以用户需求为导向，携手打造高效智能客服体系
“以用户需求为导向”，在产品不断创新之外，更在服务与用户体验上下足功夫。正如杰西亚董事长郑格青曾分享道，品牌想要在一个陌生的市场中成功，必须具备的核心条件之一就是产品和服务必须是爆品。
杰西亚非常注重与消费者的互动和反馈收集，建立了专业的客服团队和售后服务体系，及时响应消费者的需求和问题。通过定期收集和分析消费者反馈数据，杰西亚不断优化产品和服务质量，提升品牌形象和市场竞争力。
亚马逊客户真实评论原声
杰西亚家居较早洞察到全球化布局下服务升级的趋势，携手 Shulex 打造高效的智能客服体系，客户反馈响应速度显著提升。
Shulex 的 “交付效果、量化收益” 全职雇佣商业模式，以可被量化的实际收益为基准，为杰西亚家居带来了确定性成果。上线半年后，其 AI 客服员工的成效已然显著：目前 AI 回复率达 63%，回复准确率稳定在 85% 以上，物流查询、安装指导等标准化问题的处理时效大幅提升，7×24 小时的服务覆盖，让非工作时段的咨询响应率提升至 100%，消费者满意度提升。客服团队成员转型 AI 训练师， 实现了自身价值的升级。
客服智能化转型：从痛点出发的必然选择
传统客服模式已难以满足品牌快速发展的需求，旺季时服务压力陡增、成本与效率的双重考量、难以招聘特定语种的专业客服人员，服务质量参差不齐容易影响海外用户本土化体验。
更令人困扰的是，客服团队 60%以上的时间都在处理重复的常规问题，不仅限制了客服人员的个人成长，也影响了复杂问题的处理效率。传统服务模式的局限性还体现在服务覆盖上，无法实现 7×24 小时的实时响应，这在跨境电商场景下尤为不利。
带着智能化升级的决心，在评估了多家服务商后，杰西亚家居最终选择与 Shulex 合作。“市场上主流服务商的技术能力其实都很出色，但 Shulex 打动我们的是他们对跨境家居行业的深度理解。”杰西亚家居客服负责人杨朔在 Shulex 跨境家居行业私享会分享。
通过深度定制的 AI 模型训练与贴合家居电商“大件、非标、重售后”特性的场景应用，Shulex 帮助杰西亚家居完成智能化服务升级。
本土化服务能力是另一大优势，Shulex 的全流程陪跑服务非常关键，项目推进过程中卡点都能及时响应和解决。基于 Shulex “交付效果、量化收益”更透明的全职雇佣商业模式，根据实际计算可被量化的收益，交付确定性成果。同时效能顾问团队帮助指导客服团队升级为 AI 训练师，让 AI 用起来、用得好、出效果。
企业专属知识图谱构建 + AI 自学习：越用越聪明的 AI 客服员工
知识体系的搭建与更新，是客服智能化升级过程中的关键基底环节。Shulex 效能顾问团队针对杰西亚家居的业务特性，从 0 到 1 帮助系统化知识梳理与客服业务流程深度解构，为杰西亚家居量身打造企业专属 AI 知识图谱，为 AI 客服员工提供完整的知识支持。
此外，与传统客服机器人高度依赖人力维护相比，Shulex AI 客服员工具备强大的自学习能力，能够自动从人工客服的历史回复中提取关键信息，自动生成知识库。
同时，为确保 AI 回复的质量，通过标签字段精确定义 AI 使用知识的场景范围来提高 AI 检索知识的精确度，提升回复的正确性和专业性。知识库建设和 AI 自学习的双轮驱动，让 AI 客服员工快速掌握业务知识，能够更准确地理解并回应全球用户的需求。
场景化 Agent 矩阵：精准匹配多元服务需求
大件商品在物流查询、产品使用等场景引发的用户咨询相对较多，相应的客诉问题也颇具行业特殊性。
以物流场景为例，大件商品容易引发的客诉：
- 运费与破损争议：大件运费高昂，退货易破损，逆向物流成本高，客服补偿方案缺乏灵活性
- 末端派送失效：普通快递拒收大件，需专业物流，却常因延迟 / 丢件遭投诉，客服协调物流商与消费者，处理链条复杂
- 退货成本倒挂：退货运费可能超过货值，且海外仓拒收破损件，客服需处理客户退款诉求与成本控制的矛盾。
Shulex 物流查询 Agent 能力
- 验证订单数据，获取实时物流状态反馈给客户，AI 替代人工完成物流查询与反馈节点
- 针对不同的物流状态，安抚客户并提供不同的解决方案
- 成本优先原则，先安抚再协调，并以补偿为原则，挽回换货成本
Shulex AI 客服员工预装了 200+ 头部品牌的同款服务方法论，能高效处理商品推荐、物流咨询、退换货、故障处理等 100+品类场景的需求，可快速复用成熟经验。
Shulex 效能顾问团队根据实际业务场景需求和特性，针对性地为其打造了涵盖物流查询、产品使用、无理由退换货等多个场景的 Agent 矩阵，让 AI 客服员工能精准匹配不同服务需求，高效化解各类难题。
