客服+AI数字化解决案例
项目名称
多平台退款分析软件
案例介绍
多平台退款率分析软件已覆盖抖音、拼多多、京东、天猫等平台，并应用于全新业务6套及二手京东1套分析场景。将原来“人工获取明细—逐店逐型号筛选—填写退款率表格”的重复流程，优化为“人工提供明细—AI自动筛选—固定格式输出”。上线后，原每月约20—30小时的数据整理工作基本免除，预计全年可节省240—360小时，约合30—45个工作日。同时，通过固化筛选规则和输出模板，有效降低人工错筛、漏筛及统计口径不一致的问题，提高退款率分析的准确性、及时性和可复用性，使售后人员能够将更多精力投入异常原因分析及业务改善。
涉及平台：抖音、拼多多、京东、天猫等
覆盖部门：全新6套 + 二手京东1套
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
✓ 人工提供退款详单
✓ ai根据规则自动筛选每个店铺和型号的退款率
✓ 按照固定格式输出表格
案例介绍：
工具主要服务于跨境电商中心，将原来需要人工完成的数据获取、规则筛选、IP单号查询和在线文档填写流程，优化为“人工获取数据—AI自动筛选及查询—固定格式输出—人工确认归档”。上线后，每日可节省约15分钟，每月节省约7—8小时，预计全年释放84—96小时，相当于10.5—12个工作日。
除工时节省外，工具通过固化筛选规则、自动匹配订单与IP单号、统一输出格式，有效降低了人工漏筛、错查、复制错误及数据错位等问题。同时保留最终人工确认环节，在提高处理效率的基础上保障退款核对结果的准确性和可控性，实现跨境退款核对流程的标准化、稳定化和可复用化。
覆盖部门：跨境电商中心
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
淘宝/拼多多/京东/抖音 聊天记录分析系统
项目介绍：
系统通过Skill技能包自动完成平台登录、聊天记录导出、数据分析及H5报告生成，将原来需要人工逐条查询、判断和统计的流程转变为自动化执行。
以100人聊天记录为例，处理时间由原来的1.5—2小时缩短至15分钟以内，单次节省1.25—1.75小时，时间降幅达到83%—88%，处理效率提升至原来的6—8倍；分析准确率由70%—80%提升至90%以上，错误及遗漏问题预计减少50%—67%；单次直接人工成本由约70元降低至接近0元。同时，系统统一了跨平台分析口径，减少主观判断，使聊天记录分析从人工抽查转向批量化、标准化和数据化管理，为客服质检、问题发现、商机提炼及管理决策提供更加及时、完整的数据支持。
涉及平台：抖音、拼多多、京东、淘宝天猫等
覆盖部门：全新电商中心、二手电商中心
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
✕ 人工逐条查询，效率极低
✕ 100人记录需1.5-2小时
✕ 准确率仅70-80%，遗漏率高
✕ 人力成本约70元/次
✕ 主观判断，统计不全面
解决方案：
✓ Skill技能包全自动执行
✓ 下达指令，无需人工介入
✓ 100人记录仅需15分钟
✓ 准确率90%以上，全面无遗
效果对比
1.第一步：打开workbuddy。
2.第二步：平台对话下达命令，按照“请启动某时间某平台的聊天记录，进行分析后，给我结果”。
第三步：平台自动登录,聊天记录自动导出，分析，输出结果，生成H5报告，保存即可。
数据库介绍
搭建客服聊天记录本地数据库，每日自动沉淀原始聊天数据，并通过AI对客户需求和高频问题进行分类分析。
目前已分析9,227名客户、46,807条有效消息，自动归纳为12类需求，识别出套餐配件、售后退换、价格优惠、产品选购和物流查询等核心问题。
分析结果通过云端H5页面展示，支持按店铺和日期查询，并同步呈现客户原话、问题占比、处理优先级及AI优化建议，为商品页面优化、客服话术完善、售后流程改进和销售转化提升提供数据支持。
系统将原来“人工逐个拨号—按照个人经验沟通—手工登记结果”的流程，优化为“导入客户名单—AI自动批量呼叫—按照固定流程沟通—自动输出结果并保存录音”。
上线后，约70%的重复拨号、标准沟通和结果登记工作可由AI承接，人工主要处理异常情况及重点客户二次跟进。在提升处理效率的同时，系统统一了外呼话术和执行流程，降低了漏拨、错拨、信息传达不完整及登记不规范等问题。外呼结果明细与通话录音双重留存，也使任务进度、客户反馈和服务质量更加清晰、可查、可复核，实现外呼业务由人工重复执行向批量化、标准化和数据化管理转变。
覆盖部门：全新电商中心（大疆售后）、全域流量赋能中心、租赁电商中心
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
探域的主体知识库和Agent基本都已经完成搭建，只需要后期进行日常维护即可，目前效果能做到以下：
平台
话术生成率
采纳率
风控率
人机协作率
淘宝
70%左右
20%左右
20%左右
45%左右
拼多多
70%左右
18%左右
15%左右
35%左右（租赁除外，租赁人机协作率稳定在70%左右，主要原因是产品少，接待人数少导致）
抖店
70%左右
20%左右
19%左右
35%左右
京东
70%左右
21%左右
19%左右
35%左右
1、效率提升：
2、人效优化进度：
业务线部门能优化人员主要是两个原因:
业务下滑和探域提升的效率，和客服三级负责人沟通过一次，如果实现人员优化，业务和探域的占比原因大概是7:3
跨境售后退款业务，已完成S店、E店马帮退款单及亚马逊退货单三项自动化工具建设。工具将原来“人工获取退库单—登录马帮—判断退款状态—选择类型—建单入库”的多步骤流程，优化为“人工获取退库单—AI自动判断—自动建单及入库”。
