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电商的增长公式 , 正在被改写 。
当流量红利见顶 , “流量×转化率”的经典模型日渐式微 , 商家们也开始寻找新的增长点 , 转向电商领域的另一面:存量用户的精细化运营 。 在这其中 , 一个离品牌最近 , 却也最容易被忽视的触点——客服 , 出现在了大众视野 , 并迅速成为了新的增长变量 。
增长 , 可以说是悬在每个品牌头顶的“达摩克利斯之剑” 。 “向服务要增长”也是不少品牌曾主动喊出的口号 , 过去却很少有人真正能实现 , 但如今 , 这句口号已成为摆在所有品牌面前的核心议题 , 让品牌不得不去重视的同时 , 问题也随之而来:服务质量、响应速度、成本控制 , 构成了一个“不可能三角” 。 大促期间 , 要保证体验 , 就要预备数倍于平时的客服人力;但大促过后 , 这些团队的闲置成本又会成为企业的沉重负担 , 如果选择临时外包 , 服务质量和品牌调性的统一又难以保证 。
那有没有一种新的解法 , 能让客服能力也像“云计算”一样 , 可以按需取用、弹性伸缩 , 既能应对流量洪峰 , 又能避免资源浪费 , 同时还能促进转化效果?
今年618 , 这个设想似乎得到了验证 。 包括vivo、罗莱、蕉下在内的89家头部品牌 , 不约而同地开始尝试一种新型服务模式 。 数据显示 , 在整个大促期间 , 该模式承接了超过2600万次人工服务请求 , 峰值一天接近55万次 , 且平均服务满意度维持在94%的高位 。
这背后的“操盘手”之一 , 正是蚂蚁集团数字蚂力 。 当很多人还以为它只是一个AI客服工具时 , 它早已将目标锁定为电商企业的“增长合伙人” 。
那么 , 这种将AI与“分布式人力”结合的“AI云客服”模式 , 究竟是如何运作的?它又如何将一个传统的成本中心 , 转变为驱动GMV增长的新引擎?
01. 人机融合 , 让效率与温度“得兼”电商行业增长逻辑的重构表现在哪些方面?
比如 , 后台流量的不确定性 , 正在“蚕食”商业上的确定性 。 在投放渠道碎片化和平台政策多变的趋势下 , 商家只能去“赌”流量峰值 , 双11等大促期间的咨询量可能会有百倍差值 , 客服资源的需求很难准确预估 。
客服资源“备多则废 , 备少则崩”的现状 , 对企业的增长和成本都是巨大的挑战 。 从技术维度来说 , 当下的AI Agent被视为了“破局”的关键所在 。
Gartner预测 , 2025年由AI驱动的客服交互将增长400% , AI Agent会提高20%的客服满意度 。 AI Agent的行业Know How远胜过大多数人工客服 , 对话的处理速度与能力、全天服务的成本、多语言的覆盖 , 看起来可以“取代掉”大多数人工客服 。
但纯以AI Agent来解决客服需求可能会让数据指标产生“幻觉” , 比如客服接通率等显性数据有了比较大的提升 , 隐性的服务品质却仍然没有得到很好的提升 。 在市面上常见的一些SaaS化智能客服应用中 , 服务的断层非常明显 。
在一部分复杂的咨询中 , AI客服的平均响应时间可被压缩到15秒内 , 但解决问题的实际时长反而上去了 。 表面高效的背后 , 是无法言说的用户负面体验 。 尤其是当用户焦急询问的时候 , 却一再收到机械式的回复 , 这也很容易直接造成品牌转化率的损失 。
理想与现实的差距 , 也让更多商家意识到 , 解决客服“最后一公里”问题的关键 , 还是人 。
当下电商的经营逻辑正在经历从“经营流量”到“经营信任”的结构性转变 , 但无论是流量还是信任 , 归根结底都是为了增长 。 好的服务一定能带来复购、增长与转化 , 这基本是一个行业共识 。 但想要从客服中萃取增长的价值 , 要求客服不仅能解决问题 , 还要向用户传递温度 , 帮助用户做好复杂决策 。
在增长的目标驱动下 , 客服的本质效益在于不让增长流失 , 并挖掘新的增长 , 过去仅靠技术的力量 , 还停留在“响应转化” , 不让增长流失这两个方面 , 而在挖掘增长潜力上 , “人”的情感连接与专业智慧仍是关键 。
由此 , AI客服市场出现了一片亟待弥合的空白 。 看到了“无人区”的数字蚂力 , 迅速为AI客服和人工客服搭起了一道效率与温度的桥梁:人机融合的AI云客服 。
蚂蚁集团副总裁、数字蚂力董事长兼CEO周芸告诉36氪:“用AI技术为客服专家提供从产品特性、消费者洞察、作业处理等多方面的赋能和指导 , 能够大大提升客服工作的效率 , 也能大大增强消费者与企业之间的黏性 , 更好的促进商业增长 。 ”
02. 做好服务 , GMV能涨10%为什么客服作为品牌和用户之间搭建的桥梁 , 一直以来却很容易被忽略?
