AfterShip 如何激励全员拥抱 AIGC、用 AI 提效并驱动增长

2024-06-28 11:38:30 商业在线 

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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(责任编辑:王治强 HF013)

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