夏季是防晒衣类目的必争之季。
一家专注防晒衣的女性服装TOP品牌，在淘宝搜索热度飙升、访客数创新高的同时，成交转化虽有提升，但增幅远低于流量增长——这意味着顾客流失占比依然偏高。
“哪里掉的客，我们根本说不清。”品牌的质检主管坦言。传统人工抽查聊天记录，既费时费力，又零散分散，难以在旺季高峰中快速锁定问题，更谈不上精准优化。
质检主管决定用VOC.AI 做一次专项“防晒衣流失分析”。
她先在系统里启用“流失配置”，设定流失识别规则，覆盖“未付款”、“退单”、“咨询与下单商品不一致”等高频掉单场景；同时结合“库存不足”、“尺码不符”、“客服未跟进”等智能标签，让 AI 从会话中精准打标，系统全量拉取海量会话，根据配置条件和标签体系，输出商品流失 TOP10 和 客服流失 TOP10 可视化榜单。
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不一会儿，系统就给出了结果：某款情侣防晒衣的流失量居高不下，其中客服未主动跟进是最大原因，其次是尺码推荐不到位——这些都是流程短板，而非价格或商品本身的问题。
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有了明确的指向，品牌迅速行动：
针对跟进不足，客服团队集中培训售前客服的二次催单与确认话术，明确每个接待环节的跟进时机；针对尺码顾虑，建立热卖款的尺码推荐模板，减少客服临场思考时间。短短半个月，这款情侣防晒衣的转化率从 29% 提升到 35%，平均客户停留时长延长 12 秒，客服二次跟进率提升 18%。
VOC.AI 的价值，在于它把复杂的“掉单猜测”变成了可量化、可验证的分析结果——自动化识别、统一标准、商品与客服多维对比，让品牌在旺季中不再盲目应对，而是精准补位、稳住成交。
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