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電商的增長公式 , 正在被改寫 。
當流量紅利見頂 , “流量×轉化率”的經典模型日漸式微 , 商家們也開始尋找新的增長點 , 轉向電商領域的另一面:存量用戶的精細化運營 。 在這其中 , 一個離品牌最近 , 卻也最容易被忽視的觸點——客服 , 出現在了大眾視野 , 并迅速成為了新的增長變量 。
增長 , 可以說是懸在每個品牌頭頂的“達摩克利斯之劍” 。 “向服務要增長”也是不少品牌曾主動喊出的口號 , 過去卻很少有人真正能實現 , 但如今 , 這句口號已成為擺在所有品牌面前的核心議題 , 讓品牌不得不去重視的同時 , 問題也隨之而來:服務質量、響應速度、成本控制 , 構成了一個“不可能三角” 。 大促期間 , 要保證體驗 , 就要預備數倍于平時的客服人力;但大促過后 , 這些團隊的閑置成本又會成為企業的沉重負擔 , 如果選擇臨時外包 , 服務質量和品牌調性的統一又難以保證 。
那有沒有一種新的解法 , 能讓客服能力也像“云計算”一樣 , 可以按需取用、彈性伸縮 , 既能應對流量洪峰 , 又能避免資源浪費 , 同時還能促進轉化效果?
今年618 , 這個設想似乎得到了驗證 。 包括vivo、羅萊、蕉下在內的89家頭部品牌 , 不約而同地開始嘗試一種新型服務模式 。 數據顯示 , 在整個大促期間 , 該模式承接了超過2600萬次人工服務請求 , 峰值一天接近55萬次 , 且平均服務滿意度維持在94%的高位 。
這背后的“操盤手”之一 , 正是螞蟻集團數字螞力 。 當很多人還以為它只是一個AI客服工具時 , 它早已將目標鎖定為電商企業的“增長合伙人” 。
那么 , 這種將AI與“分布式人力”結合的“AI云客服”模式 , 究竟是如何運作的?它又如何將一個傳統的成本中心 , 轉變為驅動GMV增長的新引擎?
01. 人機融合 , 讓效率與溫度“得兼”電商行業增長邏輯的重構表現在哪些方面?
比如 , 后臺流量的不確定性 , 正在“蠶食”商業上的確定性 。 在投放渠道碎片化和平臺政策多變的趨勢下 , 商家只能去“賭”流量峰值 , 雙11等大促期間的咨詢量可能會有百倍差值 , 客服資源的需求很難準確預估 。
客服資源“備多則廢 , 備少則崩”的現狀 , 對企業的增長和成本都是巨大的挑戰 。 從技術維度來說 , 當下的AI Agent被視為了“破局”的關鍵所在 。
Gartner預測 , 2025年由AI驅動的客服交互將增長400% , AI Agent會提高20%的客服滿意度 。 AI Agent的行業Know How遠勝過大多數人工客服 , 對話的處理速度與能力、全天服務的成本、多語言的覆蓋 , 看起來可以“取代掉”大多數人工客服 。
但純以AI Agent來解決客服需求可能會讓數據指標產生“幻覺” , 比如客服接通率等顯性數據有了比較大的提升 , 隱性的服務品質卻仍然沒有得到很好的提升 。 在市面上常見的一些SaaS化智能客服應用中 , 服務的斷層非常明顯 。
在一部分復雜的咨詢中 , AI客服的平均響應時間可被壓縮到15秒內 , 但解決問題的實際時長反而上去了 。 表面高效的背后 , 是無法言說的用戶負面體驗 。 尤其是當用戶焦急詢問的時候 , 卻一再收到機械式的回復 , 這也很容易直接造成品牌轉化率的損失 。
理想與現實的差距 , 也讓更多商家意識到 , 解決客服“最后一公里”問題的關鍵 , 還是人 。
當下電商的經營邏輯正在經歷從“經營流量”到“經營信任”的結構性轉變 , 但無論是流量還是信任 , 歸根結底都是為了增長 。 好的服務一定能帶來復購、增長與轉化 , 這基本是一個行業共識 。 但想要從客服中萃取增長的價值 , 要求客服不僅能解決問題 , 還要向用戶傳遞溫度 , 幫助用戶做好復雜決策 。
在增長的目標驅動下 , 客服的本質效益在于不讓增長流失 , 并挖掘新的增長 , 過去僅靠技術的力量 , 還停留在“響應轉化” , 不讓增長流失這兩個方面 , 而在挖掘增長潛力上 , “人”的情感連接與專業智慧仍是關鍵 。
由此 , AI客服市場出現了一片亟待彌合的空白 。 看到了“無人區”的數字螞力 , 迅速為AI客服和人工客服搭起了一道效率與溫度的橋梁:人機融合的AI云客服 。
螞蟻集團副總裁、數字螞力董事長兼CEO周蕓告訴36氪:“用AI技術為客服專家提供從產品特性、消費者洞察、作業處理等多方面的賦能和指導 , 能夠大大提升客服工作的效率 , 也能大大增強消費者與企業之間的黏性 , 更好的促進商業增長 。 ”
02. 做好服務 , GMV能漲10%為什么客服作為品牌和用戶之間搭建的橋梁 , 一直以來卻很容易被忽略?
