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      618前夕,阿里用AI增強客服

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      撰文| 吳先之

      編輯| 王 潘

      今年3月的一天,淘天集團客戶運營部負責人占利軍看到AI店小蜜后臺運營日志時,偶然注意到了一個變化。

      在傳統的客服行業認知中,AI只是“廉價勞動力”,負責在夜間或大促期間兜底那些重復性問題。然而,內部一組A/B測試數據引起了占利軍的注意,AI店小蜜+人工協同的整體轉化率,從某個小時到全天候、每個高峰期,全都超越了人工客服的轉化率。


      5月11日,阿里發布全新“AI店小蜜”,幫助更多商家以“AI+人工”協作形式提升轉化。

      從部分品牌商家使用AI店小蜜的反饋中,我們看到客服環節正在發生根本性變化。

      人們對AI客服的最初理解,大多是深夜無人時段的兜底機制。從商家角度而言,引入AI只是一種權宜之計,組建24小時全天候客服團隊,本質上是一件成本導向的事情。

      而在今天,AI客服已經變成了一個有手有腳、能直接辦事、甚至能主動創造收益的Agent。品牌與普通商家的經營策略也隨之發生變化,AI客服已不單單關乎成本,而是關乎到服務,在服務即增長的時代,直接關系到生意的好壞。

      從更大的角度來看,阿里重金投入AI發展并建立起全球領先的開源模型,當其技術生態優勢落地于客服這個場景,刷新了AI客服行業的進展,從而為數百萬商家創造普惠價值。

      成本賬的盡頭是效率賬

      此前,商家在評估AI客服時,只能算成本賬。原因并不在于商家,而在于AI客服本身。

      AI客服最初的范式其實是對話機器人,只能動嘴,沒有手和腳。并且由于長文本能力缺失、缺乏記憶能力,只能處理“退款進度查詢”“物流到哪里了”這類簡單問答,一旦涉及多輪對話、情感判斷、策略博弈,還是需要人工兜底。對于商家來說,成本賬沒有發生質的變化。

      所以很長時間商家只能將之作為夜間臨時工,作為節省人力的輔助手段。

      作為顯性成本,全新AI店小蜜首要的作用是降低商家對人工客服的依賴度。傳統人工客服一通咨詢的成本約為2元,AI店小蜜標準版定價0.2元/通,僅為前者的十分之一。

      數據顯示,使用AI店小蜜之后,小米天貓官旗轉人工率降了45%,滿意度提高了22%;特步天貓官旗店的轉人工率下降了55%。去年雙11大促期間,奧康用過去50%的客服團隊規模,完成了凌晨不加班的效率革命。

      接入Qwen大模型后,針對不同行業及電商場景進行垂域微調與多模態能力升級,讓AI店小蜜在做好成本賬的基礎上,同時做好效率賬。

      分拆下來,效率賬主要通過三個項目實現,分別是隱性管理成本、服務質量一致性,以及控制經營風險。

      客服同導購一樣,人員流動性非常大,找到一位高階客服是一件非常難的事情。人工客服往往存在情緒波動與狀態起伏,很多時候在大促期間,臨時招聘的員工,僅僅培訓幾天就趕鴨子上架。既不熟悉產品,也不熟悉流程與規則,一旦無法即時響應消費者的問題,便丟了單。

      傳統人工客服需要長時間培訓,才能熟練處理海量SKU與復雜的店鋪SOP。商家將品牌策略、SKU信息、運營策略等接入AI店小蜜,便能迅速獲得一位客服即戰力。快速“養”熟運營,在某種程度上也為高階人工客服騰出了發揮空間。

      升級后的AI店小蜜由于覆蓋了商品推薦、尺碼推薦、國補、商品對比等超過30個服務場景,能夠實現90%以上的咨詢實現秒級自動應答,并且回復速度大幅提升。此外,無論日銷的平峰,還是大促的峰值,消費者的服務質量不會打折。


      UR品牌單店的SKU高達1.2萬到1.5萬左右,在活動期間,疊加平臺、類目、店鋪、會員的活動,單靠擴充客服團隊規模,根本無法解決問題。于是,UR嘗試將店鋪SKU與活動信息接入AI店小蜜后,問題便迎刃而解。

      此外,目前商家經營還面臨著利用AI生成假圖騙取退款的“羊毛黨”,人工客服很難精準識別。AI店小蜜內置了AI假圖識別模型,一旦識別到風險,可以根據商家預設的授權額度內自動執行。

      AI店小蜜的產品策略是模擬客服反思的過程,并將之Skill化,原裝不動的封裝進了高階版,接下來將會逐步開放。

      總結下來,AI店小蜜給商家提供了兩本賬單,一本是0.2元/通的顯性成本賬單,通過解放人力實現;另一本是關系到風險控制的效率賬,通過提升效率實現。

      AI+人的新范式

      商家對于AI客服的期待遠不止提效降本,還希望能夠獲得增長。

      開篇已經提到,AI店小蜜“AI+人”模式的詢單轉化率全時段超過人工,背后還存在一條暗線:AI從應答工具轉變為決策輔助系統,這主要包括售前與售后兩個核心場景。

      以售前為例,運營投流買來的流量對于傳統客服而言是黑匣子,客服不知道來的是誰、為什么來、對什么敏感。

      年初,一位淘天高管在內部溝通會上提到了商家獲客與承接的雙重挑戰。“在6%的綜合轉化率下,為了獲取1000流量,品牌拉新成本已經飆升到了800元一個客戶,與此同時,每天有上萬人進店咨詢,怎么把他們變成回頭客?”

