AI 對于電商的沖擊，超乎大多數人的想象。近期，上美股份爆出的 "AI 裁員 " 事件，就引發了行業內外的廣泛關注和熱烈討論。

從網絡流傳的聊天記錄來看，上美股份創始人呂義雄計劃在各部門大規模裁員，其中客服部門的淘汰率高達 95%，僅保留 5% 能熟練使用 AI 的人員。

盡管上美方面后續回應稱并非裁員，而是為了讓運營更加科學化、有效率，今年公司整體員工人數還會增加 800 人。但此刻，想必不少人已經切實實感受到了 AI 技術對傳統電商工種及運營模式的巨大沖擊。

雖然 " 裁員 " 一詞令人心有戚戚，但站在商家做生意的視角，追求更高效率、以更低成本獲取更大產出也是人之常情。因此，當 AI 能完美替代人工那一天到來時，或許大多數商家都會做出自己的選擇。

僅目前來看，客服已然是 AI 替代率最高的運營環節之一，而且在廣闊的商家需求場景下，市場上已經跑出了一批智能客服頭部公司。

其中，會回智能客服更是其中的佼佼者。派代獲悉，2024 年，已有譚八爺、G7 咖啡、elof 女裝旗艦店、蠟筆派家居旗艦店等數百位頭部商家，通過接入會回智能客服，節省了高達 80% 以上的人工成本，創造出更高的人效比。

尤其是在接入 DeepSeek 后，會回 AI 智能客服更是已經掀起了一場電商運營革命。

壓在商家身上的三座大山

電商行業發展至今，客服崗位的重要性依舊不容商家小覷。但近幾年，商家們在客服環節面臨的挑戰卻愈發突出。其中，人力成本、服務質量、傳統客服產品的低效，成為壓在他們身上的 " 三座大山 "。

日趨高昂的成本，帶給商家最明顯的痛感。有位做低價日用品的商家告訴派代：" 我的產品利潤本就薄，一個月銷量 20 萬單，客服咨詢量卻高達 50 萬條。公司養著 8 個人的客服團隊，月薪就得 4 萬多，可大部分時間都在重復回答那些基礎問題，成本壓力實在太大了！"

對此，來自義烏的一位小商品賣家深有同感。他告訴派代，其店鋪月銷量能達到 10 萬單，看似成績不錯，可背后的客服難題卻讓他焦頭爛額。每月客服咨詢量超過 30 萬條，為了應對這些咨詢，他組建了一個 10 人左右的客服團隊，每月光是工資支出就超過 5 萬。

但令人無奈的是，這些客服 80% 的時間都在重復回答一些諸如 " 發貨了嗎 "、" 能便宜嗎 " 之類的簡單問題，工作效率極其低下。最后，他總結為" 我賣 9.9 包郵的產品，真的養不起月薪 5000 的客服 "。

人工客服能力水平參差不齊影響店鋪服務質量，以及超高流通率造成的隱形問題，同樣令商家頭疼不已。

一位經營奢侈品代購店的老板曾向派代大倒苦水：" 我給出的客服薪資算是交高的，可一直招不到合適的人啊！因為培養一個能獨當一面的金牌客服，至少要半年時間，太難了！"

他舉了個例子：當有客戶詢問 " 這款包和 CHANEL CF 有什么區別？"，新人客服根本無法給出專業解答，只會機械地復制產品詳情頁內容。

" 我們培養一位金牌客服需要熟記 500 多個產品參數，掌握上百種銷售話術，培訓成本也很高。" 他說，" 但這種金牌客服又容易流失，被競對高薪挖走。" 而據派代了解，其實不止是金牌客服，" 普通客服來來去去，商家需不斷招人、重復投入人力精力 " 的困境，現在還很無解。

很早之前，人工客服的成本高、不穩定問題，就倒逼著整個行業嘗試智能客服。但目前來看，傳統智能客服暴露的問題同樣層出不窮。

比如，它們嚴重依賴 " 預設問答庫 "，一旦遇到新問題，就如同死機一般，完全無法給出有效回答。而且，它們無法準確識別用戶的意圖，數據顯示意圖識別準確率可能連 30% 都達不到，常常把客戶的問題理解錯，引得用戶怒罵 " 機器人智障 "，嚴重影響用戶體驗，從而拉低轉化率。

此外，傳統智能客服的覆蓋率也不高，據說只能覆蓋 15% 的問題，剩下 85% 的問題依舊需要人工處理。因此，在實際使用過程中，傳統智能客服對商家生意很難起到實質性作用。商家本借助 AI 節省成本、提升質量，結果卻發現是一場空，成本絲毫未減，利潤空間被進一步壓縮。

以硬核技術破局 會回智能為商家克隆銷冠團隊！

一家經營時尚女裝的店鋪，之前同樣因為客服的問題（如回復不及時、不專業），差評不斷，銷量也上不去。但自去年使用會回智能 AI 后，情況有了明顯改善。

" 會回智能 AI 簡直是為我克隆了一個‘銷冠團隊’！" 談及會回智能，該店老板難掩興奮，" 它能根據客戶的提問，秒級生成金牌話術。比如客戶詢問某款連衣裙的面料，AI 會迅速回復：這款連衣裙采用的是意大利進口的桑蠶絲面料，親膚透氣，穿上非常顯氣質。更出乎我意料的是，會回智能客服還能根據客戶需求進行個性化推薦，像客戶說想要買件衣服參加聚會，AI 就會推薦適合的款式。

