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行业背景
政策推动
零售业是经济增长的重要驱动力,国家支持服务消费场景创新、业态融合,鼓励企业开展数字化、智能化升级改造。
消费升级
当今消费者更加追求高品质、个性化、便捷化的消费体验与全程服务。情绪消费、品质消费的购买力正在不断释放。
竞争红海
产品同质化、微利时代,服务成为破局关键。
帮我吧赋能企业
外部客户服务
帮我吧赋能企业
内部门店运维
零售行业
外部客户服务
遇到的核心挑战
服务入口多,官网、企微、公众号、电商平台、外卖平台等触点体验难统一
售前售后咨询量大,问题重复,人工客服压力大
顾客信息、订单信息、服务记录等数据分散,影响体验和效率
服务流程不统一和标准,服务质量难把控
无法及时了解什么品类、什么商品、什么批次存在哪些售后问题,影响口碑
海量客户之声难以捕捉和分析,难以有效促进服务改进
营销与服务割裂,服务与市场、营销联动不足
……
帮我吧零售行业
外部客户服务
解决方案
方案详情
全渠道触达客户
打破渠道壁垒,客户无论通过任何渠道(企微、公众号、电话、网站等),都能获得一致的服务体验,客户满意度提升30%+。
智能客服过滤
机器人客服首先响应和过滤客户简单、重复性咨询,降低人工客服服务量。
数据整合呈现
转人工客服后,工作台自动识别客户身份、订单信息、历史服务记录,快速、精准服务。
服务流程标准化
从客户触点到服务分配、客服受理、工单流转、服务回访、服务完结等全部流程实现服务节点标准化、服务时效标准化、服务体验标准化。
服务全流程监管
实现对服务全流程的监控、质检、预警、统计,帮助管理者轻松把控服务质量。
精细化客户洞察
基于对话、行为等多维度数据,自动构建动态客户画像与情感标签,为个性化服务、精准营销与口碑管理提供数据基础,变被动响应为主动经营。
及时管控商品质量
通过顾客售后反馈和投诉数据,能够及时掌握什么商品、什么批次存在问题,及时推动供应商整改,把控好商品质量。
数据驱动决策
通过分析报表与智能洞察,将经验决策转化为数据决策,科学指导运营策略调整与资源分配,驱动业务持续增长。
零售行业
内部门店运维
遇到的核心挑战
门店众多,门店软件、硬件、设备等故障的服务量大
门店报修不方便,并且不知道找总部什么部门
服务效率不高,影响门店营业,门店满意
门店软硬件等资产缺乏记录和管理,难以快速定位资产和问题
运维知识库缺乏整理和沉淀,工程师知识难复用
运营数据分散,数据驱动决策
……
帮我吧
内部门店运维服务
解决方案
方案详情
全渠道接入服务
支持门店通过企业微信、钉钉、飞书、公众号、OA、网站、电话、扫码等多种渠道一键报修,快捷、方便。还支持发语音提单、自动填单,让报修更简单。
智能客服过滤
简单、重复性问题可由智能机器人实时响应,有效拦截50%以上服务量,将人工从重复问题中解放出来。
数据整合呈现
门店报修时,可自动识别门店信息、设备信息并自动填单,工程师受理后也能第一时间获取门店、设备信息和服务记录,快速定位问题。
端到端多线协同
工单可根据既定流程,在各部门、供应商等组织之间智能派单、自动流转,实现流程标准化,提升协作效率,平均解决时间缩短50%以上,更好的保障门店不间断运营。
智能化知识运营
借助大模型和智能体,快速创建运维知识库,并从服务数据中自动学习生成新的知识条目,不断提升知识库的知识量和精准度,提升机器人解决率,并更好的辅助工程师。
数据驱动运营
整合服务量、解决时长、满意度、问题类型等数据,形成可视化报表与洞察看板,实现工程师绩效可量化、服务运营数据化,驱动服务持续改进。
零售行业专属亮点功能
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