      接入AI店小蜜后,填平了運營與客戶之間的割裂。用戶進線的第一時間,AI會調取其購物畫像,包括近期購物行為、歷史購買偏好,甚至包括10分鐘級的決策意圖。這樣“懂用戶”的能力,讓AI店小蜜可以像高階導購一樣,感知到客戶到底是極度關注性價比,還是看重服務體驗,從而采取不同的服務策略。

      在這個過程中AI店小蜜改變了過去被動承接的角色,轉變為主動轉化。

      我們還注意到另一個細節,AI店小蜜在實際運作過程中,為人工接入預留了充分空間。例如識別到高價值訂單時,不會簡單地把鍋甩給人工,而是將用戶關鍵信息同步給人工客服,為人工快速接入到溝通過程中,提供上下文與參考信息輔助。

      這意味著AI店小蜜能夠放大高階售前導購的能力,形成AI兜底,人工拔高的協作關系。數據顯示,接入新版本后,商家平均詢單轉化率提升10%,服飾類商家平均提升20%。

      另一個是售后環節。

      “在服飾領域,你有本事把退貨率降低2個百分點,對于頭部企業來說相當于貢獻了上億的收入。”一位業內人士表示,這些年高企的退貨率,為智能挽單提供了發揮空間。

      退貨是電商隱形的利潤殺手。不僅意味著訂單流失,還伴隨著物流成本、折舊損耗、客服處理成本,部分品類退貨后的商品折舊甚至打到二折。

      傳統人工售后面對退貨請求,只有兩個選項,要么同意退款,要么硬性拒絕,從而引發糾紛。AI店小蜜引入了一種更有彈性的協商挽單方案。

      當消費者提出退貨時,AI會先做意圖識別和情緒分析,搞清楚退貨原因是尺碼還是款式,同時思考通過換貨、補發來解決的可能。


      在一個真實案例中,一位寶媽因童鞋尺碼偏小要求換貨,但鞋子已被穿過、影響二次銷售。AI首先降低預期,同時啟動圖片一致性核對、鞋底磨損等級判定,確認是輕微磨損后,調用商家授權的“階梯式博弈策略”,先給6元關懷補償,被拒后再給10元,并附上一張量腳尺碼表,最終實現了挽單。

      測試數據顯示,這套邏輯跑出的平均退款挽單成功率超過20%。

      一些品牌使用后,可以看到AI+人的范式正在逐漸清晰。

      一家醫療品牌“魚躍醫療”的用戶服務中心高級總監劉莉透露,她所在部門名稱已經從“用戶服務中心”改為“用戶運營中心”。這個改動背后,是品牌重定義客服職能,從被動處理售后服務,轉變為貫穿用戶全生命周期的健康管家。

      據了解,今年Q1,魚躍醫療的用戶運營中心僅詢單轉化提升就為魚躍直接貢獻了近1000萬銷售額,而劉莉定下的全年目標是一個億。

      案例指向一個趨勢:AI承擔了大部分枯燥和標準化的重活,讓人去專注創造高價值的創意性、挑戰性的工作。

      AI客服來到生意拐點

      AI客服的“奇點時刻”已經到來,線上生意邏輯面臨著一次系統性重構。

      平臺端,今年阿里核心戰略是“用戶為先、AI驅動”。作為客服的AI店小蜜,處于兩大戰略交匯點。同期發布的千問與淘寶互通,意味著AI正在全面融入電商的買賣全鏈路。阿里投入大規模算力資源,顯然是在為整個電商生態鋪設AI時代的基礎設施。

      這背后是行業競爭邏輯的變化。淘天數據顯示,2025年平臺上服務優質的商家,其復購率和凈交易額均達到普通商家的兩倍;體驗分4.8分以上的商家,成交額增速是普通商家的2.2倍。

      即使是蘋果這樣的頂級品牌,新品發售時如果客服響應不及時、等待周期中缺乏服務關懷,退單率也會大幅上升。一位淘天高管在年初提到,“幫他們優化客服策略后,成交漲了接近一倍,我當時就想,連蘋果都需要靠服務來留用戶,其他品牌更不用說了。”


      當商品本身的差異化空間被不斷壓縮時,品牌要想建立護城河,繞不開提升服務體驗這道坎。AI店小蜜的出現,讓服務能力從奢侈品變成了標配。

      因此,商家需要實時調整決策框架,當下的問題已經不是用不用AI,而是怎么用、什么時候用。

      數據已經證明,全時段人機協同的效率高于純人工,觀望本身就是一種成本。相較而言,討論AI替代,遠沒有討論AI如何讓自己更強來得更為實際。

      眼下,能力底座已城,商家需要做的是逐步注入品牌自身的服務策略和權益體系。

      阿里巴巴副總裁諶偉業在發布會上說了一段耐人尋味的話。他坦言自己焦慮了一年多,擔心總裁崗位是否會被AI替代。但他最終想通了。

      因為人的上限是認知,下限是努力,AI能極大提升我們的認知上限。

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