SmallRig 场景化购物 Agent 产品方案

版本：V1.0 | 日期：2026-08-18 | 作者：PM
目的：面向业务汇报，提出「场景化购物 Agent」三步迭代方案
数据来源：US 渠道近 10 天搜索数据（40,000 条）

一、背景与问题

当前痛点

用户买 SmallRig 配件的真实困境：

  「我有一台 Sony A7III，想拍户外视频，需要买什么？」
  
  → 用户不知道 SmallRig 卖什么配件
  → 用户不知道兔笼/手柄/快装板分别有什么用
  → 用户不知道配件是否兼容自己的相机
  → 用户只能一个个搜关键词「拼凑」需求

数据验证

二、三步迭代方案总览

用户旅程：首页 → 搜索 → 浏览详情 → 加购 → 下单 → 回访复购
               │          │                    │
               ▼          ▼                    ▼
           Phase 1     Phase 2             Phase 3
          搜索 Agent   详情页 Agent         订单 Agent
         「帮用户搜」  「帮用户配」        「帮用户补」

三、Phase 1：搜索 Agent

用户路径

用户输入搜索 "Sony A7III"
  ↓
搜索结果页（现有）
  ↓
用户再搜 "cage"
  ↓
触发条件：同会话搜索 ≥ 2 次
  ↓
┌─────────────────────────────────┐
│ Agent 对话框弹出（底部，不打断）  │
│                                 │
│ 「正在找 Sony A7III 的配件？    │
│  告诉我你的拍摄场景，我帮你推荐」 │
│                                 │
│ 用户：「户外拍视频，手持为主」    │
│  ↓                              │
│ Agent 多轮对话 → 推荐组合        │
│                                 │
│ 推荐结果：                       │
│ 1. A7III 半包兔笼 ¥599         │
│ 2. 木质侧手柄 ¥199              │
│ 3. 阿卡快装板 ¥99               │
│ 组合价 ¥897  [一键加购]          │
└─────────────────────────────────┘

覆盖场景

Agent 可介入会话占比：83.6%

触发规则

四、Phase 2：详情页 Agent

用户路径

用户点击商品进入详情页（A7III 兔笼）
  ↓
用户浏览详情页，停留阅读
  ↓
触发条件：停留 > 30s 或 滚动 > 60% 或 浏览 ≥ 2 个详情页
  ↓
┌─────────────────────────────────┐
│ Agent 侧边栏弹出                │
│                                 │
│ 「你用的是 A7III？这个兔笼搭配  │
│  侧手柄和快装板效果更好，       │
│  要不要看看组合？」             │
│                                 │
│ 用户：「好」                    │
│  ↓                              │
│ 推荐组合：                      │
│ 1. A7III 半包兔笼 ¥599（在看） │
│ 2. 木质侧手柄 ¥199              │
│ 3. 阿卡快装板 ¥99               │
│ 组合价 ¥897 省 ¥100             │
│                                 │
│ 用户：「只要手柄」              │
│ Agent：「已加购」✅             │
└─────────────────────────────────┘

覆盖场景

触发规则

五、Phase 3：订单 Agent

用户路径

用户登录，进入首页/个人中心
  ↓
触发条件：已登录 + 有订单历史 + 上次购买 > 30 天
  ↓
┌─────────────────────────────────┐
│ Agent 入口：首页右下角浮窗      │
│                                 │
│ 「欢迎回来！你之前买了 A7III   │
│  兔笼和手柄，最近很多 A7III    │
│  用户都在配快装板和监视器支架， │
│  需要看看吗？」                │
│                                 │
│ 用户：「快装板有什么推荐？」    │
│  ↓                              │
│ Agent：                         │
│ 「基于你的 A7III 兔笼：         │
│  1. 阿卡快装板 ¥99 — 兼容你的  │
│     兔笼底部接口                │
│  2. 旋转快装板 ¥149 — 支持竖拍 │
│     需要帮你对比吗？」          │
│                                 │
│ 用户：「第一个，加购」          │
│ Agent：「已加购」✅             │
└─────────────────────────────────┘

