零售电商AI数智化营销服务白皮书2023.docx

《零售电商AI数智化营销服务白皮书2023.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《零售电商AI数智化营销服务白皮书2023.docx（25页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、前言1一、零售电商营销服务概况2（一）零售电商行业数据2（二）消费模式的变化趋势3（三）零售电商营销服务技术应用5二、零售电商营销服务难点解析7（一）消费者侧：体验差7（二）客服侧：效率低7（三）管理侧：运营难8三、零售电商Al数智化营销服务解决方案9（一）消费者侧：提升体验10（二）客服侧：提高效率11（三）管理侧：精细化运营12四、15（一）瑞幸咖啡（中国）有限公司15（二）某知名特卖电商16（三）重庆百货大楼股份有限公司18（四）北京物美商业集团股份有限公司19（五）某知名护肤品牌20（六）某知名商业连锁股份有限公司22五、零售电商数智化营销服务未来与展望24前言当前，零售电商行业已经从

2、过去的高增长时代进入存量博弈时代，产品与服务的差异化显得愈发重要。特别是随着体验经济的来临，消费者对于服务质量的要求日益提高。新的时代底色，给行业的营销服务带来严峻的挑战。对员工而言，为了满足用户不断增长的服务需求，日常需要处理大量简单重复的用户问题,承受用户的抱怨，甚至还要承担营销增长的工作压力。对企业而言，经济下行业绩承压，客户运营成本居高不下，不堪重负。市场存量竞争愈演愈烈，企业客服中心、运营中心等部门职能也因此发生改变，亟需完成从成本中心向利润中心的转型。为了破局新时代，零售电商企业纷纷尝试Al营销服务创新应用。需求驱动下，云计算、大数据、Al等技术应用不断成熟，在消费者体验、客服效率

3、和管理运营等维度均有不错的落地成果，帮助企业更好地了解消费者需求，显著降低运营成本，进而提高业绩表现。本篇白皮书从零售电商行业营销服务领域的现状、痛点、趋势等维度展开分析，并选取了多个标杆企业应用样本，从对话式Al技术角度出发，围绕零售电商客户全生命周期提出一体化AT智能营销服务解决方案，旨在帮助零售电商企业降本增效，为行业的持续发展与数智化转型升级贡献智慧。一、零售电商营销服务概况（一）零售电商行业数据2011年-2022年，网上零售额同比增长率总体呈下降的趋势。而在2022年，全国网上零售额达到13.79万亿元，占据了社会消费品零售总额的31机虽然网上零售额整体增幅相比往年有所下降，但在社

4、会消费品零售总额中占比逐年攀升。由此可见，电商已成为零售企业需要重点布局的消费渠道之一。同时，行业发展面临流量见顶、增量难寻的困境，精细化运营的重要性逐渐提升。图1-2011-2022全国网上零售额及同比增长率电6AS8化营（二）消费模式的变化趋势随着经济和消费业态的回暖，中国消费市场被注入新活力，随之而来的，新人群、新需求、新模式的出现为中国消费市场正带来了全新的机遇和挑战。相关研究显示，在消费者理念的相关问题调查中，当前看重性价比、按计划购物的消费者占比达到80.4%。为了理性消费，消费者在消费前也通常货比三家，多方查阅优惠信息，判断种草内容的真实程度等。现住气:对比品嫌/价格分 理助情况

5、再出手不在辞上T就果布再敏决定图3-消费者理念自我评价图4-消费者理念自我评价消费者理性回归，市场进入新阶段，企业发展也需要新打法，从粗放型扩张转向精细化运营，用好的产品、好的服务才能推动消费行为。想在存量时代持续增长，企业需要快速适应新型渠道及营销方式，为人们提供真正满足其需要的产品和服务，建立信任。(三)零售电商营销服务技术应用在消费者主权时代，零售电商需要重新思考其商业模式，并应用数字技术升级其营销、服务、运营等等环节，深化数实融合，不断提升全产业链数字化水平。在这些数字技术中，大数据、ASR及NLP、大模型LLM、AIGC等已经成为了零售电商营销服务数智化的重要支撑。1.足够的用户数据