这正是因为GMV是电商的生命线 , 但相比体系成熟的前端流量 , 客服是一个“不求有功 , 但求无过”的成本中心 , 尽管商家都能意识到服务效率和质量的重要性 , 但涉及到的文本特征和用户行为数据太过复杂 , 很难直接量化 。
但在AI时代 , 用客服做增长的策略 , 有了确定性的答案 。
数字蚂力的AI云客服解决方案 , 构建了一个以AI为智能中枢、以“人才云池”重构企业服务流程的融合新范式 , 实现企业需求与劳动力供给的智能匹配 , 从而破解服务效率与质量的平衡难题 。
人机融合的新范式 , 让客服领域有了从成本中心转向新的增长入口的机会 。
周芸告诉36氪 , 数字蚂力为企业提供的是“托管式”服务 , 在售前“以AI对练”的方式培训好云客服 , 做好人员储备 , 帮企业稳定地挖掘更多消费趋势和消费者偏好 , 通过主动式服务完成售前转化;售中阶段通过AI工具来拦截风险话术、辅助商品推荐和话术优化等 , 并手把手地教云客服应用平台工具、直接触达商家的政策变化、将服务流程SOP化;售后阶段 , 也会通过节日营销、场景营销等手段 , 让消费者产生更强的品牌粘性和更大的复购 。
“在合作了一段时间之后 , 我们的服务基本上能为电商企业带来10%左右的GMV增长 。 ”周芸坦言 , “AI的到来让我们的服务变得个性化 , 客服专家可以更好的了解客户和消费者 , 同时AI也能为客服专家找到更多服务机会和服务触点 。 ”
数字蚂力旗下的“蚂上就业”平台拥有近53万认证人才 。 这个资源池里 , 有超过28万的电商人才储备 。 仅在云客服这个领域 , 蚂蚁云客服遍及485个城市和3600多个区县 , 每天平均在线超过1.2万人 。
目前 , 数字蚂力已经合作了近100家行业头部客户及品牌 。 灵活就业的思路 , 既解决了这些企业面对流量峰值弹性用工的需求 , 还能利用AI技术平台让就业门槛变得更低 , 把就业机会输送到更多偏远地区 。
数字蚂力能突破惯性思维 , 让客服成为企业的增长入口 , 还有不可忽视的一点:他们没有把鸡蛋全都放在“解决方案的篮子”里 , 而是用服务品质和效果承诺与企业客户建立了长期信任 。
最近 , 数字蚂力正式发布了“双11服务保障计划” , 首批有vivo、百丽、添可、小米、徕芬、珀莱雅、森马等10家大客户加入了计划 。 这个计划直击电商痛点 , 做出了“你敢用 , 我敢赔”、“接不起 , 免费用”、“无转化 , 不收费”的承诺 , 保证各个渠道和考核维度下的服务底线和接起率 , 而主动服务如果没有产生询单转化则免收对应的费用 , 从权益规则上根本上保障了企业最焦虑的结果导向 。
对于企业服务厂商来说 , 尤其是在新技术的落地过程中 , “敢承诺效果”是一个非常关键的核心竞争力 。 这代表厂商把让企业客户的增长目标和自身商业模式进行了长期深度的绑定 , 而不只是在单次售卖工具和服务 。
企业在用AI的同时 , 不用再去为了AI服务效果的不确定性付费 。 而一旦感受到了明显的增长效果 , 在数字蚂力“双11服务保障计划”中的推荐返还和阶梯激励之下 , 企业还能共享规模效应的红利 。 这就是数字蚂力区别于传统技术厂商的“合伙人精神” 。
在电商客服的场景下 , 国民生活时尚品牌森马有着独到的思考 。 早在2016年左右 , 森马就引入了智能客服 , 在多年迭代后发现:AI在售后处理中确实为企业做到了降本增效 , 尤其是当产品纳入知识库以后 , AI的识别和推荐能力越来越强 。