這正是因為GMV是電商的生命線 , 但相比體系成熟的前端流量 , 客服是一個“不求有功 , 但求無過”的成本中心 , 盡管商家都能意識到服務效率和質量的重要性 , 但涉及到的文本特征和用戶行為數據太過復雜 , 很難直接量化 。
但在AI時代 , 用客服做增長的策略 , 有了確定性的答案 。
數字螞力的AI云客服解決方案 , 構建了一個以AI為智能中樞、以“人才云池”重構企業服務流程的融合新范式 , 實現企業需求與勞動力供給的智能匹配 , 從而破解服務效率與質量的平衡難題 。
人機融合的新范式 , 讓客服領域有了從成本中心轉向新的增長入口的機會 。
周蕓告訴36氪 , 數字螞力為企業提供的是“托管式”服務 , 在售前“以AI對練”的方式培訓好云客服 , 做好人員儲備 , 幫企業穩定地挖掘更多消費趨勢和消費者偏好 , 通過主動式服務完成售前轉化;售中階段通過AI工具來攔截風險話術、輔助商品推薦和話術優化等 , 并手把手地教云客服應用平臺工具、直接觸達商家的政策變化、將服務流程SOP化;售后階段 , 也會通過節日營銷、場景營銷等手段 , 讓消費者產生更強的品牌粘性和更大的復購 。
“在合作了一段時間之后 , 我們的服務基本上能為電商企業帶來10%左右的GMV增長 。 ”周蕓坦言 , “AI的到來讓我們的服務變得個性化 , 客服專家可以更好的了解客戶和消費者 , 同時AI也能為客服專家找到更多服務機會和服務觸點 。 ”
數字螞力旗下的“螞上就業”平臺擁有近53萬認證人才 。 這個資源池里 , 有超過28萬的電商人才儲備 。 僅在云客服這個領域 , 螞蟻云客服遍及485個城市和3600多個區縣 , 每天平均在線超過1.2萬人 。
目前 , 數字螞力已經合作了近100家行業頭部客戶及品牌 。 靈活就業的思路 , 既解決了這些企業面對流量峰值彈性用工的需求 , 還能利用AI技術平臺讓就業門檻變得更低 , 把就業機會輸送到更多偏遠地區 。
數字螞力能突破慣性思維 , 讓客服成為企業的增長入口 , 還有不可忽視的一點:他們沒有把雞蛋全都放在“解決方案的籃子”里 , 而是用服務品質和效果承諾與企業客戶建立了長期信任 。
最近 , 數字螞力正式發布了“雙11服務保障計劃” , 首批有vivo、百麗、添可、小米、徠芬、珀萊雅、森馬等10家大客戶加入了計劃 。 這個計劃直擊電商痛點 , 做出了“你敢用 , 我敢賠”、“接不起 , 免費用”、“無轉化 , 不收費”的承諾 , 保證各個渠道和考核維度下的服務底線和接起率 , 而主動服務如果沒有產生詢單轉化則免收對應的費用 , 從權益規則上根本上保障了企業最焦慮的結果導向 。
對于企業服務廠商來說 , 尤其是在新技術的落地過程中 , “敢承諾效果”是一個非常關鍵的核心競爭力 。 這代表廠商把讓企業客戶的增長目標和自身商業模式進行了長期深度的綁定 , 而不只是在單次售賣工具和服務 。
企業在用AI的同時 , 不用再去為了AI服務效果的不確定性付費 。 而一旦感受到了明顯的增長效果 , 在數字螞力“雙11服務保障計劃”中的推薦返還和階梯激勵之下 , 企業還能共享規模效應的紅利 。 這就是數字螞力區別于傳統技術廠商的“合伙人精神” 。
在電商客服的場景下 , 國民生活時尚品牌森馬有著獨到的思考 。 早在2016年左右 , 森馬就引入了智能客服 , 在多年迭代后發現:AI在售后處理中確實為企業做到了降本增效 , 尤其是當產品納入知識庫以后 , AI的識別和推薦能力越來越強 。