6、资产沉淀是零售企业的数智化升级的必备条件，从而才能对用户数据进行分析与处理，并将其应用在各个具象的营销场景中，实现更加优质的营销效果。通过对海量的消费数据进行分析，零售电商企业可以更好地了解消费者的购物习惯、偏好和需求，从而为他们提供更加个性化和精准的营销服务。以CDP(客户数据平台)为例，其在整个企业营销数据生态中扮演着底层基础设施的作用，负责各方用户数据的收集、整合及加工处理。2. ASR及NLPASR(AutomaticSpeechRecognition)技术和NLP(NaturalLanguageProcessing)技术的应用也在零售电商营销服务中得到了广泛的应用。比如将客服和用户之

7、间的对话，通过对ASR转译的话术文本进行深度分析后，进行深度提炼，再将提炼出的优秀话术反哺给其他客服，进而提升二次外呼营销的准确率。而基于语义分析和NLP技术，对客户对话内容进行加工和洞察，可以实现更精准的消费者需求洞察、反哺线上营销策略、提炼最佳营销话术等价值。3. 大模型LLM大模型即大语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM),是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。利用大模型自动生成对话流程的能力，可直接提高复杂问题的解决能力和问题的直接回答率。大模型的多轮对话等能力使得智能客服对话更流畅

8、，拟人化程度更高，更像人与人之间的交流。同时，大模型的应用对于泛客服产品也有着重大的影响，包括智能质检、客服助手、智能陪练等，还可辅助提升知识库建设和运营的效率，从而实现降本增效。4. AIGCAIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)也在零售电商营销服务中得到了广泛的应用。通过AlGC技术，零售电商企业可以进行营销服务内容的批量生成，高效产出数量可观的内容产品，大大提高营销服务部门的工作效率，降低人工成本，让有限的人力聚焦到个性化、高价值的工作中。二、零售电商营销服务难点解析零售电商行业市场竞争环境日趋激烈，优质的营销及服务体验越来越重要，科技时

9、代下的零售行业仍然面临着很多挑战。当前以数字化为基座的运营及营销服务方式，与传统营销服务有很大区别，对运营流程需要深入改造，零售电商企业是否做好了组织架构、资源、人力等相关准备工作，零售企业又如何通过数字化手段和方式重构商业模式，是摆在所有企业面前的重要课题。作为中关村科金旗下全场景智能营销服务平台，得助结合自身9年对话式Al技术应用积累，通过与众多零售电商企业的深度合作，洞察行业营销服务数智化转型领域存在的痛点，总结出了零售电商行业在体验、效率、运营三方面的痛点：（一）消费者侧：体验差1 .咨询问题响应慢，活动期间咨询排队等待时间长，客服质量难以保证。2 .下班咨询无人响应，人工客服时间固定

10、，消费者在非工作时间咨询问题，无法得到及时响应。3 .消费者在咨询问题时，缺乏快捷导航，使用起来不够便捷。4 .咨询商品问题流程繁琐，商品链接和订单确认反复发送，用户体验不佳。5 .无法识别消费者紧急问题，不能快速转人工。（一）客服侧：效率低1 .咨询渠道多，缺乏统一的客服平台，客服人员需要重复切换后台系统，工作效率低。2 .在促销活动期间，消费者咨询量会大量增加，人工客服难以支撑。3 .客服每天花费大量时间处理重复问题，非常消耗时间和精力。4 .夜间无人值守，无法及时处理消费者的问题。5 .商品信息亮点多，记忆难度大，客服人员负担大。6 .消费者画像信息不完善，无法为其提供精准的推荐。7 .

