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客户介绍
探域科技是电商全域智能营销 Agent 平台，以消费者触点为核心，助力品牌全域数智化运营，实现高质量增长。
探域科技通过 AI 人工智能、NLP 技术和行业知识图谱的核心技术，构建了营销服务一体化智能客服机器人、全域客户数据中台 Lite CDP、私域一体化智能营销 SCRM 等核心产品，为品牌提供从售前-售中-售后、从公域到私域全链路数智化运营工具，帮助品牌更好连接和服务消费者，提升服务效率和客户体验，降低运营成本，实现全域高质量增长，打造经营壁垒。
业务挑战
在打造电商全域智能营销平台的过程中，探域科技在电商客服场景遇到了一系列问题，传统电商客服在灵活性、连贯性和精准性方面能力欠缺：
- 依赖预设配置，缺乏自主应变能力：传统电商客服系统高度依赖预先配置的问答模板。一旦客户提出的问题超出了预设范围，系统便无法生成有效的回答。这种模式限制了客服的灵活性，对于未被明确规划的复杂场景或突发问题，无法提供即时且准确的解决方案，从而导致客户问题悬而未决，影响客户体验。
- 单轮问答模式，缺乏上下文关联：传统客服系统大多采用单轮问答模式，每次仅针对一个具体问题进行独立回答，无法将多个问题关联起来进行综合分析。这种模式在处理复杂的客户咨询场景时，容易导致信息碎片化，客户需要反复重复提问以获取完整信息，沟通效率低下，且难以满足客户对连贯性服务的需求。
- 语义理解能力不足，容易答非所问：传统客服系统在语义理解方面存在明显局限性，主要依赖关键词匹配或简单的语义分析技术。对于复杂、模糊或带有隐含意图的客户问题，难以准确识别和理解其真正需求，从而导致答非所问的情况频繁出现。
解决方案
扣子作为新一代企业级 AI 应用开发平台，为探域提供了电商场景解决方案。
- 借助扣子编程，探域科技的AI 应用开发工程师能够一站式获取智能客服所需的多项核心能力。譬如通过「短期记忆」、「长期记忆」技术串联历史交互信息，以解决上下文断裂问题；依托 doubao-seed-1.6 模型精准识别用户对话内容，增强语义解析能力；结合意图识别自主调整应答策略，实现灵活的场景应变。
- 通过扣子罗盘，探域科技的业务人员可独立开发 Prompt，通过对 Prompt 的设置与调整，打造适配不同业务场景的专属人设；Agent 开发工程师可基于 PromptHub 功能对 Prompt 做独立管理，实现 Prompt 开发与 Agent 开发/workflow 编排的解耦，提高整体 AI 应用的落地效率。
在扣子编程的支持下，探域科技正式发布电商全流程 AI Agents 平台——探域智能体，不仅可以智能回复买家问题或提供建议，还能够解决精准营销、处理工单等各类复杂多变的任务，适用于电商场景下的营销、客服接待、售后处理等多个环节。
- 客服 Agent：负责售前接待与售中营销。
- 当客户咨询商品时，客服 Agent 能够快速定位知识库中的商品特性、活动信息、历史对话等，生成个性化话术增加商品吸引力和促转化。
- 在多轮对话中，客服 Agent 也会结合知识库中店铺邮费/运费险/优惠券话术策略，打消消费者疑虑，建立信任并促进决策。
- 在营销环节，客服 Agent 会实时捕捉营销节点，自动执行营销动作。如客户下单未付款时，客服Agent识别客户兴趣点，生成催付话术，提高转化率；当客户在售前咨询中长时间未回复时，客服 Agent 会互动了解客户的应用场景，并在后续回复中增加产品在相关场景中的使用优势与功能，实现从商品咨询-专业问题解答-自动营销-完成成交的全流程服务。
- 售后Agent和工单Agent：精准识别售后意图，解决售后问题。例如，当客户反馈商品破损时，售后 Agent 会先进行安抚，调动工单 Agent，完成工单自动填写，并在售后状态变动时及时同步消费者，发送物流信息。
客户收益
基于扣子编程研发的探域电商智能体通过 AI Agents 的深度赋能，助力电商企业显著降低运营成本，提升服务质量与用户体验。
- 客服场景的转化率提升：目前探域智能体已经在不同的电商品类中落地，部分品类中转化率高达 70%，对比非智能体场景的询单转化率提升 30% 以上。
- 用户满意度提升：智能客服系统支持多轮对话，能够实时记忆并理解对话上下文。它通过精准识别用户意图，结合丰富的知识库数据（如商品属性、客服历史对话、商家属性、商品详情页等），自动生成准确的回复，显著提升话术生成的准确性。此外，探域智能体的应用大幅提高了客服场景的响应速度。这种多轮对话能力不仅提升了沟通效率，还能更精准地挖掘客户的潜在需求，提供更具针对性的解决方案，有效提升客户满意度。
- 全链路效率提升：类真人的 AI 数字员工，能够高效处理售前、营销、售后等全流程任务，帮助企业节省重复的人力、时间和金钱投入，同时大幅提升转化率与收益，真正实现智能化、精细化的电商运营。
- 数据来源：本页面所展示的客户案例相关数据均由客户方提供。