客户案例 | 语忆赋能立白集团电商业务场景，实现人力成本降低50%！

“多年以来一直选择语忆，是因为我们相信技术能真正解决业务痛点，从客服管理到消费者洞察，再到如今的智能回评、售后判责，语忆总能精准匹配我们的需求。”

—— 立白立网智能运营负责人

   

 立白是数智化转型的先锋： 

立白作为日化行业电商领军者，在天猫、京东、抖音等主流电商平台持续领跑，年线上订单量突破数千万级，旗下立白除菌洗衣液、好爸爸天然亲肤洗衣露、威露士消毒湿巾等核心产品常年稳居品类销量前列，凭借稳定品质与高效服务，累计服务超10 亿家庭用户。

其数智化转型始终主动前瞻，而非被动应对问题，正如智能运营负责人所言：“我们不愿团队陷入重复劳动，而是以数智化工具释放人力，聚焦用户需求挖掘与服务升级，让退款数据成为业务优化的精准依据，这是构建核心竞争力的关键。” 

此前，立白已接入语忆SPM 客服智能管理、VOC 消费者洞察及订单数据仓等方案，构建全链路数字化体系；此次主动增购语忆AI 售后判责解决方案，以技术重构售后运营链路，实现效率与体验双重优化，再次印证其作为数智化转型先锋的战略远见，也深化了与语忆科技的长期合作价值。

方案上线后，立白集团的团队核心指标明显优化：

1、人力成本降低50%，团队精力聚焦用户服务提升；

2、团队效率提升超80%，每日判责时长从16 小时压缩至 3 小时，大促期也能快速响应其他部门需求；

3、标签准确率从80% 提升至 90%+，结构化数据精准推送至对应部门，为包装优化、活动调整、产品迭代提供支撑，让售后数据驱动业务增长。

立白电商运营负责人高度认可合作成果。

对于年订单量数千万级的立白而言，每年产生的退款订单高达百万级别，售后判责成为一项庞大且繁琐的工作，在引入语忆AI 售后判责解决方案前，立白几乎完全依赖人工完成全流程操作：多名专职人员每天需手动填写【商家备注- 退款原因】，再安排专人进行二次复核，整个过程耗时耗力，面临多重挑战。

针对立白需求，语忆依托AI大模型能力，定制“AI 智能分析 + 人工复核”半自动解决方案，深度对接电商订单数据仓，实现全渠道退款订单高效处理。

Label PaaS标签自定义搭建，实现自动化打标

通过API接口收录客服在接待端的备注内容，收录进入语忆系统通过语忆Label PaaS

自动算法打标并定位退货原因，反哺财务定位订单退款真实理由。

系统后台可实时流转天猫、京东等全渠道退款订单，自动抓取订单详情、用户留言、物流轨迹、客服记录等核心信息，无需人工采集。借助AI 语义理解与分析能力，将退款原因按产品、营销、服务、物流四大场景分类，细化为“包装破损”“少发漏发”“优惠未兑现” 等精准标签，确保判责标准统一。

例如，用户因“洗衣液运输漏液”退款，系统通过识别物流信息、比对运输数据，快速判定为 “物流类 - 包装防护优化”；面对 “优惠券未到账” 退款，系统对接营销后台核实记录，精准归为 “营销类 - 优惠发放流程调整”。

系统采用“AI 初判 + 人工抽检复核” 模式，既通过 AI 提升效率，又靠人工保障准确性，人工修正结果还能助力系统持续学习优化，实现 “越用越智能”。

在立白的之前的电商售后中，用户退款表述常模糊零散（如“东西不好用”），且存在订单信息模糊、留言残缺等情况。不同人员对退款原因的判定口径不一，导致数据杂乱无章，难以形成结构化信息为产品优化、物流改进等环节提供有效支撑。

语忆系统针对电商场景专项优化，实现从“识别信息” 到 “理解意图” 的升级：结合订单信息、历史记录及同类案例，精准推断核心问题；优化解析功能，适配复杂信息场景。

更重要的是，系统生成的结构化判责数据会按需求直接推送至对应责任部门：包装破损等物流类问题同步至物流团队，产品质量相关问题直达研发与生产部门，营销宣传类问题反馈至市场部门，让各部门能快速获取精准数据，针对性开展优化工作。同时，系统保留人工复核环节，工作人员仅需对AI 判责结果进行二次校验，大幅降低人工操作强度，实现 “AI 为主、人工为辅” 的半自动判责模式。

（图来源日用品类目演示账号）

更贴合电商动态特性的是，系统支持灵活调整判责维度。新品类上线或促销活动开展时，工作人员通过后台简单配置即可新增标签与规则，无需模型重训，快速适配业务变化，降低维护成本。

从客服管理到售后优化，立白与语忆合作持续深化，成为电商数智化转型紧密伙伴。语忆为立白配备专属客户成功团队，全程跟进方案落地、系统优化与培训，依托稳定技术架构保障大促期系统平稳运行，为业务增长保驾护航。

未来，语忆将与立白继续深化合作，探索AI 在电商售后全链路的创新应用，助力立白领跑日化电商领域，同时总结成功经验，为更多电商品牌提供可复制的智能售后解决方案，推动行业数智化生态高质量发展。