06 / 独立项目
Can Buy Lah
面向新加坡线下购物场景的 AI 辅助商品理解与比价 MVP。
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项目背景
中文用户在新加坡线下购物时，面对英文包装、陌生品牌、分散的线上价格和口碑信息，往往要在翻译、搜索、购物平台与社媒之间反复切换。
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目标与职责
独立完成从用户问题拆解、产品流程和 AI 输出规则，到异常 Case 回查和可访问 MVP 的设计。
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具体行动
将链路重构为“拍照—识别—标准化—检索—商品解读—跨平台比价—购买判断”。针对规格、口味、优惠价与 Voucher 价等失败 Case，建立“精确匹配—近似匹配—重大差异拦截”三级规则，并调整价格读取优先级和信息层级。
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结果与复盘
当前简历口径：商品图片识别准确率 90%+、有效比价成功率 85%+；已邀请 30 名用户参与测试。产品已覆盖美妆、药品、食品和日用品等品类，并持续通过错误 Case 回查优化规则。
90%+商品图片识别准确率
85%+有效比价成功率
30已邀请测试用户