然而在對話中的變通能力和情緒感知能力上 , 其還達不到人的標準 。 尤其是在服裝這種非標品領域 , 森馬在篩選客服的時候需要建立明確的人才畫像 , 比如愛好、表達、穿搭分享能力等 , 才能針對用戶匹配和提供個性化的服務 。 這雖然占據了大量的管理和培訓精力 , 但服務質量也因此有了顯著提升 。
也正因此 , 數字螞力人機融合、彈性協同的AI云客服解決方案 , 讓森馬看到了AI兼顧解放人效和保留服務溫度的可能性 。
森馬客服總監時丹鳳對36氪表示 , AI云客服的ROI主要體現在人效提升 , 比如在查詢信息的便捷性上 , 假設人工客服一天能處理200個用戶問題 , 在使用AI輔助工具后 , 客服每個動作可以節約5秒的時間 , 那么在同等條件下 , 客服解決問題的數量便能提升到300個 。
“做好客戶服務是基礎 , 支持品牌提升銷售是最終目標 。 ”時丹鳳表示 。 長期合作之下 , 數字螞力的AI云客服不僅幫助森馬解決了彈性配置的問題 , 在交付層面還有著明確的結果導向 , 服務滿意度、轉化率都提升得很快 。 而在人工客服的匹配方面 , AI云客服可以根據人才池標簽來匹配業務場景 , 與森馬內部的組織體系也體現出了一致性 。
每年8月8日 , 森馬按照慣例會組織召開雙11的啟動會 。 為了應對大促的爆發節點 , 往年森馬投入了大量的管理以及培訓精力 。 今年提前做了云客服人才池儲備 , 屆時會根據業務需求做彈性的協同 , 不僅能夠提升人效 , 減少人力的浪費 , 更能夠增加用戶滿意度 , “本次雙十一我們也增加了轉化率的考核 , 相信在AI工具的輔助下 , 也能夠有很好地提升 。 另外在質量保障方面 , AI云客服團隊可以根據人才池的標簽來匹配業務員場景 , 在達成數據和結果上也具備一定的優勢 。 ”時丹鳳透露 。
從森馬的組織關系變化可以看出來 , AI對于組織協同、預判需求、決策與轉化的支撐價值 , 在結合了人工客服的溫度以后 , 也得到了優化與放大 。
03. 人的“未來競爭” , 是包容與普惠在數字螞力入局之前 , 電商領域真正懂企業服務又能做好AI解決方案的廠商屈指可數 。
AI的想象力太高 , 讓很多服務商對其抱有了不切實際的期待 , 只是一味地把技術與服務強硬結合 , 在行不通后 , 又簡單把人與企業間的痛點歸咎與技術不夠成熟上 。
但實際上 , 在服務這件事上 , 技術不可能是唯一主角 。
周蕓認為 , 客服不是一個僅僅追求準確率的工作:“好的服務應該做到專業、高效、有溫度 。 專業體現在對產品性能的理解力和解決方案的準確性 , 目前大部分智能客服還停留在解決準確性的問題上;高效則需要深入且快速地理解用戶的需求和基本情況 , 站在對方的視角思考和解決問題 , 需要體現出足夠的同理心和耐心;有溫度則是當下最大的挑戰 , 要在解決好問題的同時 , 安撫好用戶的情緒、讓用戶感受到安全感 。
即使是從技術層面來看 , 數字螞力也已經清醒地認知到 , AI是由人來應用的 , 所以第一環要先做好人的匹配 。 做好了企業服務和增長邏輯以后 , 在“人”的一端 , 數字螞力同樣看到了“未來競爭”的趨勢 。
人機融合的社會價值 , 不在于用AI代替人 , 也不在于打響高端人才爭奪戰 , 而是激活更強的就業包容性與普惠性 。
