Lowe’s把AI放进门店导购流程，让员工在顾客面前查询商品和项目知识，再用自己的判断解释建议。OpenAI在2026年9月25日发布的官方案例中介绍了这套做法。对零售团队，更值得借鉴的是知识如何进入服务现场，以及效果指标怎样分开衡量。
同一类知识，服务两个入口
Lowe’s的Mylow面向线上顾客，帮助他们用自然语言描述装修或维修需求，获得步骤、商品建议和操作资料。Mylow Companion则供员工使用，在货架旁辅助回答跨部门问题。两个产品的服务对象不同，不能把线上购物效果直接当成门店导购效果。
Lowe’s在2025年5月5日的发布稿中称，员工端围绕现有卖场设备设计，提供商品详情、项目建议和库存信息，并支持语音转文字。把入口放到员工已经使用的设备上，是这套工作流的重要条件。
员工提问，员工解释给顾客
2026年9月的案例称，Mylow Companion已向约30万名员工开放，覆盖1700家门店，接近一半的交互使用语音。公开描述的流程是：员工理解顾客需求，向助手提问，再判断如何把回答用在当前项目中。新人可补足商品知识，资深员工也能查询自己不熟悉的部门。
这里的规模是开放覆盖，不能直接读成每位员工每天都使用，更不能推导为准确率。案例没有公开完整的错误样本、对照实验设计或各类问题的验证结果，本文也没有进行门店实测。
“三倍转化率”该怎样理解？
OpenAI案例援引Lowe’s2026年第二季度业绩电话会称，使用Mylow的线上顾客，转化率是未使用者的三倍。这是企业披露的组间差异，并不等于“安装AI后，所有顾客购买率都提高三倍”。使用者本身可能有更明确的购买意愿，其他服务变化也可能影响结果。
因此，这个数字适合用来提出试点假设，不宜直接写进自己的收益承诺。评估时应先统一转化定义、统计周期和人群条件，再检查比较是否公平。
编辑建议：先试一个品类，保留反馈出口
普通零售团队可以先选问题高频、资料完整的单一品类，整理商品规格、兼容条件、库存更新时间和退换规则。要求回答能回到资料来源；不确定时转给熟悉该品类的员工，涉及安装安全的问题交由合适的专业人员处理。
试点同时记录查找耗时、错误建议、人工接手和顾客反馈，别只看提问量与成交额。上线前再约定谁维护资料、谁处理错误。这些是编辑建议，并非Lowe’s公开披露的内部验收制度；可复制的重点，是让回答有人核对、问题有人接住。