" 千萬別小看會這小小的一個舉動，它幫我把客單價提升了 50%。而且還不用我教它！" 她向派代透露，" 短短幾個月，我店鋪的差評率就從 15% 降到了 5%，銷售額也在短短一個月內增長了 30%。可以說，會回智能客服功不可沒。"

會回智能客服是怎么做到的？帶著這個問題，派代深入采訪了會回智能相關負責人 Perry。

如此出色的表現，背后當然離不開會回智能強大的技術支撐。據悉，會回智能 AI 已經成功借助 DeepSeek 大模型實現彎道超車，在電商場景的意圖識別準確率突破 92%，" 幻覺率 " 也被控制在 0.3% 以下。

" 我們基于數千萬條電商對話訓練，打造出了行業首個大模型客服引擎，對各種電商場景了如指掌。"Perry 介紹，" 不管用戶說‘親’還是‘ Dear ’，它都能精準理解。"

派代認為，會回智能將大模型和知識庫相結合的創新思路，相當于給 AI 客服裝上了一個 " 產品百科全書 " 的引擎，能覆蓋商品參數、售后政策、銷售場景等 500 多個細分領域。

會回智能 AI 的 Agent 集群智能體更是一大亮點。據悉，該智能體中的 Memory 模塊能記住客戶之前的聊天記錄，讓對話更連貫；Self-Evaluation 模塊會對自己的回答進行自檢，一旦發現不準確就轉人工；Risk-Control 模塊則能屏蔽那些容易引發售后問題的 " 作死話術 "；Multi-Agent 模塊讓多個智能體協同工作，完成復雜的商品推薦、場景轉人工等任務，各模塊相互配合，讓 AI 的服務更智能、更高效。

說白了，Agent 集群技術讓 AI 客服具備了 " 銷冠思維 "。因此，它不僅能自動且出色地解析商品詳情頁，生成 500 多個維度的知識圖譜，然后用擬人化的話術回復客戶，把專業術語轉化成通俗易懂的語言，讓客戶一聽就明白；還能記住客戶 3 天前的咨詢內容，和客戶對話就像老友聊天一樣順暢自然，遇到自己沒把握回答的問題，它還會主動轉交給人工客服。

Perry 透露稱：" 目前，會回智能客服已經能解決 90% 的售前問題，實實在在地替代了人工客服的工作。"

深圳一家數碼 3C 產品店老板，是首批吃到會回智能客服紅利的商家之一。

" 以往每次新品上市，客服培訓一直是最頭疼的問題。" 該老板告訴派代，" 比如一款新手機上市，20 個客服培訓 2 周仍分不清‘驍龍 8 Gen3 ’和‘天璣 9300 ’；培訓完后，當客戶問 " 散熱性能如何 "，居然有客服讓客戶去看詳情頁 "。

而接入會回智能 AI 后，他等于有了一本 " 零培訓上崗秘籍 " 后，客服的問題迎刃而解。他詳細介紹稱：" 比如，會回智能 AI 能自動啃透產品庫，當客戶詢問某款手機的性能時，它能快速調取技術文檔做出回復，而且各項技術參數、數據、名字能做到絲毫不差。哪怕是招了新客服，他們上崗后也能借助會回智能 AI，迅速掌握應對客戶咨詢的技巧。只用了 1 個月，我店鋪的轉化率就提升了 20%。"

此外，某美妝品牌使用會回的 " 零培訓上崗秘籍 " 后，新人上崗首日就能靠 AI 生成的話術成交 5 單高客單產品，3 天就能從小白變專家，大大降低了培訓成本。" 店鋪轉化高了，客戶滿意度也提升了，我們客服的工作也輕松了，這就是會回智能 AI 一舉三得的價值。"

在成本控制上，會回智能 AI 更是一把好手。傳統客服軟件每年至少得花 1.5 萬元，而會回智能 AI 一天的花費還不到 1 元。隨著使用規模的擴大，推理成本還會持續下降，商家用得越多越劃算，人效比至少提升 10 倍，省下的人力成本直接轉化為利潤。

接入會回智能 或是商家邁入 AI 時代的第一步！

從行業發展來看，AI 在電商客服領域的應用已經成為不可阻擋的趨勢。

而從派代接觸的大量商家實際案例來看，會回智能 AI 確實在電商客服的多個關鍵難題上給出了針對性的高效解決方案。

有了會回智能 AI，商家再也不用為 " 銷冠離職 " 而煩惱，培訓成本高、客服響應慢、智能客服像智障等老大難問題更將得到徹底的解決。

另一關鍵是，在 " 降本增效 " 成為電商生意主旋律的當下，商家使用會回智能 AI 的成本，甚至能被無限拉低至忽略不計，讓商家擁有更充足的資金彈藥去擴大生意規模。

顯而易見的是，在當下的 AI 應用浪潮中，會回智能已經與部分商家合力，率先掀起了產業革命的第一個浪頭，并掌握了技術與先發兩大綜合優勢。

而對于更廣大的商家而言，在電商競爭日益激烈的今天，會回智能 AI 不僅能解決下實際的生意難題，從長遠看，會回能夠讓每一個商家輕松無感的接入 DeepSeek 大模型，真正與時代接軌。

因此，接入會回也不失為商家成功邁入 AI 電商時代的第一步。

來源：新消費101