适用于: Microsoft 365 Copilot 和 Copilot Studio
零售场景: 改善销售决策
设想
在选择要销售的新产品时,使用人工智能协助市场分析和产品选择。
根据历史数据、市场趋势和业务目标定义最高销售目标。使用 Copilot 代理访问销售数据库中的数据。

Copilot 工作室代理
示例提示:生成一个表格,显示去年第四季度各地区中等运动服的销售情况,并按同比 (YoY) 变化排序。包括当前季度至今的列和同比变化。
按地区研究消费者人口统计和消费趋势。
Microsoft 365 Copilot 聊天1
示例提示:大伦敦地区目前的衬衫款式趋势是什么?哪些人群正在影响这些趋势?哪些零售商销售的衬衫款式最符合潮流?
可视化销售趋势以帮助做出购买决策。

Power BI 中的 Copilot
示例提示:在 Power BI 仪表板中创建自定义视图,以可视化季节性服装趋势数据。
精选各种产品,包括流行款式、季节性商品和基本主打产品。使用 Copilot Studio 代理访问销售数据库中的数据。

Copilot 工作室代理
示例提示:考虑到去年的销售历史和当前季节迄今为止的表现,今年第四季度的基本领衬衫和时尚衬衫的最佳比例是多少?
使用 Copilot Studio 代理将销售预测整合到区域人员配备水平预测中。

Copilot 工作室代理
示例提示:确定销售预测与当前销售水平的差异,并将该差异应用于人员配备水平预测。
协商合同条款,包括利润和 MAP 定价协议。

Copilot 工作室代理
示例提示:提供我们的供应商 Contoso 去年就第四季度产品同意的 MAP 定价条款。以表格形式将这些条款与我们今年协商的条款进行比较。
此示例场景中的内容仅用于演示目的。您应该评估 Copilot 如何与您组织的业务流程、监管要求和负责任的 AI 原则保持一致。
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