01 AI时代，如何在存量市场差异化胜出？

2、大模型和生成式AI正成为零售增长新动力

02 

基于大模型建立“双重客服”

重构零售新景象

1、内外兼顾的双重客服体系，沉淀客户之声

在传统观念中，客服被普遍认为是面向C端消费者的一项服务。然而，消费零售领域后端庞大的上下游产业链，包括经销商、门店等环节的运营效率一样直接关系到用户体验。例如，物流配送的及时性以及线下门店的服务质量等都是影响消费者满意度的重要因素。

为了提升整体客户服务，零售企业需要针对整个客户服务链路进行更为细化的场景分割。对外，企业要洞察客户需求，在细分市场提供个性化产品及服务，将多个小场景汇成大机会。对内，要将业务流程打通，利用数字化工具提高决策效率，通过数据分析挖掘增长点。

2、基于大模型建立数智化服务能力

• 数据获取挑战

• 内部协同效率和客户满意度低

• 数据处理难题

• 数据价值转化

• 洞察能力的提升

• 解决能力的优化
  

• 感知能力的增强

03 行业案例分析

案例1：上交所上市零售品牌

作为综合性农业产业化的领军企业，该公司业务涵盖奶牛养殖、乳制品与烘焙食品生产，以及连锁门店经营。拥有2000多家门店，采取加盟与直营并行的运营模式。

企业希望提高客户服务和门店运营效率，同时满足B端加盟商和C端消费者的需求。B端加盟商需解决系统、POS机及配货问题，C端消费者关注投诉、咨询和会员服务。此外，企业亦寻求提升员工超10000人的内部服务流程效率，特别是日常办公和报销等基础事务的协作效率和员工满意度。

为实现这些目标，企业首先采用了全媒体入口，提供在线电话和B端业务系统入口，方便与总部联络。其次，通过工单系统实现线上线下轻量化流转和精细化管理，业务系统与工单系统关联，使用户基于订单发起的问题在工单流中清晰呈现。

第三，利用大模型构建面向客户服务和咨询的知识库，基于历史会话记录和企业文档抽取知识便可轻松构建知识图谱。第四，通过RPA等技术抓取第三方平台评价，进行会话分析，再生成工单流转到责任部门，为产品改进提供数据支撑。

最终，企业转人工率下降了46.1%，客户满意度提升了27.3%，工单处理时长减少了31.2%。

案例2：全球100强啤酒品牌

该企业在亚太地区拥有超过2万名员工，由于人员机构臃肿，面临内部运营效率不高的问题。

尽管企业内部部署了众多IT系统和文档，但由于IT支持团队人力有限，难以满足庞大员工群体的系统使用和咨询需求，造成服务响应缓慢。此外，管理上的不连贯也导致用户投诉处理延迟，经销商和门店难以获得及时的咨询支持。

企业希望引入大型语言模型的知识管理功能，整合内部制度文档、产品资料及历史数据，以丰富机器人的语料库，生成贴近客户真实对话的内容，从而提高自动化服务的效率。

此外，大模型还被应用于客户服务部门，服务对象涵盖C端消费者、经销商及区域销售人员。面对非直营门店，企业通过大模型有效捕捉一线客户的真实反馈，弥补了直接接触客户的不足。

在未扩充团队规模的前提下，企业成功支撑了所有内部系统，显著提升了用户体验。通过大模型分析用户反馈，企业能够更高效地优化服务流程，实现了服务效率的全面提升。

04 结语

从增强客户体验到优化运营流程和库存管理，大模型和人工智能正成为零售和消费企业在存量市场竞争中保持竞争力的强大工具。持续创新与技术融合已成为必然趋势，推动企业不断进步。

构建一个以客户为中心的智能零售生态，不仅能够提升客户体验，还能优化运营效率，实现个性化服务与精准营销，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。