覆盖场景

触发规则

六、三个 Agent 的 Tool 复用关系

共享 Tool 层（一次开发，三处复用）

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                  共享 Tool 层                      │
│                                                    │
│  search_product(query, category, max_price)        │
│  → 按关键词搜商品，3 个 Agent 都需要                │
│                                                    │
│  get_product_detail(product_id)                    │
│  → 获取商品详情（兼容性、规格、价格），3 个都需要    │
│                                                    │
│  check_compatibility(product_id, camera_model)     │
│  → 检查商品是否兼容用户相机，3 个都需要              │
│                                                    │
│  add_to_cart(product_id, quantity)                 │
│  → 一键加购，Phase 2、3 需要                       │
└──────────────────────────────────────────────────┘

专属 Tool 层

┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│   Phase 1 专属       │ │   Phase 2 专属       │ │   Phase 3 专属       │
│                     │ │                     │ │                     │
│ get_scene_bundle    │ │ get_complementary   │ │ get_order_history   │
│ (scene, camera,     │ │ (product_id,        │ │ (user_id)           │
│  usage)             │ │  camera_model)      │ │                     │
│ → 场景化推荐组合     │ │ → 获取互补配件推荐   │ │ → 获取历史订单       │
│                     │ │                     │ │                     │
│ get_search_context  │ │ get_browsing_history│ │ get_purchased_camera│
│ (session_id)        │ │ (session_id)        │ │ (user_id)           │
│ → 获取当前会话搜索词  │ │ → 获取浏览记录       │ │ → 推断用户相机型号   │
│                     │ │                     │ │                     │
│                     │ │                     │ │ get_recommendations │
│                     │ │                     │ │ (user_id,           │
│                     │ │                     │ │  camera_model)      │
│                     │ │                     │ │ → 协同过滤推荐       │
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘

开发成本递减

Phase 1：开发 6 个 Tool（4 共享 + 2 专属）
Phase 2：新增 2 个 Tool（累计 8 个）
Phase 3：新增 3 个 Tool（累计 11 个）

每个 Phase 新增 2-3 个 Tool，共享层不动 → 开发成本递减

七、指标预测

Phase 1：搜索 Agent

Phase 2：详情页 Agent

Phase 3：订单 Agent

全渠道预估（US + global + UK + EU + DE + KR + JP + AU + CA）

八、落地路径

Phase 1：搜索 Agent（P0）
  ├── 周期：1-2 个月
  ├── 目标：验证 Agent 推荐能否提升转化率
  ├── 开发：6 个 Tool + Agent 对话 UI + 指标埋点
  └── 决策点：Agent 转化率 > 基线 → 进入 Phase 2

Phase 2：详情页 Agent（P1）
  ├── 周期：1 个月
  ├── 目标：验证主动推荐 vs 被动搜索的效果差异
  ├── 开发：新增 2 个 Tool，复用 Phase 1 共享层
  └── 决策点：详情页转化提升 > 预期 → 进入 Phase 3

Phase 3：订单 Agent（P2）
  ├── 周期：1 个月
  ├── 目标：验证基于购买历史的精准推荐
  ├── 开发：新增 3 个 Tool，复用共享层
  └── 决策点：评估全场景 Agent 覆盖率与 ROI

九、风险与依赖

十、总结

当前问题：用户不知道怎么搜 SmallRig 配件，场景化推荐缺失

三步方案：
  Phase 1（搜索 Agent）→ 帮用户搜：搜索 2 次触发场景推荐
  Phase 2（详情页 Agent）→ 帮用户配：浏览时主动推荐组合
  Phase 3（订单 Agent）  → 帮用户补：基于购买历史精准推荐

核心优势：
  ✅ 数据支撑：83.6% 多搜索会话有 Agent 介入价值
  ✅ 成本递减：11 个 Tool 中 4 个共享，每次只新增 2-3 个
  ✅ 逐步验证：每个 Phase 有关键决策点，不盲目投入
  ✅ 覆盖全旅程：搜索 → 浏览 → 复购，三个关键节点