CASE STUDY
玺承·福客AI × 女装商家ELOF
在流量红利消退、消费决策趋于理性的背景下，服装电商面临严峻挑战：行业平均退货率攀升至50%–60%，直播渠道高达70%–90%；女装商家流量成本暴涨10倍；服饰非标属性进一步加剧人工培训成本高、响应慢、知识难沉淀等运营困境。利润空间持续受退货与成本双重挤压，传统模式难以为继。
时尚女装品牌ELOF率先引入福客AI，聚焦三大核心痛点——高退货率、直播流量脉冲式爆发、非标品信息传承断层，以技术驱动服务升级，在行业存量博弈中实现增效突围。
当女装行业进入存量博弈时代，ELOF主动将AI技术锚定为破局核心。作为福客AI首批内测用户，我们验证了智能客服从“加分项”到“生存项”的战略价值——它不仅重构了成本模型，更重塑了非标品服务的效率范式，这正是寒冬中企业生存发展的战略支点。
——周云龙，ELOF 客服经理
智能挽单降低退货率
针对女装高退货难题，ELOF在退货咨询场景部署AI主动干预机制：消费者发起退货请求时，AI自动触发深度追问，精准识别真实原因，并实时生成个性化挽单策略。所有退货对话自动归档，形成可视化数据报表，推动售后服务由被动响应转向主动干预与策略优化。
100%承接直播流量洪峰
面对每周5+场直播、单品瞬时数千条咨询的脉冲式压力，人工客服响应滞后严重，客户平均等待超10分钟，造成大量流量转化流失。福客AI以毫秒级响应能力全量承接售前咨询，实现客户零等待、流量零损耗，同时解决直播前后人力配置错配问题，资源使用效率显著提升。
摆脱非标品培训重负
面对1000+款动态商品库及日均1款上新节奏，福客AI可自动抓取商品参数与详情页卖点，秒级生成并同步精准话术至知识库。依托自研多智能体算法，AI回复严格限定于商品知识边界，彻底消除人工培训依赖——新人上岗周期由7天压缩至即时上岗，商品迭代与客服能力实现零时差同频。
人力重构，节省75%成本
福客AI全面接管售前咨询后，ELOF客服团队由原4名售前+4名售后精简为1名主管+2名售后专员，人力成本直降75%，年节省超20万元。释放出的人力资源集中投入高价值客诉处理与服务质量升级，实现人效与体验双提升。
当智能客服从技术选项演变为电商基础设施，ELOF与福客AI正持续推进AI在全链路服务场景的纵深应用：一方面深化AI在咨询转化、退货干预、需求预判等关键环节的效能重构；另一方面沉淀行业专属知识引擎，将非标品服务经验转化为可复用的智能资产。这场始于成本优化的技术实践，正推动ELOF向AI原生服务生态进化——让技术创新不止于降本增效，更成为滋养用户价值与行业进化的活水之源。