然而在对话中的变通能力和情绪感知能力上 , 其还达不到人的标准 。 尤其是在服装这种非标品领域 , 森马在筛选客服的时候需要建立明确的人才画像 , 比如爱好、表达、穿搭分享能力等 , 才能针对用户匹配和提供个性化的服务 。 这虽然占据了大量的管理和培训精力 , 但服务质量也因此有了显著提升 。
也正因此 , 数字蚂力人机融合、弹性协同的AI云客服解决方案 , 让森马看到了AI兼顾解放人效和保留服务温度的可能性 。
森马客服总监时丹凤对36氪表示 , AI云客服的ROI主要体现在人效提升 , 比如在查询信息的便捷性上 , 假设人工客服一天能处理200个用户问题 , 在使用AI辅助工具后 , 客服每个动作可以节约5秒的时间 , 那么在同等条件下 , 客服解决问题的数量便能提升到300个 。
“做好客户服务是基础 , 支持品牌提升销售是最终目标 。 ”时丹凤表示 。 长期合作之下 , 数字蚂力的AI云客服不仅帮助森马解决了弹性配置的问题 , 在交付层面还有着明确的结果导向 , 服务满意度、转化率都提升得很快 。 而在人工客服的匹配方面 , AI云客服可以根据人才池标签来匹配业务场景 , 与森马内部的组织体系也体现出了一致性 。
每年8月8日 , 森马按照惯例会组织召开双11的启动会 。 为了应对大促的爆发节点 , 往年森马投入了大量的管理以及培训精力 。 今年提前做了云客服人才池储备 , 届时会根据业务需求做弹性的协同 , 不仅能够提升人效 , 减少人力的浪费 , 更能够增加用户满意度 , “本次双十一我们也增加了转化率的考核 , 相信在AI工具的辅助下 , 也能够有很好地提升 。 另外在质量保障方面 , AI云客服团队可以根据人才池的标签来匹配业务员场景 , 在达成数据和结果上也具备一定的优势 。 ”时丹凤透露 。
从森马的组织关系变化可以看出来 , AI对于组织协同、预判需求、决策与转化的支撑价值 , 在结合了人工客服的温度以后 , 也得到了优化与放大 。
03. 人的“未来竞争” , 是包容与普惠在数字蚂力入局之前 , 电商领域真正懂企业服务又能做好AI解决方案的厂商屈指可数 。
AI的想象力太高 , 让很多服务商对其抱有了不切实际的期待 , 只是一味地把技术与服务强硬结合 , 在行不通后 , 又简单把人与企业间的痛点归咎与技术不够成熟上 。
但实际上 , 在服务这件事上 , 技术不可能是唯一主角 。
周芸认为 , 客服不是一个仅仅追求准确率的工作:“好的服务应该做到专业、高效、有温度 。 专业体现在对产品性能的理解力和解决方案的准确性 , 目前大部分智能客服还停留在解决准确性的问题上;高效则需要深入且快速地理解用户的需求和基本情况 , 站在对方的视角思考和解决问题 , 需要体现出足够的同理心和耐心;有温度则是当下最大的挑战 , 要在解决好问题的同时 , 安抚好用户的情绪、让用户感受到安全感 。
即使是从技术层面来看 , 数字蚂力也已经清醒地认知到 , AI是由人来应用的 , 所以第一环要先做好人的匹配 。 做好了企业服务和增长逻辑以后 , 在“人”的一端 , 数字蚂力同样看到了“未来竞争”的趋势 。
人机融合的社会价值 , 不在于用AI代替人 , 也不在于打响高端人才争夺战 , 而是激活更强的就业包容性与普惠性 。
