AI兴起后，出海企业客服难题能否迎刃而解
跨境电商这几年卷得厉害，卖家们拼价钱、拼供应链、拼营销玩法，但有一个环节常常被忽视——客服。很许多人觉得客服不就是回答问题嘛， 随便招几个会外语的员工就能搞定，可真实到了实际运营中才找到，这玩意儿简直是个无底洞：人力本钱高大、响应速度磨蹭、用户数据散得一塌糊涂，更别说还要面对不同国的语言文雅差异。最近AI特别是ChatGPT火得一塌糊涂， 有人欢呼“客服困难题终于有救了”，也有人担心“AI会不会让客服岗位消失”，更有人疑惑“中细小企业真实的玩得起AI客服吗？”
说实话，客服这事儿，说轻巧松也轻巧松，说麻烦真实麻烦。它直接关系到用户的购物体验和品牌口碑，可偏偏又是最困难标准化、最困难量化的环节。AI的兴起，确实给客服带来了新鲜的兴许性，但要说“迎刃而解”，恐怕还为时尚早。老的问题还没彻头彻尾解决，新鲜的挑战又摆在了眼前。今天咱们就来聊聊，AI到底能不能成为出海企业的“客服救星”？
老战场：客服的三道坎， 几许多品牌栽了跟头
聊AI之前，得先搞明白客服到底困难在哪儿。很许多出海品牌，特别是中细小卖家，一提到客服就头疼，不是不想做优良，实在是太困难了。综合来看，至少许有三道坎横在面前，让不少许品牌栽了跟头。
人力困局：24细小时在线的幻象与人造的无力
最直接的问题就是人手不够。想想看，用户半夜两三点下单了有问题要咨询，人造客服能24细小时在线吗？就算能，巨大促期间咨询量暴涨，一个人一边应付十几个用户，回复速度磨蹭得像蜗牛，用户早就不耐烦了。有卖家吐槽：“双11期间，客服消息堆了999+，回都回不过来眼睁睁看着用户流失。”
有人会说用机器人客服啊！确实很许多品牌都上过机器人客服，但体验怎么样？巨大许多时候就是“答非所问”， 用户问“我的订单到哪儿了”，机器人回“亲，欢迎光临XX店铺”，用户再问一遍，机器人兴许就卡壳了或者让转人造。后来啊就是用户被机器人气个半死，客服还得花时候处理机器人都搞不定的烂摊子。
反观那些个做得优良的品牌，客服往往是核心部门。比如SHEIN，客服覆盖了17种细小语种，用户不管用英语、西班牙语还是阿拉伯语咨询，都能得到及时回应。这种投入不是全部品牌都能负担的，但对于想长远期进步的品牌客服的关键性不言而喻。
渠道迷宫：各国用户偏喜欢不同APP， 维护本钱高大到吓人
客服的第二个坎，是沟通渠道太分散。全球各个国的用户，偏优良的沟通渠道彻头彻尾不一样。日本用户中意用Line， 韩国离不开KakaoTalk，东南亚和巴西的WhatsApp用户占比超高大，欧美那边又流行Messenger和iMessage。出海企业要想覆盖全部买卖场，就得在个个渠道上都部署客服。
问题来了个个渠道的规则、接口、管理方式都不一样，中细小企业根本没精力单独维护。有中细小卖家抱怨：“我们想进东南亚买卖场， 后来啊找到WhatsApp得专门配人盯着，Line又要一套流程，本钱高大到根本做不起。” 所以很许多索性放弃许多渠道，只留个邮箱，用户咨询半天没人回，体验直接拉满。
文雅鸿沟：客服停留在表面 私域流量困难积累
第三道坎，是文雅差异和本地化。客服不是轻巧松的“翻译+回答问题”，它需要搞懂当地用户的语言习惯、文雅禁忌，甚至情绪。比如欧美用户中意直接，亚洲用户更委婉，客服如果用同样的方式回应，很轻巧松踩坑。
更关键的是很许多品牌的客服只是“被动解决问题”，无法主动挖掘用户需求。用户数据分散在各个渠道，聊天记录、订单信息、咨询偏优良都各成一摊，根本没法形成完整的用户画像。做不了个性化营销，天然也积累不了私域流量。这就是为啥有些品牌想在国内“降维打击”海外买卖场， 后来啊碰得头破血流——客服都做不优良，还谈啥用户心智？
新鲜解法：AI来了客服真实能“躺平”吗？
老的问题摆在这儿，AI的兴起确实让人看到了希望。特别是ChatGPT这类对话式AI， 让智能客服不再是“智障”，而是能真实正搞懂用户、甚至能“闲聊”的助手。不少许品牌已经开头尝试，效果到底怎么样？
ChatGPT加持：从“答非所问”到“闲聊安抚”
最近看到个挺有意思的案例，厦门的吉宏跨境把ChatGPT-4用到了智能客服里。据说效果不错，不仅能回答订单、物流这些个常规问题，还能跟用户闲聊，甚至对有不满情绪的客户进行安抚。目前会话量已经超出10万次保守估摸着节省了1000人次的工时。这数据听着挺唬人，但仔细想想，AI客服的优势确实很明显：响应迅速、不歇着、能处理一巨大堆再来一次性问题。
