基于超10億量級的在線商品庫，阿里巴巴無疑是一個天然的商品大百科。每天基于平臺產生的海量服務請求無疑又是一個天然的服務大百科。所有的信息經過數據化處理，有自學能力的店小蜜就自然擁有了這一整套知識儲備。

　　據了解，此次發布的店小蜜1.0版已能夠完成商品咨詢、基于用戶參數進行個性化推薦、店鋪活動咨詢解答、修改訂單、退換貨咨詢等多種服務，涵蓋售前售后全鏈路多個場景。

　　值得注意的是，除了通用咨詢，店小蜜還獨有一套行業特色知識庫，如根據用戶數據進行鞋服尺碼推薦，回答手機網絡類型內存問題、甄別食品口味生產日期保質期等等。而這些行業問題也通常是高頻咨詢，其中，僅僅尺碼問題就占到了女裝店鋪售前咨詢的50%以上，基于大數據沉淀和機器自動學習，這些機械化的問題完全有能力由機器人準確而高效的完成。

　　“這款衣服是兩件套嗎？”“那這款呢？”看似一段再平常不過的對話，卻是當前很多機器人產品的軟肋。基于多輪交互技術應用，店小蜜能通過上下文語義自動補全對話缺失信息，精準理解用戶需求。除此而外，店小蜜從一開始就被賦予了擬人化屬性，對話體驗更貼近人工。同時，店小蜜還支持語言風格的店鋪個性化，機器人客服也能千店千面。

　　懂人性、夠聰明還不夠，使用還要夠簡單，只要商家在自己的千牛工作臺一鍵開啟，店小蜜就能“沖鋒陷陣”。基于云端存儲，開通了店小蜜的商家，即使店鋪斷電斷網，店小蜜也照樣不停轉，7*24小時不斷檔。根據店鋪情況，商家還可以自主設置服務接待順序，甚至按比例將服務請求分配給機器和人工。遇上機器回答不了的問題，店小蜜還可以自動實現無縫轉人工客服。

　　與人工最大不同的是，店小蜜能同時接待海量咨詢，服務能力極具彈性。2016年雙11，店小蜜率先在Apple、小米、華為榮耀、vivo、森馬、nike等9家天貓店鋪內投入測試。雙11當天，小米天貓旗艦店單店成交超12.95億，與2015年相比，在服務請求量相近的情況下，在線服務人數卻銳減近300人，即使在流量洪峰，店小蜜的響應速度仍快至秒級，客戶體驗大幅提升。