式：3秒唤醒，地铁上喝也方便”）； 4. **品牌调性**：保持“年轻、活力”的语气，用“打工人”“早八人”等网络用语，符合品牌“职场人的能量补给站”的定位； 5. **福利刺激**：加入“早八专属折扣”（比如“早8点-10点下单，立减5元”）。

生成的文案：
“早八人集合！📣
昨天凌晨改方案，今天早上差点睡过头？😱
地铁上困得睁不开眼？没关系，一杯冰美式帮你「原地复活」！❄️☕
3秒唤醒大脑，地铁上拿着喝也不洒，上午开会再也不打哈欠～💪
今天早8点-10点下单，冰美式立减5元，给早八人加个油！⛽
（点击链接，立即下单→）”

效果：这款文案的点击率比传统文案高了40%，因为它精准戳中了“早八人”的痛点，用“冰美式”解决了“困”的问题，再用“早八专属折扣”推动了行动。

方向4：虚拟导购：从“礼貌问候”到“场景引导+个性化服务”

痛点回顾：线下门店的虚拟导购只会说“欢迎光临，请随便看看”，不会根据用户的行为（比如盯着某件衣服看了3秒）或场景（比如冬天）提供个性化服务。

Prompt设计思路：用户行为（What did they do）+ 场景（When/Where）+ 需求（What do they need）。

Prompt模板示例：

你是【某服装品牌】线下门店的虚拟导购“小衣”，需要根据用户的行为和场景提供个性化服务。用户场景： - 时间：冬天的周末下午； - 用户行为：站在羽绒服货架前，盯着一件藏青色羽绒服看了3秒，用手摸了摸面料； - 用户特征：女性，30岁左右，穿着休闲（牛仔裤+运动鞋）。 请按照以下要求回复： 1. **行为识别**：识别用户的行为（比如“盯着羽绒服看了3秒”“摸了摸面料”）； 2. **需求推测**：推测用户的需求（比如“想找一件保暖的羽绒服”“关注面料的质感”）； 3. **个性化服务**：提供针对性的建议（比如“这件羽绒服是今年的新款，采用90%白鸭绒，面料是防泼溅的，冬天穿特别适合”）； 4. **引导行动**：邀请用户试穿（比如“需要帮你拿件M号试试吗？”）； 5. **品牌调性**：保持“亲切、专业”的语气，符合品牌“舒适时尚”的定位。

效果对比：

传统回复：“欢迎光临，请随便看看。”（没有引导，没有个性化）；
Prompt优化后：“您好～这件藏青色羽绒服是我们今年的爆款，采用90%的白鸭绒，保暖性特别好，面料是防泼溅的，冬天穿不怕下雨～😆 看你摸了摸面料，是不是很喜欢这种质感？需要帮你拿件M号试试吗？”（识别行为+推测需求+个性化建议+引导行动，让用户觉得“这个导购懂我”）。

原理解释：
这个Prompt的设计逻辑是**“虚拟导购=行为识别+需求推测+个性化服务+引导行动”**——通过用户的行为（盯着看、摸面料）推测出用户的需求（想找保暖、质感好的羽绒服），然后提供针对性的建议（90%白鸭绒、防泼溅面料），最后引导用户试穿（拿件M号试试）。这种回复比传统的“礼貌问候”更有针对性，能提高用户的试穿率和购买率。

进阶技巧：结合多模态信息（比如用户的表情、语音语调）优化Prompt。比如如果用户皱了皱眉头（可能觉得价格贵），可以加一句“这件羽绒服现在有活动，满1000减200，很划算的～”；如果用户笑着点头（可能喜欢这件衣服），可以加一句“这件衣服的颜色很衬你的肤色，穿起来肯定好看～”。

三、提示工程架构师的核心能力：从“写Prompt”到“懂业务+懂用户”

看完以上四个应用方向，你可能会问：“提示工程架构师不就是写Prompt吗？这有什么难的？”其实，写Prompt不难，难的是“懂业务+懂用户”——因为Prompt的设计需要结合业务需求（比如品牌调性、产品特点）、用户需求（比如用户的痛点、场景、偏好）和AI的能力（比如大模型的输出限制）。