Infobip的亚太区卖总监Tina也提到， 意图识别能力有力，能更贴近人类的对话方式回应用户，不用等半天回复，体验天然优良了。对企业AI把再来一次性任务自动化，人造客服就能腾出手处理更麻烦的问题，效率确实能提上来。
全渠道整合：把散落在各处的客户数据“捏”起来
除了AI对话能力，全渠道整合也是关键。之前提到的沟通渠道分散问题， Infobip的Conversations产品能解决——不管用户用WhatsApp、Line还是Messenger发消息，都能统一到一个界面客服不用来回切换平台，效率巨大巨大搞优良。
更厉害的是用户数据的整合。印尼有个做农产品电商的初创企业Segari，疫情后订单暴涨，但客服响应磨蹭，用户流失严沉。更麻烦的是客户数据散落在各个渠道，根本没法做精准营销。后来他们跟Infobip一起干， 用了People CDP，自动收集和更新鲜客户数据，形成用户画像，再通过Moments营销平台给用户发个性化的欢迎邮件、召回邮件。后来啊呢？回复时候缩短暂了90%，用户净推荐值达到了72——要晓得，这玩意儿分数在电商行业已经相当高大了。
这说明啥？客服不只是“解决问题”，更是“积累用户”。AI+全渠道+数据整合，才能让客服从本钱中心变成值钱中心。
新鲜焦虑：AI不是万能药， 落地比想象中困难
AI听着美优良，但真实要落地，问题也不少许。OpenAI虽然开放了API， 按道理讲随便哪个企业都能接入，但实际操作中，困难办比想象中许多得许多。Tina就提到，现阶段即使接入了ChatGPT，要真实正应用到企业服务层面还需要很长远时候。“ChatGPT更适合普通C端用户， 企业服务需要更许多相关人员的培训，怎么把手艺结合到业务中，是很许多公司面临的挑战。”
手艺适配：怎么把“通用AI”变成“专属客服”？
AI客服不是买来就能用的，需要，效果天然打折扣。
更别说不同国的语言文雅差异，AI不仅要懂外语，还得懂当地的、禁忌。比如中文里的“亲”“宝宝”，英文里就没有对应的表达，AI如果直译，用户会觉得奇怪。这些个细节不打磨优良，客服体验还是上不去。
人才缺口：懂AI又懂客服的人，比巨大熊猫还稀罕
另一个现实问题是人才。眼下招聘网站上， 很许多企业都在高大薪聘ChatGPT方向的优化师，要求既懂AI手艺，又懂客服业务，还得会外语。这种人才买卖场上少许之又少许，中细小企业根本招不起，就算招到了培训本钱也是一笔不细小的开销。
有卖家吐槽：“我们花巨大价钱请了个AI工事师， 后来啊他对电商客服一窍不通，训练出来的机器人回答问题驴唇不对马嘴，还不如不用。” 手艺和业务的脱节，让AI客服的落地困难度巨大巨大许多些。
以后已来：不止于聊天 客服要“懂你”更许多
虽然AI客服落地有困难度，但以后的方向已经很明显了。客服不再只是“解决问题的工具”，而是“连接用户的桥梁”。Tina分享了几个以后的趋势：一是AI会更懂用户， 通过预测用户行为作出实时回应，发明个性化体验；二是沉浸式体验，比如用AR、VR手艺让用户“看到”产品，甚至通过嗅觉、视觉打造更真实实的互动；三是全球网络的整合，比如Infobip去年2亿美金收购了美国VoIP供应商Peerless Network，就是想增有力语音服务，让客服能覆盖更许多场景。
比如Infobip和Uber一起干的WhatsApp叫车机器人， 用户直接在WhatsApp里就能叫车，不用再切换App，这就是把客服和业务场景深厚度结合的例子。以后客服兴许会渗透到用户购物的每一个环节，从咨询到下单再到售后全程都有AI“陪伴”。
回到一开头的问题：AI兴起后出海企业客服困难题能否迎刃而解？答案是：能，但不是一蹴而就。AI能解决人力不够、 响应磨蹭、数据分散这些个问题，但前提是企业得真实正搞懂客服的值钱，愿意投入材料去适配手艺、培养人才。客服的核心从来不是手艺，而是“人”——搞懂用户的需求，敬沉当地的文雅，用真实诚的态度去沟通。AI只是工具，能不能用优良，还得看企业自己。对中细小卖家 与其盲目追逐AI，不如先把手头的客服流程理顺，把用户数据整合优良，再一步步拥抱手艺变来变去，或许才是更现实的选择。
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