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高客单、长决策,夜间流量没人接
High Ticket, Long Decisions, Unattended Nights
家居家装客单价高、决策周期长,参数与安装咨询复杂——而高价值流量偏偏常在夜间到来,人工客服接不住。行业模型先接住共性,你的货再训进只属于你的店铺模型。
01 / 痛点 · THE PAIN
这个行业的客服,到底难在哪
HIGH TICKET
高客单、长决策
一单动辄数千上万,消费者要反复比参数、问安装、算总价,决策链条长。
COMPLEX SPEC
参数与安装咨询复杂
尺寸、材质、安装条件、售后政策——任何一处答错,都可能让成交泡汤或引来客诉。
NIGHT TRAFFIC
夜间流量没人接
高价值咨询常在下班后到来,人工排班覆盖不到,流量白白流失。
02 / 行业模型 · VERTICAL KNOW-HOW
行业模型,先接住这些共性
通用模型知道什么是这个品类,行业模型知道这个品类该怎么卖。以下 know-how 不是爬来的,是在真实店铺里一单一单跑出来的:
参数解读
把复杂规格翻译成消费者能懂的选购依据,帮他判断「这个到底适不适合我家」。
场景化推荐
按户型、空间、使用场景组货推荐,不是罗列参数,是给方案。
安装售后政策判断
安装条件、售后范围、政策边界精确判断,答得清、不留客诉隐患。
03 / 你的店铺模型 · YOUR BRAND MODEL
共性之上,训一个只属于你的
家居行业模型接住共性,但你的产品线、你的安装与售后政策、你的客群,只有训进你自己的店铺模型才对得上——同样卖家居,每家训出来的都不一样。
行业模型接住共性,你的店铺模型接住差异——先诊断你的数据,再训你的模型。
看它如何在你的数据上训出来 → 04 / 经营结果 · RESULTS
它已经和金牌人工比过了
RAMP-UP
27% → 95%1 独立接待率一年爬坡
某头部家居家装品牌:AI 独立售前接待率从 27% 爬到 95%,一年时间,服务成本减半。
1 独立售前接待率,某头部家居家装品牌,2025 全年 · 品牌名依保密约定脱敏
05 / 更多行业 · MORE
看看其他行业怎么讲
APPAREL 服饰导购的知识,跟不上货品流转的节奏 OUTDOOR 户外运动徒步和越野,是两套完全不同的装备逻辑 BEAUTY 美妆日常 600 人,大促 1700 人 ELECTRONICS 3C 数码政策错一个字,就是一单客诉