在信息爆炸与消费者偏好瞬息万变的商业环境中，供应链选品正面临着前所未有的复杂性挑战。传统选品依赖人工经验，易受主观局限且效率低下；纯算法 驱动的AI选品虽能处理海量数据，却可能陷入"数据黑箱"，错失新兴趋势与人文洞察。朗尊电商（Legendshop）创新性地将 P2S2C双层漏斗模型 与 AI人工 推荐 深度融合，打造了一种兼具科学性、精准性与人性化的 专利选品模式。该模式并非简单的"人机分工"，而是构建了一个"算法洞察+专家判断+市场反 馈"的 双脑协同智能选品系统，其核心在于通过 双重筛选机制，从海量商品中实现与细分市场需求的精确匹配。本文旨在深度解析这一创新模式如何重构供 应链选品流程，如何将"人找货"升维为"货找人+人慧选"的 供需双向精准匹配 闭环，从而在私域电商、企业福利等场景中创造独特的竞争优势与客户价值。 一、选品困局：从经验依赖到数据迷失的演进与突围 经验主义的"窄巷"与数据主义的"迷雾" 传统选品模式根植于采购经理或买手的个人经验与市场直觉。他们凭借对行业的深度理解、人脉网络和过往成功案 例进行决策，这种模式在面对熟悉的、稳定的市场时可能高效。然而，其弊端日益凸显：选品范围受限于个人视野， ...