其中，S店和E店单笔建单时间由1—2分钟缩短至约20秒，亚马逊退货单缩短至约10秒，整体处理效率提升至原来的3—12倍。三项工具合计每月节省约23小时，全年预计节省276小时，相当于释放34.5个工作日。
在质量方面，系统将不同店铺的判断条件和操作步骤分别固化，减少退款状态错判、类型选错、信息填写错误、漏建及重复建单等问题，使退款建单工作从依赖人工经验转向标准化、自动化执行。
涉及平台：S店、E店、亚马逊
覆盖部门：跨境电商中心
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
项目在开发前分别与售后确认操作步骤和判断条件，并将其固化到AI流程中，能够避免不同人员按照个人经验进行判断。
AI按照固定步骤处理每一笔订单，不容易受到人员熟练程度、工作量和疲劳状态影响，使高峰期和日常业务的处理标准保持一致。
亚马逊发货物流查询AI主要用于大疆订单发出后的退回物流及异常状态追踪。上线前，售后人员每天需要人工批量查询几百个物流单号，再逐一筛选并统计异常订单，每日耗时约10—20分钟。上线后，AI可自动查询全部订单物流状态，按照统一规则识别异常订单，并将相关数据自动保存至桌面，人工只需对异常订单进行后续跟进，经约500单测试验证，测试样本内未发现异常。
该工具使日常人工查询环节基本免除，每月可节省约8小时，全年预计节省约96小时，相当于释放约12个工作日。同时，通过全量查询、统一判断和自动保存结果，减少人工漏查、错查和登记错误，提高物流异常发现的及时性及订单跟踪的完整性，使售后工作从“人工逐单查询”转向“AI全量巡检、人工处理异常”。
涉及平台：亚马逊
覆盖部门：跨境电商中心
大疆发出后有订单会产生退回的物流，需要进行人工筛选跟踪货物状态
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
人工每次需要查询几百个物流单号，订单量较大时容易出现漏查、跳行或查询不完整。AI能够按照任务清单逐一处理，提高订单查询覆盖率。
项目开发前准备了两套查询方案，并与业务人员确认判断条件。上线后，所有订单均按照统一规则识别，减少不同人员对“正常、退回、异常”等状态理解不一致的问题。
AI可以自动完成物流状态查询，并将异常订单保存下来，缩短从“物流出现异常”到“售后人员发现异常”的时间，便于及时采取补救措施。
自动保存订单号、物流状态及异常信息，可以降低人工复制单号错误、状态登记错误、数据错行和漏登记等问题。
异常订单数据统一保存后，便于售后人员持续查看处理进度，也方便主管复核哪些订单已经跟进、哪些仍未处理。
物流异常发现不及时，可能引发商品退回后无人跟进、货物滞留、订单损失或客户问题处理延迟。AI查询工具可以带来以下业务价值：
软件将原来“人工打开网站—逐单查询—等待结果—登记状态”的固定重复流程，优化为AI全自动查询及结果登记。每笔订单可节省约15—20秒人工操作时间，虽然系统本身的查询速度可能低于熟练员工，但运行期间无需人工持续操作，可以有效释放查询和等待时间，让员工同步处理其他业务。
在质量方面，系统按照任务清单和固定规则逐单执行，减少人工漏查、状态登记错误和数据错行等问题，使激活查询流程更加标准、完整和可追踪。软件约2天完成开发，并通过30单测试后交付，适合订单量较大、需要长期重复查询的业务场景。
覆盖部门：全新电商中心
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
特别说明：
软件的实际查询速度可能低于熟练员工，但衡量提效的重点是“人工占用时间”，而不是单纯比较系统运行速度。
人工查询时，员工需要持续操作并等待结果；AI运行时，即使系统处理时间略长，员工也可以同步处理其他工作。因此，该项目实现的是“人工时间释放”，而不一定是“任务完成速度提升”。
减少漏查：AI按照任务清单逐单执行，降低人工跳行、漏查的问题。
减少登记错误：查询结果自动写入表格，降低状态填错、数据错行等风险。
保证处理完整性：批量任务可以持续运行，不容易因临时工作打断而中途遗漏。
提升数据规范性：自动按照统一字段和格式输出，方便后续筛选、统计和复核。
软件将原来“人工打开网站—逐单查询—等待结果—登记状态”的固定重复流程，优化为AI全自动查询及结果登记。每笔订单可节省约15—20秒人工操作时间，虽然系统本身的查询速度可能低于熟练员工，但运行期间无需人工持续操作，可以有效释放查询和等待时间，让员工同步处理其他业务。
在质量方面，系统按照任务清单和固定规则逐单执行，减少人工漏查、状态登记错误和数据错行等问题，使激活查询流程更加标准、完整和可追踪。软件约2天完成开发，并通过30单测试后交付，适合订单量较大、需要长期重复查询的业务场景。
覆盖部门：全新电商中心
Befor-原来业务流程
After-AI工作流程
解决方案：
特别说明：
软件的实际查询速度可能低于熟练员工，但衡量提效的重点是“人工占用时间”，而不是单纯比较系统运行速度。
人工查询时，员工需要持续操作并等待结果；AI运行时，即使系统处理时间略长，员工也可以同步处理其他工作。因此，该项目实现的是“人工时间释放”，而不一定是“任务完成速度提升”。
减少漏查：AI按照任务清单逐单执行，降低人工跳行、漏查的问题。
减少登记错误：查询结果自动写入表格，降低状态填错、数据错行等风险。
保证处理完整性：批量任务可以持续运行，不容易因临时工作打断而中途遗漏。
提升数据规范性：自动按照统一字段和格式输出，方便后续筛选、统计和复核。