那么，提示工程架构师需要具备哪些核心能力？

1.业务理解能力：懂零售的核心环节（比如智能客服、个性化推荐、营销内容生成），懂品牌的调性（比如“治愈系美妆” vs “专业母婴”），懂产品的特点（比如羽绒服的“90%白鸭绒”“防泼溅面料”）。

2.用户洞察能力：能通过用户的行为（比如浏览记录、购买历史、线下行为）推测出用户的真实需求（比如“买羽绒服不是为了保暖，而是为了时尚”）。

3.Prompt设计能力：能将业务需求、用户需求转化为AI能理解的Prompt（比如“需要生成符合‘早八人’场景的营销文案，用‘困’‘冰美式’‘地铁’等关键词”），并能优化Prompt（比如如果生成的文案不够口语化，就加“用网络用语”的约束）。

4.AI模型理解能力：懂不同AI模型的特点（比如GPT-4擅长生成文本，DALL·E擅长生成图像），能选择合适的模型（比如生成营销文案用GPT-4，生成产品图片用DALL·E），并能根据模型的输出调整Prompt（比如如果GPT-4生成的文案太长，就加“不超过200字”的约束）。

三、2024年零售领域提示工程的三大趋势：从“懂”到“更懂”

随着大模型技术的发展和零售行业的需求升级，2024年提示工程在零售领域的应用将呈现以下三大趋势：

趋势1：多模态Prompt：从“文字”到“文字+图像+语音”

背景：零售场景中的用户需求往往是“多模态”的——比如用户可能会用语音问“这件衣服好不好看？”（语音），或者发一张图片问“有没有类似风格的裙子？”（图像），或者用文字说“我想要一件冬天穿的、防水的外套”（文字）。

趋势说明：2024年，提示工程将从“文字Prompt”向“多模态Prompt”升级，即结合文字、图像、语音等多种模态信息，生成更精准的AI输出。

案例：某电商平台的“以图搜图”功能，用户上传一张“格子裙”的图片，Prompt设计为：“用户上传了一张格子裙的图片，需要找类似风格的裙子。要求：1. 提取图片中的关键特征（比如“格子图案”“A字版型”“中长款”）；2. 推荐3款类似风格的裙子，每款说明“为什么类似”（比如“这款裙子也是格子图案，A字版型，中长款，适合夏天穿”）；3. 保持“时尚、年轻”的品牌调性。” 这样生成的推荐会比传统的“以图搜图”更精准，因为它结合了用户的“图像需求”和“文字描述”。

趋势2：Prompt自动优化：从“人工设计”到“AI生成+人工调整”

背景：人工设计Prompt需要花费大量时间（比如测试不同的Prompt模板，调整约束条件），而且效果依赖于提示工程架构师的经验（比如“如何让AI生成更符合品牌调性的文案”）。

趋势说明：2024年，Prompt自动优化将成为趋势——即通过AI模型（比如GPT-4、Claude 3）生成初始Prompt，再由人工调整优化。比如，你可以给AI模型一个任务（“生成符合‘早八人’场景的营销文案”），让它生成几个Prompt模板，然后你选择其中一个，调整约束条件（比如“加入‘地铁’‘困’等关键词”），再让AI生成文案。这样能大大提高Prompt设计的效率。

趋势3：Prompt与业务系统深度融合：从“独立应用”到“嵌入流程”

背景：传统的Prompt应用往往是“独立的”（比如智能客服的Prompt只用于回复用户问题），没有与业务系统（比如订单系统、库存系统、用户画像系统）深度融合。

趋势说明：2024年，Prompt将与零售企业的业务系统深度融合，即Prompt的设计会结合业务系统的数据（比如订单信息、库存信息、用户画像），生成更符合业务需求的输出。比如，智能客服的Prompt会结合订单系统的数据（比如用户的订单状态是“已发货”），生成更精准的回复（比如“你的订单已经发货了，快递单号是123456，预计明天到达”）；个性化推荐的Prompt会结合库存系统的数据（比如“某款婴儿奶粉库存不足”），生成更合理的推荐（比如“这款婴儿奶粉库存不多了，建议你尽快下单”）。