立白:AI售后判责解决方案,实现客服人力成本直降50%

2026-03-19 15:40
立白立网智能运营负责人
“多年以来一直选择语忆,是因为我们相信技术能真正解决业务痛点,从客服管理到消费者洞察,再到如今的智能回评、售后判责,语忆总能精准匹配我们的需求。”


作为年线上订单量突破数千万级、累计服务超10亿家庭用户的日化行业电商领军者,立白集团始终以主动前瞻的姿态推进数智化转型。从接入语忆SPM客服智能管理、VOC消费者洞察方案,到增购AI售后判责解决方案,立白与语忆的深度合作,持续以技术重构业务链路,此次更是实现人力成本减半、效率倍增的跨越式突破,成为日化行业数智化转型的标杆。

立白:日化电商领跑者,以数智化构建核心竞争力

立白集团是日化行业头部企业,旗下立白除菌洗衣液、好爸爸天然亲肤洗衣露、威露士消毒湿巾等核心产品,在天猫、京东、抖音等主流平台常年稳居品类销量前列。面对庞大的订单体量与复杂的售后需求,立白不愿让团队陷入重复劳动,而是通过数智化工具释放人力,聚焦用户需求挖掘与服务升级,让数据成为业务优化的核心依据。

01 核心痛点:百万级退款订单,人工判责陷入低效困境

客户痛点

立白年退款订单达百万级别,此前完全依赖人工完成售后判责:多名专职人员每日手动填写【商家备注-退款原因】,再经专人二次复核,不仅耗时耗力(每日判责需16小时),还存在判责口径不一、标签准确率仅80%、数据杂乱无章等问题,难以支撑产品、物流、营销等部门的优化决策。

解决方案

立白增购语忆AI售后判责解决方案,依托AI大模型能力,定制“AI智能分析+人工复核”半自动方案,深度对接电商订单数据仓,重构售后判责链路。

案例成效

  • 人力成本降低50%,团队精力聚焦用户服务提升;

  • 团队效率提升超80%,每日判责时长从16小时压缩至3小时;

  • 标签准确率提升至90%+,结构化数据精准反哺业务优化。

02 AI重构售后判责:精准高效的全链路解决方案

客户痛点

退款订单信息零散、用户表述模糊(如“东西不好用”),人工判责难以精准归因;全渠道数据分散,需手动采集整合,效率低下;判责结果无法结构化推送至对应部门,业务优化缺乏数据支撑。

解决方案

语忆针对电商场景专项优化,打造全流程智能判责体系:
  1. 全渠道数据自动整合:实时流转天猫、京东等平台退款订单,自动抓取订单详情、用户留言、物流轨迹、客服记录,无需人工采集;

  2. AI精准分类打标:通过Label PaaS标签自定义搭建,按产品、营销、服务、物流四大场景分类,细化“包装破损”“优惠未兑现”等精准标签,判责标准统一;

  3. 复杂场景智能适配:结合订单信息与历史案例,推断模糊表述背后的核心问题,适配信息残缺、表述零散等情况;

  4. 人机协同持续优化:“AI初判+人工抽检复核”模式,人工修正结果反哺系统学习,越用越智能;

  5. 结构化数据直达部门:判责数据按需求推送至物流、研发、营销等对应部门,推动针对性优化。

案例成效

各部门优化动作落地效率提升60%,包装破损率下降35%,优惠发放失误率降低42%,售后从“被动处理”变为“主动优化”的核心抓手。

03 技术适配:灵活应对电商动态需求

客户痛点

新品类上线、促销活动开展时,判责规则需快速调整;大促期间订单峰值高,系统需保障稳定运行;不同业务场景下,判责维度需灵活配置。

解决方案

语忆系统深度适配电商动态特性:
  • 灵活调整判责维度:新品类/活动上线时,后台简单配置即可新增标签与规则,无需模型重训;

  • 稳定支撑峰值需求:依托稳定技术架构,保障大促期百万级订单高效处理,无卡顿延迟;

  • 专属服务全程护航:配备专属客户成功团队,跟进方案落地、系统优化与培训,快速响应需求。

案例成效

系统维护成本降低70%,新场景适配周期从15天缩短至3天,大促期判责准确率仍稳定在90%+。

写在结尾:长期共生,共筑数智化新生态

从客服管理到售后判责,立白与语忆的合作持续深化,源于双方“以用户为中心,用科技创造价值”的理念契合。语忆以AI技术为立白释放数据价值,立白以前瞻布局领跑行业数智化转型,成为彼此成长路上的紧密伙伴。


未来,语忆将继续深耕AI+SaaS赛道,与立白在更多电商业务场景中探索创新,同时将成熟的售后判责解决方案复制到更多日化、快消品牌,助力行业实现效率与体验的双重飞跃。

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