在经历了意外发现的兴奋与后续的深入探索后，李昊和他的团队开始着手将他们对顾客行为和偏好预测模型的研究成果转化为实际的应用产品。他们深知，这将是他们在 AI领域取得的第一个具有重要意义的小成果。

首先，他们给这个基于 AI的顾客行为和偏好预测模型起了一个简洁而富有科技感的名字——“洞察者”。这个名字寓意着它能够深入洞察顾客的内心需求和行为模式。

团队成员们开始对“洞察者”进行全面的优化和封装，使其能够以一种方便、易用的形式提供给客户。他们设计了简洁明了的用户界面，让客户可以直观地看到模型的分析结果和相关建议。同时，还为客户提供了详细的使用说明和技术支持，确保客户能够顺利地应用这个模型。

在产品化的过程中，他们遇到了一些技术难题。例如，如何确保模型在不同规模和类型的零售企业中都能准确运行，以及如何处理大量实时数据的更新和分析。为了解决这些问题，他们采用了云计算和分布式计算技术，将模型部署到云端服务器上，这样可以根据客户的需求灵活地扩展计算资源，提高数据处理的效率和速度。

经过一段时间的努力，“洞察者”终于以成熟的产品形态推向市场。李昊和团队成员们满怀期待地等待着市场的反应。

起初，由于他们的公司在市场上还相对较小，知名度不高，“洞察者”并没有立刻引起广泛的关注。但是，李昊并没有灰心，他带领团队积极开展市场推广活动。他们通过参加行业研讨会、举办产品演示会等方式，向潜在客户展示“洞察者”的功能和优势。

在一次行业研讨会上，李昊亲自上台向众多零售企业的代表介绍“洞察者”。他详细地阐述了模型的原理和应用案例，展示了它如何帮助零售企业提高顾客满意度和销售业绩。他的精彩演讲吸引了一些企业代表的注意，他们在会后纷纷来到李昊的展位，进一步了解“洞察者”。

其中一家小型连锁超市对“洞察者”表现出了浓厚的兴趣。这家超市一直面临着激烈的市场竞争，希望能够通过创新的手段提升自己的竞争力。他们与李昊签订了试用协议，决定在自己的几家门店中试用“洞察者”。

李昊和团队成员们高度重视这次试用机会，他们全程跟踪指导超市的试用过程。在试用期间，他们根据超市的实际情况对“洞察者”进行了进一步的调整和优化。通过对超市顾客数据的分析，“洞察者”为超市提供了一系列的建议，包括商品陈列的调整、促销活动的策划以及新品的引进等。

超市按照“洞察者”的建议进行了一系列的改进。令人惊喜的是，在试用了一段时间后，超市的顾客流量明显增加，销售额也有了显著的提升。这个成功的案例迅速在行业内传播开来，越来越多的零售企业开始关注“洞察者”。