班牛全新产品发布之四:AI创新VOC-评价及智能建单,驱动服务自动化、高效化

多客科技

作者：班牛ByteNew


4月19日，班牛AI产品负责人玉宝在2024班牛春季产品发布会上首次公布了班牛在AIGC领域的两大孵化产品「VOC-评价」和「智能建单」。

产品亮点总结：

首个全链路评价工作平台

集成5大电商平台数据

评价自动化打标平均正确率95%

智能建单平均5秒/单

助力知名家电品牌追觅提升60%客服人效，回评时效缩短至24h

从ChatGPT开始，我们已经在一个新时代的起点。在过去的一年间，班牛深入AIGC领域，与数十个品牌进行了共创，并于本次春季产品发布会上公布了VOC-评价及智能建单产品，标志着班牛在电商AI能力探索上的领先一步。

玉宝表示：“AI赋能VOC与智能建单，精准挖掘用户需求快速响应并创建工单，为消费者提供优质体验，为品牌创造持续价值。AIGC时代的终极目标：机器应该工作，人类应该思考。”

另外，此次发布会上我们也邀请到了家电类目知名品牌追觅的服务1号位杨大娜，分享追觅在AI场景的探索与实践。

01.

班牛在AIGC的探索与实践

在AI能力探索与实践的过程中，班牛深刻感受到AIGC在toB和toC领域有着显著的区别，尤其在toB领域，我们面临着全新的挑战：合规挑战、商业价值挑战、大模型幻觉挑战。toB领域更强调数据的合规性和严谨性，因此班牛始终关注国产模型的发展，并与通义千问、火山云雀等领先企业建立了紧密的合作关系。

为解决这些问题，班牛采用了流程工程的方案。我们更注重将复杂的大问题拆解为多个简单的小问题，对问题进行精细化的控制和微调。通过流程工程，我们将多个行业的经验整合并转化为服务履约的垂直模型，如知识库检索增强模型、评价打标模型、工单意图识别模型等。

通过结合行业知识和规则，我们能够大幅提升检索准确率，从而为用户提供更优质的服务。同时，我们还定期对国内的大模型进行测评，以选择最适合服务履约的模型，并在满足能力要求的前提下，追求更低的成本。



02.

大模型技术驱动创新

评价分析全流程自动化

经过历时一年与数十个行业领先品牌的共创与探索，班牛基于流程工程的方案，孵化出全新产品「VOC-评价」。这款产品旨在挖掘每日数千甚至上万条评价中的非结构化信息，并填补市场上缺乏全流程全链路评价分析产品的空白。

VOC-评价被我们称为全链路产品，原因有三点：

第一点是听得全。我们集成了5大电商平台的评价数据，可以通过商家产品编码，串联多平台、多店铺的SKU分析。并且能够结合品牌自有数据，实现多维度深度洞察消费者真实评价。

第二点是看得清。区别于传统评价分析的行业级标签库，我们支持根据品牌个性化需求提供精准标签。在大模型技术的助力下，自动标注成为可能，大大提升了效率。

第三点是能落地。背靠班牛的服务中台、物流中台、业财中台体系，VOC-评价能够串联多部门的业务流程，触达消费者，自动生成回评，并提供实时可视化数据统计，实现业务改进。



基于VOC-评价的能力，玉宝分享了一个评价维护场景的最佳实践。某个护品牌的客服需定期在淘宝客户之声中筛查问题，一旦发现漏发等差评，便需通过钉钉与供应链团队反复沟通确认。这一过程耗时费力，经常因供应链回复不及时而导致沟通中断。更繁琐的是，为了月度分析，他们还需手动维护大量表格。

自引入VOC-评价后，该个护品牌实现了流程的自动化，通过班牛实现自动打标，并根据预设规则将问题推送给相应人员处理。人工审核后，系统会自动通知消费者，确保沟通顺畅无阻。同时，实时生成的报表让各维度统计数据和节点处理时效一目了然，大大提升了工作效率。

数据显示，实施VOC-评价后，该品牌的处理流程耗时从平均1天半大幅缩短至仅64分钟，中差评用户的复购率飙升了70%。AI打标的平均正确率高达95%，确保了数据的准确性和可靠性。