其他行业 · AI应用
Tapestry 利用 AWS 收集数千名门店员工的反馈
Tapestry 是一家奢侈时尚零售商，面临有效收集和利用门店员工反馈以增强决策和赋权员工的挑战。为此，Tapestry 与 AWS 合作开发了一个生成式 AI 引擎，创建了 Tell Rexy 和 Ask Rexy 等应用程序。这些工具彻底改变了反馈收集过程，使员工能够轻松分享见解，同时为内部利益相关者提供对这些宝贵信息的无缝访问。结果，Tapestry 在一年内成功收集了 30,000 条反馈，将生成式 AI 解决方案的开发速度提高了十倍，并培养了更具响应性和参与性的工作场所文化。
一年内收集反馈量
30,000
来源披露
生成式 AI 解决方案开发速度
10 倍
来源披露
Ask Rexy 开发时长
8 周
来源披露
01
业务背景
Tapestry 是一家奢侈时尚零售商，面临有效收集和利用门店员工反馈以增强决策和赋权员工的挑战。为此，Tapestry 与 AWS 合作开发了一个生成式 AI 引擎，创建了 Tell Rexy 和 Ask Rexy 等应用程序。这些工具彻底改变了反馈收集过程，使员工能够轻松分享见解，同时为内部利益相关者提供对这些宝贵信息的无缝访问。结果，Tapestry 在一年内成功收集了 30,000 条反馈，将生成式 AI 解决方案的开发速度提高了十倍，并培养了更具响应性和参与性的工作场所文化。
02
遇到的问题
Tapestry 无法高效地收集、综合并利用来自数千名门店员工的反馈。公司团队定期巡店，但只能获得无法规模化或跨零售网络分析的零散信息。
03
AI 解决方案
Tapestry 工程团队使用近20项 AWS 服务构建了一个生成式 AI 引擎。在此基础上开发了 Tell Rexy 和 Ask Rexy 两套应用。Tell Rexy 部署于门店平板和 POS 系统，员工可通过语音提供反馈，经 Amazon Transcribe 转为文字，并由 Amazon Translate 实现多语言自动翻译为英文集中处理。Ask Rexy 是一个聊天机器人，供公司分析师查询反馈数据并获取洞察。该引擎已被模板化，可快速扩展至其他业务功能。
04
实施结果
一年内收集反馈量：30,000（未披露）
生成式 AI 解决方案开发速度：10 倍（提升至10倍）
Ask Rexy 开发时长：8 周（未披露）
05
风险与边界
未披露
“Using AWS, we’re generating the kinds of insights that help our teams to be even more successful.”
Deepak Chandak · Senior Director, Omni-Innovations and Product Management, Tapestry
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。