电商客服系统
多平台消息聚合接待,知识库自动应答,智能分拣与跟单。解决"接得住、答得准、跟得上"。
我们只做一件事:把电商商家每天要处理的咨询,变成可以规模化的系统能力。 不是把人工换成机器人,而是让人只做机器做不了的那部分。
30,000+
服务电商商家
以中小商家与品牌旗舰店为主
1.5亿+
日均 AI 应答
含夜间与非工作时段
8个
可接入的私域渠道
含抖音、快手、小红书与微信生态
99.9%
接待服务可用性
近 12 个月统计,不含计划维护
2021 年,我们从一个小工具开始:把几个平台的客服后台消息合并到一个窗口里。 那时候的想法很简单——客服不该把时间花在切换窗口上。
后来越做越发现,真正难的从来不是"把消息收拢",而是三件事: 知道哪句话该由机器说、哪句话必须由人来说; 让机器答的每一句都有依据、可追溯; 把每次接待的结果沉淀成下一次能用的经验。 这三件事决定了客服系统到底是在帮忙还是在添乱。
所以零九AI 的产品逻辑一直是:先把接待接稳,再让知识库自己长起来, 最后把值得跟的会话挑出来推给人。我们不做"什么都能干"的平台, 只把电商咨询这一件事做透。
到今天,三条产品线覆盖了售前接待、售后处理与私域跟进。 它们可以单独用,也可以叠在一起——因为对商家来说, 这三个环节本来就是同一个客户在不同阶段。
我们不谈通用大模型的能力上限,只谈在电商咨询这个场景里,哪些事必须做到什么程度。
每一步都是被商家的实际需求推着走的,不是规划出来的。
2021
最初只是一个把多平台客服后台合并到一个窗口的小工具,服务了第一批几十家淘宝店。这一年我们确认了一件事:客服的痛点不在话术,在工具。
2022
商家开始问"能不能让机器先答一遍"。我们做了知识库与自动应答,也第一次遇到"答错话比不答更糟"的问题,从此把应答依据的可追溯做成了硬要求。
2023
接待问题解决后,商家把注意力转向售后。我们拆出独立的售后系统,做了规则引擎与工单合并,把"判断条件"从人脑搬到可配置的规则里。
2024
公域流量成本上升,商家开始经营私域。我们把接待能力延伸到八个私域渠道,并加入意向打标与派单,让咨询能变成可管理的线索。
2025
手工录 FAQ 成为最大的 adoption 障碍。我们做了从历史会话中自动提炼问答的能力,并按服装、美妆、3C、家居等行业分别调优应答方式。
2026
售前、售后、私域的数据连成一条线:同一个客户在不同阶段的所有记录都在一起,客服换人接手时不需要客户重新描述一遍。
团队不大,所以每条线的人都必须懂商家的实际经营,而不只是懂自己那一段。
产品
长期泡在商家的客服工位上,看他们一天怎么过。产品决策来自观察,不来自竞品截图。
技术
负责意图识别、知识检索与规则引擎。目标是让机器答得准、答得可追溯,而不是答得多。
交付
帮商家把第一条规则、第一批知识配好。系统能不能用起来,多半取决于这一步。
增长
按类目沉淀可复用的配置方案,让新商家不必从零开始配。
服务
处理接入、计费与使用问题。响应时限写在套餐里,按档位执行。
合规
负责数据留存策略、权限设计与平台规则合规,确保自动化能力不越界。
这些不是宣传语,是产品里能验证的具体选择。
涉及钱的操作默认不自动执行。规则可以自动判断,但要不要执行由商家决定,并且可以先试运行一段时间。
知识库学习只在你自己的知识范围内进行。免费版与试用期的数据同样不会被用于训练面向其他商家的能力。
本站只用百度统计了解访问量,不投放广告、不做访客画像;表单内容由访客自己的邮件客户端发出。具体见隐私政策。
不做批量群发、不模拟点击、不绕过平台限制。这类做法短期看起来有效,但风险最终由商家承担。
五档套餐与加量包的价格都写在价格页上。定制方案的价格取决于规模,但计价方式会先说清楚。