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HOMKOO整装云·AI设计工厂 | 大幅降低定制门槛,重构软硬装成交流程

http://www.jiaju82.com 2024年07月08日17:59 家居装修资讯 

近年,整装模式以其全品类覆盖、一站式省心省时的优势成为越来越多消费者的家装首选,这吸引着家装企业纷纷转型做整装。整装模式成为泛家居行业当下最热的市场趋势。

但是装企做整装最难的就是木作工程,而木作工程里最难的则是定制家具。大多数装企并不具备定制家具服务能力,基本都是通过与外部定制企业合作来完成交付的,这种合作模式让装企在市场上缺乏竞争力。寻找定制家具解决方案,成为装企转型做整装的迫切需求。

长久以来,装企做定制家具普遍存在两个瓶颈:制造瓶颈和设计瓶颈。如今行业的智能制造已经进入到新阶段,HOMKOO整装云“工业4.0智能制造基地”可以实现集中化、工业化、规模化、柔性化生产,解决了定制家具制造瓶颈。而在设计部分,相当依赖设计师的专业和经验,导致生产力提升一直难以有大的突破。

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1、装企转型突出瓶颈:设计力稀缺

装企之间的竞争,首要的、最直接的就是定制家具设计的比拼,对专业设计师有巨量需求。但是目前行业定制设计师水平参差不齐,特别是在三四线城市,优质设计师资源更为稀缺。很多规模较小的装企常年是招不到、留住设计人才,而极高的设计师培养成本也是装企所不能承受的。设计力稀缺已成为装企的老大难问题。

传统依靠人力“手工作坊式”的设计模式,这导致装企的设计效率很低。在设计任务繁重、赶时间的情况下,设计方案更是粗制滥造、没有亮点、效果差,有的是超预算吓跑客户,导致销售转化率很低;与此同时,设计师也无法分出足够多的精力深入与客户进行沟通,疏于客户关系维护,最终进一步导致客户满意度低。

2、AI设计工厂:降低定制门槛,降本增效

该如何打破装企设计瓶颈?AI技术的发展为解决设计难题提供了新的思路。基于核心DNA“科技和互联网技术”的创新应用,HOMKOO整装云正式推出“AI设计工厂”,将AI技术转化为家装生产力,开启一场设计效率革命与创新之旅。

AI设计工厂是基于30万产品库、300万户型库以及六大生活方式的深度学习,打通楼盘、户型、设计、营销、生产、供应链的新一代AI驱动的云端设计工厂。

通过海量数据训练五大底层能力——创意大模型、布局大模型、柜体设计大模型、装饰大模型、渲染大模型,AI设计工厂能够迅速理解并满足客户的个性化设计需求。只需要简单的线上四步操作:画户型、选类型、定需求、点提交,AI设计工厂在48小时内便可生成设计方案,设计像“点外卖”一样快捷准确,让设计师得以从繁琐的手工绘图与反复修改中解脱出来,大大提高设计效率。

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AI设计工厂具备针对不同的用户群体属性和消费特点,调用匹配的风格、功能元素,实现高质量设计方案的能力,已达到中高级别设计师水平,保障设计高质量,输出高颜值效果图,提供符合客户预算的设计方案。

因此,AI设计工厂也降低了定制门槛,降低了装企对设计师的依赖。装企可以将更多精力投入到营销获客、门店经营与客户维护等核心业务上,从而实现服务质量与业绩的双重提升,真正实现降本增效。

3、AI设计工厂:重构成交流程,远程设计

传统的家装成交流程是先进行硬装装修,完成交付后再进行软装设计,这导致客户在最初沟通时只看到自己家的硬装落地效果。由于缺失定制家具部份,客户并不能直观地看到自己家最后完整装出来的样子,这会加大签单的困难,以致于本是高毛利率的定制宅配项目容易被别的公司抢单。

AI设计工厂则可为客户提供从硬装到软装定制的一站式解决方案。装企与客户沟通户型等需求后,可以通过AI设计工厂进行线上远程设计,快速输出设计方案并签定合同,接着再复尺调整方案,然后远程下单生产。这改变了家装行业传统的定制家具服务流程,将定制流量入口前置到前端设计环节,让装企掌握营销主动权,缩短了销售周期。而且,AI设计工厂远程赋能的不仅仅是高颜值的定制设计方案,同时还输出一套详细的报价方案以及精准的成交策略,全面助力设计师锁客成交。

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在这种模式下,装企可以为客户提供软硬装一体、一站式全屋配齐的家装服务,便捷且高效,可以更好地谈单。借助AI设计工厂强大的设计能力,装企可以轻松地推出更多高毛利的定制家具和宅配产品,提高客单和利润率。

4、构筑新质生产力,引领行业变革发展

AI技术正深度改变着各行各业,家装行业未来必定进入数智化整装时代。如何抓住AI技术革新带来的结构性机会,构筑新质生产力以助推行业发展?

作为数智化整装的开创者、引领者,HOMKOO整装云打造AI设计工厂便是对这一时代需求的最有力响应。AI技术深度融合到家装产品的设计、服务中,为装企提供更高效率、更低成本、更高转化的解决方案。这种创新引领着行业变革,加快行业前进的步伐。

未来,HOMKOO整装云将继续积极拥抱数智化浪潮,以技术变革推动创造新的商业模式,践行“让天下没有难做的整装”的使命。

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