客户会怎么问
这些是智能体能直接处理的问题
覆盖到这类问题，客户就不需要等人工回复。
我的订单什么时候发货怎么修改收货地址发票怎么开保修期是多久这个型号有货吗退货运费谁承担
现状痛点
售后降本常见的三个问题
重复问答消耗大量人力
同一类问题每天重复回答几十次，坐席的时间大量花在复制粘贴标准答案上。
高峰期无法快速扩容
促销期、节假日、开票季的咨询量激增，按峰值配人力不经济，按日常配则响应不过来。
答案口径不一致
不同坐席说法不同，客户反复确认「你们到底怎么算的」，信任感被消耗。
落地做法
具体怎么落地
不是通用功能的罗列，而是针对这个场景的具体做法。
- 01
标准问题直接闭环
高频标准问题由智能体直接回答，全程无人工介入。答案来自统一知识库，口径一致。
- 02
实时数据直查
订单状态、物流进度这类需要查系统的问题，走接口实时取数，不依赖人工记忆或缓存。
- 03
复杂问题带上下文转人工
转接时自动附上客户信息、订单信息、已尝试的排查步骤，坐席不需要重复询问。
边界说明
这些情况直接转人工
以下场景智能体不做实质回复，直接转接并附上已收集的信息。
- 要求退差价、补偿、赔偿
- 疑似欺诈或恶意行为
- 涉及平台规则争议
- 金额超过设定阈值的特殊处理
衡量指标
上线后该看哪些数
具体目标需要基于你的现状基线确定，我们不预设统一数值。
AI 独立解决率
平均首次响应时长
转人工率
客户满意度
说明：以上为建议关注的核心指标，不含目标数值承诺。实际达成情况取决于知识库完整度、 业务流程复杂度与历史数据质量，建议先用小范围试点建立基线后再设定目标。
常见问题
售后降本的常见疑问
AI 答错了售后政策怎么办？
两个机制兜底：一是置信度机制，检索不到明确依据时不会硬答而是转人工；二是所有问答记录可追溯，出错能定位是知识库问题还是检索问题。定期用真实问题抽查校准即可。
促销期咨询量突然翻十倍怎么办？
智能体可以自然承接这部分增量，不需要临时招人。前提是提前把促销规则录入知识库，并做一轮模拟测试确认覆盖度。