核心要点
Fanatics 表示，公司与 OpenAI 的 Codex 模型合作开发了 “同款搭配选购（Shop the Look）” 功能，可在商品页面为用户推荐风格协调、有现货的球队周边商品。
Fanatics 旗下各大体育联盟及球队电商网站的独立商品 SKU 数量超过 150 万个。
这项新功能使球队周边业务的商品互动量提升 10%，球队周边依旧是该公司最大的收入来源。
Fanatics 随时可为体育爱好者提供超 150 万种不同商品，涵盖球衣、帽子、球队主题潮牌服饰以及袜子等品类。借助与 OpenAI Codex 合作打造的全新功能“同款搭配选购（Shop the Look）”，用户搜寻商品变得更加便捷。
Fanatics 的丰富商品阵容，体现出它已经成长为大型体育行业平台，与全球几乎所有主流体育联盟及球队均达成合作。Fanatics 商贸部门每年生产超 4500 万件商品，销往 180 多个国家的消费者。
但 Fanatics 商贸部门首席产品官贾斯汀・蔡表示，业务扩张也给企业带来了难题。
“我们反复遇到一个问题：我们运营着数百个网站，用户访问这些站点时，要在海量商品目录里筛选自己想买的东西，这对他们而言十分麻烦。” 他说道。
蔡提到，用户单次购物浏览时长平均常常超过 30 分钟；而 Fanatics 每周上新商品多达千件，进一步拉长了用户选购耗时。
“同款搭配选购” 会在每个商品页面给出成套穿搭建议，根据所属球队与穿搭风格，为用户匹配其他有现货的相关商品。
蔡称，传统商品搭配策划方式，例如实景拍摄、造型搭配，存在较长筹备周期，很难适配 Fanatics 持续膨胀的商品库，也跟不上冠军纪念款球衣、帽子这类需要快速上线的商品节奏。
给体育爱好者推送毫无关联的推荐同样行不通。“洛杉矶道奇队的球迷，绝不会想要收到旧金山巨人队的相关商品推荐…… 在我们这个领域，球队、球员的匹配适配至关重要。” 他表示。
即便 Fanatics 已经成长为数十亿美元规模的企业，球队周边依旧是它的第一大收入来源。Fanatics 创始人兼首席执行官迈克尔・鲁本本月早些时候在 节目《财经早间秀（Squawk Box）》中表示，公司今年商贸业务营收将突破 70 亿美元；而包含托普斯收藏球星卡在内的收藏品业务营收约为 55 亿美元。
自 ChatGPT 推出以来，OpenAI 一直在测试各类购物工具，包括可以让用户直接在 ChatGPT 内购买商户商品的即时结账功能。不过 报道显示，OpenAI 现已终止 “即时结账” 项目，转而直接和各大零售企业展开合作。
Fanatics 这项新功能，是 OpenAI 将自身技术落地购物场景的又一实践。OpenAI 行业面向市场（GTM）负责人罗丝玛丽・德阿拉贡表示，零售业的个性化难题是 “一个由来已久的老问题”。电商兴起，零售商得以通过各类方式描绘 “用户画像”—— 参考历史购买记录、用户访问地域、登录账号信息，但这些手段有时依旧达不到理想效果。
“过去，我们需要拼凑各类信息，力求向顾客展示合适的商品。” 德阿拉贡说，“依托人工智能，我们可以实现更确定的匹配，完成更高水准的个性化服务。”
Fanatics 官网的 “同款搭配选购”
“同款搭配选购” 调用 OpenAI 的 Codex 模型，解析商品与目录数据，筛选适配商品并动态重新生成推荐。比如球迷正在看一件球衣，系统会配套推荐帽子、袜子以及其他周边配饰，给出成套搭配方案。
蔡介绍，功能上线之后，推荐商品的浏览量上涨 10%。同时，搭配推荐也能让消费者看到商品和其他球队装备的组合效果，从而对意向商品 “更有购买把握”。
德阿拉贡表示，线下精心策划的穿搭展示、实体试穿永远会在购物体验中占有一席之地。但 AI 的融入，例如帮助用户从海量商品里筛选，为正品球队球衣这类高价商品做搭配参考，足以证明人工智能拥有 “巨大的机遇来优化现有的购物体验”。