在数字蚂力的云客服资源池中 , 不少从业者来自偏远地区 , 但数字化工具与技能提升了其专业性 , 并降低了从业门槛 , 打破了地域限制 , 其中也不乏一些特殊群体的人士成为云客服工作人员 , 可以为任何人提供一份有尊严、有成长的稳定工作 , 而这也是AI普惠性的体现 。
残运会冠军赖小娟转型云客服 。 从赛场到云端 , 用金牌标准打磨客服技巧 。
好的AI和健康的商业模式 , 对于就业应该是推动作用 , 而并非引起就业焦虑 。
“未来 , 企业可以更多地将整个客服职能模块或者能力培训模块 , 交给我们这样的增长合伙人 , 让管理结构变得更加轻盈敏捷 。 ”
周芸认为 , 就像技术有生态接口一样 , 企业的管理和组织方式也可以向更多“接口型”服务商提出业务目标、对接业务成果 。 根据周芸的介绍 , 数字蚂力会依据企业的行业、产品特性、品牌风格 , 从资源池中精准匹配最合适的服务专家 。
在企业的数智化转型过程中 , 技术浪潮再怎么迭起 , 增长都是不可动摇的目的 , 在服务中体现对人的关怀与包容则是更高维度的竞争力 。
周芸提出 , 客服的增长价值不仅限于电商:“数字蚂力在电商客服领域创造品牌体验、从而放大到企业增长的经验 , 也可以复制到千行百业 。 因为受到流量红利消退所困的不只有电商行业 , 除了产品自身的竞争力之外 , 还有哪些能够构成企业的核心竞争力?实际上在任何行业 , 客服都是很重要的增长触点 。 ”
36氪了解到 , 某头部金融机构随着业务重心从“产品导向”转向“客户导向” , 也引入了AI云客服 , 通过用户画像分层、预判资金动向及商机 , 并为客户精准推荐服务方案 。 一段时间的深耕之后 , 高价值客户贷款管户6个月LUM(Loan Under Management , 管理下的贷款)增量35% , 中腰部客户的任务转化率提升了180% 。
在电商行业 , 客服为增长带来的“确定性”更加明显 。 “消费者每一次无论主动或被动和客服链接 , 实际上都是企业和消费者产生的一次珍贵的触点 。 ”周芸表示 。
纵观电商发展史 , 无论是电商形式的变化 , 还是流量与渠道的差异 , 平台和商家都在努力从货架和服务的“千人一面”走向“千人千面” , 而未来在AI的推动下 , 更广阔的星辰大海在于“一人一面” 。 这是一次生态性革新 , 人与企业双端的连接会被彻底改变 , 社会价值与商业可持续性也能够得到更好的统一 。
站在转型的十字路口 , 数字蚂力提前做了正确的事 。 在“流量红利消退”的集体焦虑中 , 数字蚂力验证了一个逻辑:增长的飞轮 , 与以人为本的高质量服务价值是必然耦合的 。 这部分的成本不可能直接“砍掉” , 却可以细致地分层、优化、重构 。
原本被视为“很快会被AI替代”的客服 , 对于人的需要与呼唤 , 却在随着AI的进步日益强烈 。 由此可见 , 真正好的服务 , 是让人和企业在技术支持下释放未被看见的潜能 , 在确定性的缺失中规避更多的“盲盒游戏” , 越来越接近确定性的机会 。
【数字蚂力周芸:客服是电商下一个增长入口】唯有将人的成长嵌入到技术的浪潮和新的商业逻辑中去 , 增长才能有生生不息的力量 。
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