吕瀛杰：从SaaS到AaaS——AI Agent如何把消费者声音变成生意增长 | 客服节精彩回顾

在客户体验管理日益精细化的今天，如何真正“倾听”消费者的声音，并将其转化为可执行的商业洞察，成为企业关注的焦点。

浙江语忆科技有限公司是国内领先的电商领域企业决策层Agent服务商，深耕VOC消费者声音洞察赛道，为全类目消费品牌提供企业级数据分析解决方案。助力品牌完成“数据洞察→策略落地→业务增长”的闭环价值转化。

吕瀛杰 语忆科技联合创始人&CEO

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传统SaaS时代，企业管理者面对的是复杂的图形界面和BI报表，需要在烦琐的操作中自行挖掘数据价值。

BI工具只能呈现“发生了什么”，却无法回答“为什么发生”和“应该怎么做”。

随着大模型与Agent技术的成熟，这一局面正在被根本性改变。

语忆科技提出的核心主张是：从“工具时代”迈向“智能体时代”。

在智能体时代，界面价值下降，结果交付成为唯一准则。用户不关心背后用了多少技术，只关心“我的问题有没有被解决”。

基于这一理念，语忆科技打造了NeoAgent智能体平台，其核心能力包括：长上下文理解、持久化记忆（如Memory.md机制）以及持续学习能力——每次交互都在优化，越用越精准。

具体而言，语忆科技的VOC解决方案首先实现了多模态消费者数据的全域捕捉。

覆盖会话、评价、社媒、工单、语音/热线等触点，将非结构化的海量碎片信息，通过大模型进行深度语义解析与结构化映射，转化为可量化的标签与统计。

例如，企业可以清晰地知道：有多少客户进线后问题未解决？是哪些产品功能导致不满意或流失？这些过去只能靠猜测的问题，如今有了数据支撑。

在此基础上，语忆科技进一步将数据链路打通，实现“All in One”的汇总能力——无论是呼叫中心、线上接待系统，还是小程序、官网商城，均可接入统一平台。

而在智能体时代，更大的突破在于：管理层不再需要打开SaaS后台或制作PPT报表，只需在飞书、钉钉等OA系统中直接向Agent提问，即可获得结构化分析报告。

例如，“三八大促期间某产品的退货率分析”，Agent会自动调取底层数据，完成多步推理，输出包含原因归因与优化建议的完整报告。

这种转变的本质，是从“操作软件”到“对话智能”的范式转移。语忆科技将其总结为AaaS（Agent as a Service）——让SaaS成为数据媒介，让NeoAgent成为企业的AI智能助理。

智能质检是语忆科技的起家业务，也是业内公认的专业供应商。

随着AI能力的迭代，质检体系已从传统的规则匹配升级为覆盖三大模块的“质检2.0”：行为质检、流程质检、服务体感。

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行为质检结合传统规则与大模型，新增工单检测能力，确保服务执行全面合规。

流程质检则解决了以往最棘手的难题——复杂、多节点分支的业务流程追踪。

以3C类目的“死机排障”场景为例，传统的智能质检软件无法处理流程树的多分支逻辑，而语忆科技通过AI辅助流程图式配置，实现了全链路可视化监控与执行路径自动追踪，确保服务质量的一致性与专业性。

服务体感则聚焦客户情绪变化与同理心指数，通过灵活分值体系量化满意度，让质检更有温度。

在这些能力的基础上，语忆科技帮助客户实现了多个场景化的业务闭环：

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场景一：退货归因与挽单执行。通过AI大模型自动识别消费者聊天中提及的退货真实原因，并为客服匹配不同的挽单策略。

质检系统进一步监控挽单策略的执行率，形成“识别-策略-执行-监控”的闭环，从而定点提升退货挽回效果。

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场景二：供应链反向管理。一家头部羽绒服品牌自身不设工厂，产品由多家供应链企业生产。

通过语忆的VOC系统，品牌可以实时监控消费者对不同批次、不同供应商产品的质量反馈。

当某个供应商的产品问题超过预设阈值时，系统自动报警，并反向驱动供应链管理决策。

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场景三：消费者画像驱动产品优化。一家学习机品牌发现江苏地区的退货率异常偏高。通过VOC分析（结合客服在企微中对已购用户的调研）发现，原因是江苏地区学生的学习水平较高，产品默认的题目难度偏低，导致用户“做完一遍就不想再用了”。

基于这一洞察，品牌为不同地区、不同年龄段的学生设置了差异化的题目难度，成功降低了退货率。

这一案例充分说明：只看退货率的数字无法解决问题，只有深入消费者真实使用场景，才能找到真正的根因。

智能体时代的价值不仅体现在对外服务的优化，更体现在企业内部管理决策的效率革命。

语忆科技将Agent能力划分为两大类别：运营决策类Agent和消费者洞察类Agent。

运营决策类Agent包括：退货归因专家（深度分析退货原因，自动提供可执行方案）、询单转化顾问（识别高价值询单，提供话术优化与跟进策略）、团队效能审计（全面评估团队表现，识别人效提升空间）。

消费者洞察类Agent则包括：满意度分析专家（实时监测消费者情绪，提前预警风险）、产品VOC分析师（追踪全域消费者反馈，挖掘改进机会与趋势）、竞品情报分析师（持续监控竞品动态，提供差异化竞争策略）。

在实际应用中，这些Agent已深度集成到飞书、钉钉等办公生态中。管理者只需在群聊或私聊中@NeoAgent，用自然语言提出需求，即可获得即时响应与结构化报告。

Agent具备自反思与纠偏能力，例如在分析退货原因时，会自动排查异常值（如春节假期物流停滞），进行多步推理，最终生成包含数据、洞察与建议的完整报告。

这一变革的深远意义在于：企业不再需要让中基层员工花费大量时间做底层数据清洗与报表制作，管理者可以直接获得结论性、可执行的分析结果。

人的价值将更多地集中在策略制定、体验设计与创新突破上，而非重复性、标准化的数据劳动。