业务挑战 - 售前咨询量大 客服团队每月承接会话量达2.5万通 大促期间超3.5万通 单个售前咨询处理时长约2分钟 [1] - 传统客服机器人解决效果不理想 整体解决率仅78% 意图理解能力弱 无法识别如"买多了"即取消订单等复杂意图 [1] - 复杂售后场景服务耗时长 单个咨询平均处理时间长达7分钟 需查询多个接口和信息 [1] - 用户服务体验需提升 消费者在发货催促和订单取消环节带有负面情绪 处理能力和情绪安抚影响品牌满意度 [2] 解决方案 - 引入大小模型融合技术架构 70%常见问题由传统NLP机器人处理 30%复杂咨询由客服Agent处理 [3] - 优先试点3个高频高价值场景 包括售前尺码推荐 售后订单取消和售后退货安抚 [3] 成效 - 售前询单场景应答速度提升60% 单个查询时间最短仅需17秒 无需跳转多系统 [4] - 复杂售后场景处理时长由7分钟缩短至3分钟 自动完成用户信息搜集和判断 同步搜集订单取消原因 [4] - 用户意图识别更精准 交互更自然连贯 能快速识别和安抚负面情绪 用户满意度达97% [4]