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用数据支持决策，「Shulex」提供开箱即用的消费者洞察和服务解决方案 | 36氪首发
文 | 虞景霖
编辑 | 邓咏仪
Shulex成立于2021年，以“做最领先的全球电商市场的商业洞察与AI SaaS公司，服务1亿商业用户”为愿景，为客户提供开箱即用的消费者洞察与智能客服解决方案。
企业销售渠道日益丰富，从传统实体店到线上平台，为消费者提供了多种购买途径。但服务和支持团队的能力却跟不上这一趋势，无法有效地整合来自不同渠道的客户信息、提供统一和连贯的服务。
特别是对于全球化企业，为满足不同区域客服的需求，企业通常需要雇佣大量客服人员来提供24*7全时段不间断的客户服务。
多渠道信息和冗杂的客服部门在增加企业成本的同时降低了运营效率，而Shulex所提供的消费者洞察和智能客服为这一痛点提供了解决方案。
Shulex智能客服机器人。来源：Shulex
通过搜集公开网络上的客户评价及企业内部收到客户反馈邮件，Shulex帮助企业洞察消费者的期望、分析竞争对手产品情况，发现细分赛道的新机会，形成业务闭环。
另一方面，以出差场景中的便携充电宝为例，客服机器人可以自动应答各种问题，甚至与订单系统对接完成售后的全部动作，节约企业人力成本。机器人不但替人工完成服务动作，背后核心的AI能力还能够对客诉问题进行分类统计：产品可提升的点在于毫安数不够，还是插头接触不够灵敏？除了关注自身产品的更新，还可以对社交媒体上竞争对手产品的口碑进行分析：对方的充电宝续航能力如何？相比之下自己的产品还可以在哪些地方进行提升？
VOC（Voice of Customer）。来源：Shulex
Shulex的负责人郭总将今天的AI大模型形容为企业数字化的润滑剂。相较于传统的NLP，AI大模型减少了人工提取语言特征、调参优化模型等繁杂的工作量。而大模型所具有的语言理解生成能力、分析挖掘数据价值和持续进步的特性改善了人机交互体验，提高了业务决策效率。
光有大模型还不够，因为它无法解决场景中的深入问题，我们采取大模型和小模型相结合的策略来解决。Shulex的郭总这样告诉36氪。例如在客服领域，大模型无法确保客服机器人准确回答消费者问题，在问题与预设答案不匹配时无法将对话引入流程。而小模型的作用正是对流程进行精准控制，解决这些问题。
基于此，Shulex的将业务指标定位70%，即帮助客户自动回答70%的消费者问题，企业可以将节约出来的人力投入到更关键的业务中，提高运营效率。
作为一家初创公司，Shulex的郭总将业务的核心壁垒总结为对行业最先进know-how的理解，在此基础上积累技术经验，逐渐形成护城河。
Shulex希望做一家SaaS出海企业。通过在海外社媒如Discord、Facebook、YouTube等投放关键词扩大品牌知名度，另一方面，针对国内市场圈层相对聚集的特点，Shulex采取口口相传的方式实现业务增长。
目前，公司员工总数约为50人，均为技术人员。团队成员曾就职于阿里、百度、安克等公司，包含钉钉创始团队成员。
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快照生成时间：2023-11-28 18:45:28
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