在數字螞力的云客服資源池中 , 不少從業者來自偏遠地區 , 但數字化工具與技能提升了其專業性 , 并降低了從業門檻 , 打破了地域限制 , 其中也不乏一些特殊群體的人士成為云客服工作人員 , 可以為任何人提供一份有尊嚴、有成長的穩定工作 , 而這也是AI普惠性的體現 。
殘運會冠軍賴小娟轉型云客服 。 從賽場到云端 , 用金牌標準打磨客服技巧 。
好的AI和健康的商業模式 , 對于就業應該是推動作用 , 而并非引起就業焦慮 。
“未來 , 企業可以更多地將整個客服職能模塊或者能力培訓模塊 , 交給我們這樣的增長合伙人 , 讓管理結構變得更加輕盈敏捷 。 ”
周蕓認為 , 就像技術有生態接口一樣 , 企業的管理和組織方式也可以向更多“接口型”服務商提出業務目標、對接業務成果 。 根據周蕓的介紹 , 數字螞力會依據企業的行業、產品特性、品牌風格 , 從資源池中精準匹配最合適的服務專家 。
在企業的數智化轉型過程中 , 技術浪潮再怎么迭起 , 增長都是不可動搖的目的 , 在服務中體現對人的關懷與包容則是更高維度的競爭力 。
周蕓提出 , 客服的增長價值不僅限于電商:“數字螞力在電商客服領域創造品牌體驗、從而放大到企業增長的經驗 , 也可以復制到千行百業 。 因為受到流量紅利消退所困的不只有電商行業 , 除了產品自身的競爭力之外 , 還有哪些能夠構成企業的核心競爭力?實際上在任何行業 , 客服都是很重要的增長觸點 。 ”
36氪了解到 , 某頭部金融機構隨著業務重心從“產品導向”轉向“客戶導向” , 也引入了AI云客服 , 通過用戶畫像分層、預判資金動向及商機 , 并為客戶精準推薦服務方案 。 一段時間的深耕之后 , 高價值客戶貸款管戶6個月LUM(Loan Under Management , 管理下的貸款)增量35% , 中腰部客戶的任務轉化率提升了180% 。
在電商行業 , 客服為增長帶來的“確定性”更加明顯 。 “消費者每一次無論主動或被動和客服鏈接 , 實際上都是企業和消費者產生的一次珍貴的觸點 。 ”周蕓表示 。
縱觀電商發展史 , 無論是電商形式的變化 , 還是流量與渠道的差異 , 平臺和商家都在努力從貨架和服務的“千人一面”走向“千人千面” , 而未來在AI的推動下 , 更廣闊的星辰大海在于“一人一面” 。 這是一次生態性革新 , 人與企業雙端的連接會被徹底改變 , 社會價值與商業可持續性也能夠得到更好的統一 。
站在轉型的十字路口 , 數字螞力提前做了正確的事 。 在“流量紅利消退”的集體焦慮中 , 數字螞力驗證了一個邏輯:增長的飛輪 , 與以人為本的高質量服務價值是必然耦合的 。 這部分的成本不可能直接“砍掉” , 卻可以細致地分層、優化、重構 。
原本被視為“很快會被AI替代”的客服 , 對于人的需要與呼喚 , 卻在隨著AI的進步日益強烈 。 由此可見 , 真正好的服務 , 是讓人和企業在技術支持下釋放未被看見的潛能 , 在確定性的缺失中規避更多的“盲盒游戲” , 越來越接近確定性的機會 。
【數字螞力周蕓:客服是電商下一個增長入口】唯有將人的成長嵌入到技術的浪潮和新的商業邏輯中去 , 增長才能有生生不息的力量 。
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