11、售后回访和活动通知依赖人工外呼，工作量大，效率低。8 .邀粉加微任务，无法快速触达大量消费者。（三）管理侧：运营难1 .无法实时监管，导致问题第一时间不能得到有效处理，影响客户体验，造成负面影响。2 .依赖传统人工质检，容易出现疏漏，服务质量无法保障、有效提升。3 .客服人员工作性质特殊，人员流动大、招聘难度高、需要反复培训，企业成本居高不下。4 .客户服务情况不清楚，客服人员的工作状态、工作效率以及客户满意度等关键信息无法得到及时有效的反馈和记录，导致企业无法准确了解客服中心的实际运营情况，影响了企业的决策和管理。5 .传统多渠道客服系统相互独立，消费者信息分散、孤立，造成数据孤岛，无数统计

12、分析对比，难以发现问题。基于上述痛点，企业急需建立全新的一体化智能客户营销服务平台，做到快速响应，为客户提供全天候、快捷、高质量的服务，同时融合Al能力，降低客服的工作难度，提升工作效率，优化服务流程，提升客户体验。三、零售电商Al数智化营销服务解决方案面对数字化转型需要，对于零售电商企业而言，比较理想的状态和链路是围绕消费者购物过程，加入不同的数字化营销服务触点，再以大数据、AI等技术为支撑，实现全链路数字化转型。但是如何把链路打通，构建智能化的营销服务全流程，是摆在企业面前的一道难题。针对零售电商营销服务领域的窘境，中关村科金得助以“消费者体验”为中心，打造了零售电商智能营销服务一体化解决

13、方案。该解决方案涵盖在线客服、语音机器人、文本机器人、云呼叫中心、智能工单等系列产品，通过整合AI、大数据等多种技术手段，推动零售电商营销服务数字化，充分挖掘企业自身数据价值，提升全渠道客户体验，带动业绩增长，最终实现降本增效。图5-零售电商智能营销服务解决方案Mi Kfl H H（一）消费者侧，提升体验面向消费者侧，得助运用全渠道在线客服+智能分配+智能外呼机器人等产品组合，直击企业痛点，有效提升用户体验及满意度。1 .多渠道整合随着消费者触点越来越多元，覆盖全渠道服务的重要性不言而喻，得助在线客服系统支持官网、微信公众号、APP、小程序、电话等多渠道对接，实现消费者随时随地咨询业务，提升客

14、户体验和满意度。2 .智能分配当有大量访客同时接入时，就要对来电或在线咨询进行分配，让不同访客都能被及时接待。得助智能分配解决方案，有着多种分配策略，其中包括在线分配策略、呼叫分配策略以及机器人分配策略等，多种分配机制能够根据业务需求而定，随时切换，让消费者分配到最适合的客服。3 .智能IVR支持7*24小时的全天候自动化应答，拟人化语音式交互，精准识别用户意图，有效分流人工客服压力，高效解决用户问答。基于交互式语音应答（IVR）、自动呼叫分配（ACD）、坐席管理等多项特色功能，可实现通话快速应答，并将重要信息快速流转至相应节点，助力企业高效开展营销任务。4 .智能客服机器人7*24小时在线接

15、待：全天候服务的同时支持“秒回”，告别排队，通过机器人多轮识别、多意图识别、知识图谱的能力独立解决问题，降低客服压力，节省人工客服成本。智能触发自动转人工：支持未知问题、情绪识别（焦急、消极、生气）、命中关键词多场景转人工策略，让机器人帮助企业提效的同时能精准识别需要人工介入的场景，为消费者提供更有温度的服务，提升转化。智能推荐：快速推荐高频问题，提高了用户的满意度，也减轻了客服人员的工作负担，打造更加高效、便捷的客户服务。5 .智能外呼机器人覆盖售前、售中、售后近30个场景，真正实现自动化服务与营销，提高转化率和客户满意度。通过“场景知识库+内置话术流程+定制模型”，外呼机器人助力品牌在送货通知及优惠促销等场景下快速启用外呼，减少配置成本，轻松触达大批量客户。(一)客服侧，提高效率面对客服部门繁重的工作压力，得助引入智能工单、智能外呼、智能知识库、智能助手等功能，让多元化、智能化的产品功能协助人工客服提升服务效率，增加业绩转化。1.智能工单多方协作，帮助客服解决消费者难题。客服每天处理售前、售中、售后业务的过程中，一线问题难以解决，通过智能工单快速流转到最适合的部门及专业人员，快速反馈及协助处理，提升内部协同效率，尽快回复消费者，增强消费者对品牌的信任度。2 .智蒯W替代人工完成大量简单