7 月 23 日,基于阿里巴巴多年来在电商行业的经验积累,以及瓴羊服务多个行业头部客户的产品能力,瓴羊正式发布客服 Agent,推出了 " 超级客服专家 " 和 " 超级电销专家 " 等多个 Agent 应用。
这批 Agent 已陆续在多家企业 " 上岗 ",面向企业不同场景提供多方位的服务,通过多个 Agent 的协同,让客服不止是客服。
" 真正可落地的企业级应用,一定是大模型 + 小模型 +Agent 的组合拳,缺少任何一个,企业都无法真正用起来。基于阿里和瓴羊在电商客服、电销和企业服务三个场景打磨多年的实操经验,我们率先推出这一批真正落地、真有效果的超级 Agent 专家。" 阿里巴巴集团副总裁、瓴羊 CEO 朋新宇表示。
以电商平台的客服为例,当消费者申请退换货时,以往客服人员通常需要手动处理多项繁琐任务。具体而言,客服需在工单系统中输入订单详情、客户需求及地址等信息,并与物流等部门协调。这一过程涉及至少十个步骤,耗时约五分钟,且客服需频繁切换多个系统来创建补发单。这些工作看似简单重复,但极易出错,仅填写工单这一项任务就占据了客服每日工作量的一半。
但有了瓴羊超级客服专家,客服可以通过 Agent 自动完成 80% 上述工作,只要客服和消费者的对话中触发关键词,例如:退货、换货、补发等,Agent 就可以自动帮客服填好工单,客服只需点击确认,即可在系统中提交工单,提升了 60% 的工作效率。
在比如在电商平台上," 已发货仅退款 " 看似简单,实则售后客服人员需操作至少六个步骤。此类场景占售后工作量的 40% 以上,但自动化程度却低于 45%。若包裹出现异常,还需提交拦截工单或电话确认物流状态,进一步增加了处理复杂度,延长了处理时间,影响用户体验。
通过 " 退换货 Agent",可以实时根据客服和消费者的对话情况,为客服人员查询订单发货和物流状态,在必要时启用 " 外呼服务 Agent",打给消费者沟通包裹的实时物流状态,并提供对应的退货或退款建议,还能根据消费者的反馈及时发送优惠券等补偿措施。平均下来," 仅退款 " 处理时长缩短 60% 以上,人工整体处理效率提升超过 60%。
更重要的是,这些 Agent 不仅可以为客服团队提效,还可以为企业降低资损,切实带来效益。例如通过历史对话记录,分析评估可能造成企业资损风险的重点用户群体,避免某些特定消费者群体重复退款或通过不正当手段造成企业损失,减少企业资损。
超级客服专家已在多家企业中显著提升了客服效率。以海信为例,通过引入退换货、售后补发、催派催发、外呼服务等 Agent,在近日极端炎热天气导致空调订单激增的情况下,大幅提高了响应速度和处理效率,降低资损。
有了 Agent,客服的能力也延展到了销售场景,以日常高频使用电话进行潜客销售的汽车行业为例,根据汽车之家研究院调研数据显示,用户从选车到下订,平均要经历两个月的时间,并且深入比对近 6 款车,在竞争日益激烈的汽车市场,如何获客并且让客户下单购车,是所有车企的头号目标。其中,线索质量决定了成交概率。
从车企的角度来看,销售人员每天需花费大量时间筛选有效用户线索。具体而言,他们 40% 的时间用于电话沟通,以了解用户的偏好和购车意向。然而,其中超过 60% 的线索是无效的,导致大部分时间被浪费在无用功上。即便消费者有试驾意愿,销售仍需拨打 3 到 5 次电话才能确定试驾时间。试驾后,还需多次电话跟进以获取反馈并推动购车转化。
销售任务规划 Agent、线索清洗 Agent、销售策略 Agent 和到店邀约 Agent 正是为了解决汽车销售的全流程痛点而生的,这四个 Agent 可以根据业务目标为销售进行初步的线索筛选,检索出销售应该优先处理跟进的线索,并且根据销售的需求,进行 AI 电话外呼或根据用户画像推荐销售话术,自动打给消费者邀约试驾和沟通购车意向,等消费者试驾完成后,试驾报告 Agent 会再进行电话回访,并且生成消费者的试驾报告,提供销售评估后续的销售策略。可缩短线索处理时间 50%,基于客户深度分析提升转化率约 20%。
目前,瓴羊已服务超过 45 家车企,积累了大量的车企数智化实践经验,例如:红旗、比亚迪和福田等。
除此之外,客服 Agent 也应用在企业内部服务中,帮助企业自动化处理员工入离职、假期考勤、福利薪酬、物品申领、IT 维修等,打造快速提效的 " 超级企业服务专家 "。
瓴羊的客服 Agent 能力已和阿里生态系深度打通,例如:店小蜜、千牛、生意参谋和淘天物流部等,直接给到企业完整且全面的 Agent 服务。
2025 年是 Agent 元年,企业级 Agent 市场更是如火如荼。瓴羊还将面向分析洞察、营销等更多应用场景,陆续推出多个 Agent,主打结果导向,让 Agent 助力每一名员工成为 " 超级员工 ",开启人加 Agent 协同的工作模式。
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