作为全球首屈一指的玩具无人机品牌，Holy Stone的客服团队，肩负着跨时区、跨地域服务海量消费者这一首要使命。伴随公司的发展，玩具品类不断拓展，业务日益丰富，国内外市场相继打开，客服所面临的压力也与日俱增。

对于致力于为消费者提供卓越购物体验和优质服务的企业而言，及时、少差错、服务好客户至关重要。面对重重压力与挑战，Shulex 与Holy Stone客服部门通力协作，让专属的 AI 客服出色且稳定地为Holy Stone客户服务。

跨境品牌电商日常的运营工作总是高频又机械，Holy Stone也不例外，当新的运营活动上线，客服团队总要耗费很长的时间，去回复类似的问题。

比如说领券、社媒互动、折扣等运营活动上线时，倘若使用传统的智能客服，确实解决了一部分直接回复如何参与的机械动作。但运行一段时间就会发现，消费者在此时也会有其他的互动需求。设想当消费者在咨询某些无人机的产品问题，收到的却是如何领券的答复，这样的“答非所问”必然会让消费者感到沮丧甚至产生反感。

Shulex AI 运用大模型优先判别客户来信的意图，可以将客户来信分类处理，在明确消费者具体意图后予以响应，并根据大模型的特点生成拟人且舒适的回复话术，甚至在对方已提供部分信息时不再重复问询索要相关信息。从而更出色、更友好地应对这一确定性场景。

Holy Stone客户组的高级客服顾问也表示：“以往回复这些工单需耗费 3 个半小时，如今仅需半个小时用于检查即可。 AI 能够回复给消费者的内容，基本上都是正确的。对于无法回复消费者的情况，还能及时告知人工客服进行处理，既解放了双手，又让人省心不少。”

无人机故障问题多样且复杂，从配件、GPS、无人机本身、电池、APP链接到机身相机等，任何一部分都可能出现问题。

在GPT-3.5时期，即便拥有广泛的知识储备，也只能应对较为简单的产品排故需求。面对这些需要复杂的消费者来信内容，例如“电池没有问题，但其他问题依然存在”的表述，上一个版本的大模型难以应对。

Shulex使用最新的大模型GPT-4o ，并结合对大模型的深入理解及丰富的实战经验进行了Finetune，实现了在客户已提供的信息基础上尽量减少重复询问，并基于知识库回答余下问题。

“正因为Shulex AI帮助我们接管了消费者互动场景下的工单处理，我们才能将人力集中在知识库的整理上。如今，工单内AI能自动完成初步排故诊断，随着大促、黑五和圣诞节的临近，故障反馈将呈几何级数增长。及时响应客户的需求势必会对降低退货率产生积极影响。提前训练和准备AI，以更好应对这些客诉激增的场景。”Holy Stone的客服主管说道。

在每一个电商平台，消费者都被充分赋予表达诉求与意见的权利，无论是积极的反馈还是消极的抱怨。每一款产品都有出色之处和待改进的地方，正因如此，消费者常常依据实际体验留下评论。

在亚马逊上，消费者差评会通过系统自动流转至商家，Holy Stone也同样如此。一旦消费者给出差评，倘若未能及时处理，产品的销量将会直接受到冲击。

在该场景下，Shulex 为Holy Stone设计 AI 与人工服务结合的方式，通过灵活的处理方案来满足消费者的实际需求。避免 AI 对消费者过度承诺的状况，一旦此类情况增多，处理差评的成本也会急剧攀升。

人工客服凭借专业、灵活的处理方案及时安抚消费者，解决差评问题。而 AI 则充当持续跟进和关怀的客服管家，自动完成工单跟进，直至消费者接受解决方案并回复邮件。即便人工客服再繁忙，每一位消费者的诉求都会在AI加持之下受到重视。

为客户服务绝不仅仅局限于售后！

客服收到的来信不单单只有售后方面的。相当一部分是关于售前产品的购买咨询。Shulex AI 提供的售前解决方案，由 AI 提取消费者想要购买的产品或配件，再交由自动化程序获取产品或配件的库存及购买链接，迅速反馈给消费者，真正做到7*24小时保护生意机会。

AI 客服系统的引入，大幅提升了Holy Stone的工作效率和客户体验，使得繁琐的服务场景变得更加简洁、精准，人力被更多地投入在提升知识升级和客户体验上，将来，Shulex 和Holy Stone的合作将持续挖掘更多更深入的客户体验场景，以 AI 之力助力Holy Stone稳步推进全球化发展！