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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-05-22 16:36:09
作者：chenming
阅读量：51
文章目录
某家电品牌，一直以来面临着电商售前转化效率较为低下这样的核心挑战， 其在线客服团队承担着天猫、京东、抖音以及官网等全渠道流量接待的工作， 然而传统的客服模式，在应对数量巨大的咨询之时，显得束手束脚。针对这一情况采用部署了得助智能客服系统的智能接待机器人，实现售前咨询全流程智能接待与多轮精准导购。售前咨询转化率提升37%、客服人力缩减60%、转人工率降低28%、夜间订单处理量增长215%。
经过深度分析钻研，该品牌在传统的人工智能客服系统中，面对复杂且不断变化的售前转化情景，主要存在着下面这三大极其严重的、能够导致失败的缺点：
| 短板维度 | 具体表现 | 造成后果 |
|---|---|---|
| 交互模式被动 | 仅被动应答，只能处理单轮标准化问题，无法主动深挖需求、推荐产品及营销引导 | 需求挖掘不足，大量潜在销售机会流失 |
| 转接机制僵化 | 转接规则简单固定，转接时机把控失衡，分流作用难以发挥 | 客户体验变差，负面情绪上升，高价值客户容易流失 |
| 信息传递断层 | 人机对话信息无法同步衔接，转接后客户需重复阐述问题 | 沟通效率下降，客户满意度降低，易造成订单损失 |
通过对市场里多个智能客服解决方案进行全面综合评估，该品牌最后选定部署得助－智能客服系统的智能接待机器人模块，主要是基于三大核心能力的考虑因素。
快速响应的场景，是需要高频且标准化的，在此情况下，将由NLP小模型来负责，以此确保能够有毫秒级的反馈。
复杂的、开放式的场景，其中，由LLM大模型承担深层语义理解以及生成式应答的任务，并且，它能够精准地识别多样化的、口语化的表达。
特定业务场景的执行，是要由场景Agent来负责定制化对话流程的执行，对于像大促满减计算、搭配套餐推荐等这类复杂业务，要实现精准引导。
该品牌跨越天猫等众多渠道，包括京东、抖音以及官网。得助－智能客服系统助力全媒体渠道达成一站式接入，客服团队不用在多平台来回切换，实现了咨询流的统一归集和高效处理，极大程度减轻了运营负担。
如果问题超出了机器人的能力范畴，系统能够无缝转接至专家客服。其关键优势在于，完整的对话上下文会同步传达给人工座席，客户不用重复问题，确保了服务体验的连续性，切实达成了“人机协作”。
部署可不是单纯的“上线”那般简单，它是要依据业务所呈现的场景进行深度层面的重新构建，以及展开精细化的运营操作。
得助智能客服，与该品牌的客服部门、产品部门、销售部门展开了多轮深度对接，系统梳理出了五大类高频售前咨询场景，分别是参数对比、功能说明、价格优惠、物流售后、适配推荐，围绕着这些场景，整理并注入了超过2000条的高精度标准问答对以及大量相似问法，借助系统内置的知识点训练、测试、审核一体化流程，保障了知识库的准确性和高效构建。
运用得助-智能客服系统的可视化对话流程编辑器，借助“拖拉拽”方式，针对不同的咨询场景，配置了不同的多轮对话路径以及应答策略。与此同时，对于“大促满减计算”“组合套餐推荐”等复杂转化场景，特别配置了场景Agent，达成了业务规则的深度定制以及自动执行。这便使得机器人能够如同资深销售那般，开展主动探需以及精准导购。
将百分之五十的售前咨询流量，分配给智能接待机器人。这一做法要与人工客服组进行严格的A/B测试对比。在此期间，要利用系统的大模型技术，实时洞察对话里的客户意图与潜在情绪，针对性地优化应答话术与引导路径策略，并且持续调整“跳转”“兜底”等关键参数。不断缩小机器人同人工服务之间的体验差距。
经过对测试数据的考量验证，在确定机器人的独立解决率已经达到并超越了预期目标之后，会把所有以售前咨询为主的流量正式交付给机器人进行承接处理。得助－智能客服系统有能力强大的上下文推理以及自学习的功能，这使模型能够随着业务数据的不断积累进而持续地进行进化，达成“越用越聪明”的效果。
数据分析得出的结果，具备最为强大的说服力。在“618”大促期间，有客户反映“分辨不清对面与之交流对话的究竟是机器人还是真正的人”。这恰好表明，得助智能客服系统在感知用户情绪、调整交流策略等方面，已达到了足够自然且智能的程度，切实实现了以客户为核心的相应服务体验升级。 —— 该品牌客户服务总监。
得助智能客服系统的智能接待机器人，从根本上破解了传统电商企业“人多成本高、人少接不住”的售前转化困局。其价值远非简单的人力替代，而是对企业“流量接待”能力的重新定义：从被动的成本中心，转型为主动的营销与增长引擎。
中关村科金得助智能客服系统免费试用14天
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