AI + 岗位

用 20 条已完结的售后单验证。比较服务项匹配正确率、客服平均建单时间和人工改选次数。遇到多诉求或政策例外，交给客服处理。

从一个自有品牌的三款相近商品各抽 30 条咨询，把最常问的规格差异写入详情页和客服话术，再观察重复提问和人工解释时长。

用十条补货和咨询问法测试一个商品。逐条核对规格、库存、价格及优惠，并记录什么时候需要转人工。

把喂养范围、预约时段、上门交接和异常情况写成标准问答，用历史咨询测试 AI 能否收齐预约信息并交给店员确认。

抽 50 条脱敏售后咨询，比较人工与 AI 的分类及优先级。单独检查漏掉的高风险问题，并记录主管复核耗时。

做海外业务的品牌可以先检查商品目录、库存和退换政策是否一致，再验证自家商品有没有被准确识别。

把商家任务拆成可自动执行、需要确认和必须人工处理三类，优先测异常单和返工率。

宠物门店可以先测试前台最高频的三个问法，核对项目、空档和价格，统计多少能准确答完、多少需要转人工。

可先用门店最常见的预约、地址和会员问题搭最小知识库。规则一变就重测，并检查顾客能否顺畅转接前台。

客服主管可先选一条重复售后问题，让工作台从获准的历史记录和规则生成草稿，核对引用、权限和转接边界。

选少量商品测试建议修改的属性和售后问答。原价、规格、退款条件由运营或客服先核对。

用一批高频问法和退款、价保等异常问法分别回放；设置答错风险和何时转人工的标准，再开放给顾客。

先回放正常退货、改地址、超期和退款方式变更四组问题，核对是否正确解释规则并及时转给人工。

这是 7 月内测之后的部署进展。可记录顾客从问到门店、选到可用时段、提交预约分别在哪一步流失。

先梳理前台处理过的撞单、改约与寄养问答，再检查哪些问题可由已确认的价目和服务条款直接回答。

先测试顾客说一句话后能否找到正确服务、商品或店铺入口，用常见口语和特殊需求两组样本对照。

先选一个 SKU，跑一遍商品事实、卖点初稿和素材审核，记录人工复核和返工；按环节测量，不把总销售变化都算给 AI。

按文案、图片和邮件建立三条质检记录，分别抽查规格错误、实物一致性和误答，让团队知道哪里仍需人工。

门店可借鉴线上咨询留下结构化需求、前台用需求接待的方式；记录到店后的信息重填率和人工复核耗时。

拿已结案的聊天做回放，按找款、破损、退货分别核对识别准确率。高额或证据不清的售后交人工。