EKRAI 服务与售后方案

每一张被迅速解决的工单,都是一位留下来的客户。

你的售后团队其实早已知道答案——只是它们散落在手册、历史工单和资深技师的记忆里。EKRAI 重新激活这份沉睡资产,并将其提供给整个团队,在客户偏好的渠道上,给出正确且可追溯的答复。

邮件与 CRM 工单EKRAI Web(文字与语音)WhatsApp微信MS Teams 与 Copilot
痛点与收益

从疲于奔命的服务,到留住客户的服务

如今的痛点

  • 请求信息不全:缺型号与序列号,与客户反复沟通
  • 技师先凭记忆,再翻手册,最后打电话给研发
  • 耗时长=客户不满、设备停机
  • 同样的问题解决过上百次,却从未沉淀
  • 核心诀窍随资深技师退休而流失

用 EKRAI 的收益

  • 请求在到达操作员之前,先被核验为“完整”
  • 连同已选好的手册与相似工单,一并给出建议答复
  • 50% 的案例在一线解决,仅极少数转交研发
  • 每个确认的方案都会充实图谱:一次解决,永久有效
  • 核心诀窍成为受保护、可传承的资产
运作方式

从工单到经审核的答复,操作员始终在环

由一系列专用大模型组成的“渐进提示”链,把请求转化为可供审核的答复,且只取自图谱上被重新激活的官方知识。

  1. 采集。工单、邮件或对话(含语音、WhatsApp/微信)归档,并以语义 OCR 读取。
  2. 完整性。EKRAI 核验型号、序列号与问题描述;若有缺失,先向客户询问,再占用操作员。
  3. 分类。在知识图谱上确定请求类型与过滤参数。
  4. 精准检索。以干净知识驱动的向量库,找到相关的手册、流程与相似工单。
  5. 答复与审核。草稿送达操作员,审核后发出;若答复不完整,则向研发/产品经理开出 Knowledge Task。
真实示例

一个支持案例,从提问到答复

TUBOMATIC 压接机:仅在第一循环尺寸正确,随后出现过压接。

📨

数据采集

EKRAI 在占用技师之前,先收集缺失数据——公司、联系人、设备历史。

🧭

分类

问题被归类为电子/软件,并关联到正确的型号与序列号。

结构化答复

操作员收到取自官方手册的技术答复:位置传感器、重新校准、压力阀。而非聊天机器人的臆想。

我们的不同之处

在售后,幻觉不是小麻烦,而是风险

向客户建议了错误流程,可能导致停产或安全问题。因此我们不靠口头承诺“零”:我们用方法构建一个让幻觉趋近于零的系统——Knowledge Guardrailing、人工审核与渐进收敛,其中每一处被标记的缺口都成为对图谱的“受控完善”。完整答复的比例逐月上升。

0%
无需升级、在一线解决的请求
-0%
可达到的平均解决时间下降
0/7
首次接触与数据采集,覆盖所有渠道与语言
0%
可追溯至官方来源的答复
你的服务项目应衡量的 KPI
首次响应时间 · 解决时间 · 一线解决率 · 避免的研发升级 · 完整答复比例(上升)· CSAT/NPS。项目成本控制在所产生效率的 30% 以内。
FAQ

FAQ

EKRAI 会自行回复客户吗?
不会:它准备答复并提交给操作员,由其审核后发出。AI 生成、人来决定,全程可追溯。
能在我们现有渠道上使用吗?
可以:邮件、CRM、EKRAI Web、WhatsApp、微信、MS Teams 与 Copilot,底层都是同一份结构化知识。

一位不必等待的客户,价值几何?

带来你一周的真实工单:我们一起衡量 EKRAI 能在一线解决多少请求,又能为你的技师省回多少时间。