AfterShip 如何激励全员拥抱 AIGC、用 AI 提效并驱动增长

2024 年 6 月，Google Cloud 于香港会议展览中心举办旗舰活动「Google Cloud Summit 香港 2024」，活动以 AI 及生成式 AI 为主题，展示了多个企业真实案例和成功故事，包括 AfterShip、顺丰速运、东亚银行、OPPO 和 OnePlus，国泰航空等标杆企业。

在峰会上，AfterShip 的 CTO James Hong 和数据总监 Harvey Pu 应 Google Cloud 邀请，分享了 AfterShip 如何激励全员拥抱 AIGC，并用 AI 提升内部效率和驱动业务增长的实践经验。

激励全员拥抱 AIGC

作为一家服务国际电商赛道的 B2B SaaS 公司，AfterShip 目前已在全球拥有 8 个办公室和 450 多名员工，客户遍及全球 133 个国家，服务超过 17,000 家付费客户。

在峰会上，James 强调了公司的使命愿景，即构建最好的自动化平台，帮助全球电商商家实现成功。为此，AfterShip 构建了一系列电商 SaaS 产品，涵盖从售前营销获客、到售后物流查询、退货换等全链路服务，旨在提升卖家的 GMV、运营效率和客户满意度。

James 从三个维度，阐述了AfterShip 全方位落地 AI 的策略：激励全员拥抱 AIGC、利用 AI 提升内部效率、以及 AI 驱动业务增长，并重点分享了 AfterShip 在「激励全员」维度的诸多实践。

为了让 AfterShip 的每个员工都能切身感受到 AIGC 的价值，早在 2023 年 5 月，AfterShip 举办了一次面向全员的 AIGC Hackathon 大赛，超过 60% 的员工自主报名参赛，入围了 30 多支队伍，激发了大量的内部创新。

在 2023 年底，AfterShip 还举办了公司级的 Hack-Day 论坛活动，展示各团队在 AI、研发效能和增长运营等领域的最佳实践。这不仅让更多的技术和能力被看见，还增进了跨团队的了解，激发了更多的交流与共创。

此外，AfterShip 的 AI 团队还推出了 AI Playground 内部体验平台，内置多个在线 demo，帮助员工更直观地体验各项 AI 能力，进一步激发全员对 AI 的兴趣。

用 AI 提升内部效率

AfterShip 数据总监 Harvey 针对“用 AI 提升效率”和“AI 驱动业务增长”这两个维度，进行了深入分享。

SaaS（软件即服务）的核心价值在于帮助企业降本增效，而这正是当前 AI 最擅长的领域。AI 是一种效率革命，与 SaaS 天然契合。

为了充分利用 AI 的效率革命，AfterShip 的 AI 团队构建了 AIGC Hub、AfterShip ChatGPT、AfterShip GPTs 等完善的内部基础设施，并组织了多次的内部培训和分享，赋能各个岗位的团队员工高效运用 AI。比如：

市场团队：利用 AfterShip ChatGPT 生成各类营销文案和广告图片草稿；

销售、客户成功团队：利用 AfterShip ChatGPT 直接生成与海外客户沟通的邮件草稿；

工程师团队：利用 AfterShip ChatGPT 或 Github Copilot 协助代码生成；

除了各个岗位的应用，AfterShip 各部门和 AI 团队还通过 AfterShip GPTs 平台构建了许多 AI Agent，解决特定的复杂任务。

这些 AI Agent 重塑了传统工作流，极大地提升了部门乃至整个公司的工作效率。

最典型的应用，是公司内部研发的 AI Bot 智能客服系统，在客服场景中发挥了巨大作用。

过去，AfterShip 的客户咨询都是由印度客服团队人工回答，这存在着诸多挑战：由于公司产品多、功能复杂，难以保证稳定的服务质量；纯人工客服成本高，响应时间也较长。

现在，超过 40% 的客服问题由 AI Bot 直接处理，准确率超过 95%，响应时间和客户满意度均优于人工客服，大大节省了客服成本，提升了服务质量。

用 AI 驱动业务增长

除了内部提效外，AfterShip 也逐渐加快了 AI 在业务上的落地布局。为了更好帮助卖家客户降本增效、提升收入，AfterShip 上线了全新的 E-Commerce AI 官网页面，包括 3 个核心解决方案：Catalog AI、Discover AI 以及 Logistics AI，覆盖了卖家从商品管理上架、分发及转化、到物流履约的全链路。

Catalog AI：深度理解商品、帮助卖家商品上架、管理、运营

Catalog AI 是 AfterShip 推出的商品管理与运营解决方案，旨在通过深度理解商品，来提升卖家上架效率和运营效果。该解决方案包含三个核心模块：

丰富商品标签：利用 AI 提升商品管理效率。

生成商品素材：AI 生成高质量商品素材，提升运营效率。

合规上架：自动理解电商平台规则，帮助商品合规上架。

在过去的 10 多年，AfterShip 已为数十个行业的品牌卖家提供服务，处理了超过 5 亿 + 商品，积累了大量数据和经验。基于这些数据及多模态 LLM 技术训练的 Catalog AI，具备极强的商品理解能力，能够支持卖家快速在不同平台上架商品，扩展销售渠道。

Harvey 举例说明道，一个拥有数万 SKU 的亚马逊卖家希望拓展到 TikTok Shop 平台销售，原本手动上架商品，可能需要一个月时间，但通过Catalog AI，三天内即可完成，大大提高了运营效率。

Discovery AI： 帮助卖家提升商品分发、营销转化效率

?Discovery AI 解决方案旨在帮助卖家提升商品分发与营销转化，解决“人”与“货”的连接问题。通过利用 Recformer 架构做深度优化的个性化推荐算法，AfterShip 的 AI 团队实现了跨渠道、可解释的精准推荐，特别适合注重站外引流和测品的海外 D2C 品牌。

Discovery AI 的核心功能包括：

跨渠道精准推荐：结合用户行为和商品信息，提取用户兴趣和偏好标签。

多场景应用：在推荐、搜索等多个场景，实现人货精准匹配。

提升营销效率：商品个性化分发，提高营销转化率。

Harvey 介绍道：从客户案例来看，Discovery AI 平均能够帮助卖家提升 30% 的转化率，提升 10%的 AOV（平均客单价）。

Logistics AI：提升售后物流运营效率

AfterShip 的核心产品 AfterShip Tracking 已对接超过 1,000 家物流商，拥有海量的包裹数据。为进一步提升卖家的售后物流运营效率，AfterShip 推出了 Logistics AI，旨在运用 AI 构建更全、更标准、更前瞻性的物流数据能力，提升物流管理效率。

Logistics AI 的优势包括：

多元数据源获取：Logistics AI 会主动收集除物流商数据外的更多数据，包括天气、交通、社会事件等，提供更全面的信息。

数据清洗与标准化：将收集到的原始数据进行清洗和解析，转化为准确、标准化的物流数据，确保数据质量。

前瞻性运营能力：基于标准化数据，提供精准的物流时效预测，帮助卖家优化物流运营，提高客户满意度。

通过 Logistics AI，卖家可以获取更全面的数据，优化物流管理效率，并提供精准的物流时效预测，给消费者提供更愉悦的购物体验。

随着 AIGC 的浪潮来袭，AI 正在快速变革国际电商行业的各个方面，提升效率、降低成本、优化用户体验已成为行业共识。未来，AfterShip 还将继续加大在 AI 领域的创新和投入，始终致力于为全球电商客户提供更加智能、高效的 SaaS 解决方案，推动国际电商行业向前发展。

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