企业发展的核心，在于业务增长；而增长的质量，由客户体验决定。从售前咨询对接、售后响应维护，到内部业务协同支持，任一环节的 “堵点” 与 “卡点”，都会演变为效率的持续损耗，最终引发客户流失。

司马阅AI智能体平台，以岗位级AI员工（智能体）深度赋能企业业务增长。司马阅深入企业真实业务场景，将分散的知识与能力，转化为可精准调用、高效协同的标准化AI 能力，打通售前、售后与内部业务支持的全链路，形成闭环，驱动增长从“量的积累”迈向“质的飞跃”。

售前场景

售前咨询是客户进入转化流程的第一触点，响应是否及时、回答是否专业，直接影响客户是否继续沟通以及影响客户转化率等关键指标。现实中，这类咨询问题高度集中且重复，但往往受限于人工承接能力，存在响应慢、非工作时间无人回复、回答口径不一致等问题，导致线索流失。

售前场景一：AI健康顾问

场景背景介绍

红果宝是福建一家深耕大健康领域的药食同源产品企业，产品具备一定功能属性，但在经营中需严格遵循食品监管规范，不能对外直接宣称具体药用功效。客户咨询涉及大量专业性、规范性极强的问题解答。

场景痛点

咨询问题专业性强、边界敏感。无论是客户还是合作方，频繁询问产品成分、适用人群、使用方式等问题，而客服与普通内部人员往往无法把握回答尺度，只能反复向负责人或研发人员确认，导致内部沟通成本居高不下。服务时效受限明显。人工客服存在上下班时间，一旦不在线，客户咨询无法得到即时回应，容易造成流失或体验下降。服务体验割裂。企业长期积累了大量真实案例和专业内容，已发布在公众号等渠道，但客户无法便捷查询，只能由人工反复检索、转发相关文章，整体服务体验割裂、效率低下。

场景解决方案

基于司马阅AI文档智能体平台，将产品介绍、标准问答、真实案例等核心文档统一上传，创建专属AI健康顾问小山楂，快速形成只基于企业自有资料回答问题的专属AI智能体，确保内容专业、合规、表述一致，避免误导性输出。

AI健康顾问小山楂7*24小时在线，可无缝部署至公众号、小程序商城、私域，实现客户咨询、下单前答疑的一体化服务。对内，也成为员工随时可调用的专业知识小帮手，大幅减少对负责人和研发人员的反复打扰。

场景落地成效

响应时间由原来的平均15分钟提升到平均5秒，响应速度提升约180倍。AI代替人工重复回答，进行无限次标准化回复，工作效率提升400%。服务时长由原来人工客服每天工作8小时提升至AI员工7×24小时在线，服务时长提升3 倍。客户满意度显著提升，业务效果显著。

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售前场景二：AI酱酒高级顾问

场景背景介绍

唐山陈厚酱酒因其高端文化属性，逐渐成为本地商务宴请、礼品馈赠及家庭消费的重要选择。在售前阶段，企业与经销商需要频繁应对来自终端客户、渠道商和加盟商的各类咨询，涵盖酿造工艺、产品差异、价格体系、文化背景及合作政策等内容。售前能力已成为影响客户信任与成交转化的关键因素。

场景痛点

专业门槛高，售前能力难以复制。酱酒知识体系复杂，新员工培训周期长，不同人员理解深浅不一，易出现讲解偏差，影响品牌专业形象。服务覆盖受限，响应不及时。传统售前依赖线下人员与固定工作时间，难以覆盖唐山及下辖县市的全地域需求，高峰时段和非工作时间易错失客户。客户需求判断依赖经验，转化效率低。商务、礼品、家庭消费及经销商需求差异明显，人工售前难以精准匹配，推介模式同质化，成交转化率受限。

场景解决方案

基于司马阅AI文档智能体平台，品牌资料、产品手册、酿造工艺说明、价格政策、加盟方案及文化内容等核心文档统一上传，创建AI酱酒高级顾问，围绕客户咨询内容，进行7*24小时统一应答，并通过多轮对话识别客户类型与核心需求，自动匹配适合的产品与推介重点。可无缝部署至公众号、小程序商城、私域，对于高价值或复杂需求，AI可在完成前期沟通后，精准转交人工售前，并同步客户信息，提升整体转化效率。

场景落地成效

专业讲解标准化，回答稳定且不“乱说”。所有关于酱酒工艺、产区差异、口感特点、储存方式、饮用场景的解答，均基于品牌官方资料输出，专业应答一致性接近100%，避免人工讲解偏差对品牌信任造成影响。咨询响应进入秒级，线索不再流失。客户从进店咨询到获得专业解答的平均响应时间由10分钟缩短至5秒，高峰期与夜间咨询不再无人承接，有效减少“进来就走”的潜在客户流失。客户需求分层更清晰，转化效率显著提升。通过多轮自然对话识别客户用途（自饮 / 收藏 / 送礼 / 商务宴请）、预算区间与偏好，提前完成“意向预筛选”，整体售前转化率提升20%–35%。

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售前场景三：AI维修方案撰写专家

场景背景介绍

某制造业数控机床维修服务公司，长期为客户提供设备故障诊断与维修服务。客户询盘后，需要为对方提供维修方案。维修方案不仅是技术执行依据，也是客户评估专业能力、决策是否合作的重要参考材料，亟需提高方案撰写速度与质量。

场景痛点

方案撰写耗时长，重复性工作占比高。每接到一次新的设备维修需求，业务人员需从零整理故障信息、匹配历史案例、撰写定制化方案，整体周期长，专业人员被长期消耗在高重复、低价值的文档工作中，既造成人员负担重，也直接影响客户响应速度与成交效率。个性化与标准化难以平衡。不同设备型号、故障类型差异明显，需要在统一方案框架下灵活融入个性化维修思路，这一平衡高度依赖个人经验，稳定性难以保障。方案质量与风格不统一。在“业务人员初写、技术人员审核”的协作模式下，不同人员对技术深度、表达方式理解不同，方案质量与专业呈现不稳定，影响客户对企业专业度的整体认知。

场景解决方案

基于司马阅AI文档智能体平台，企业将过往高质量维修方案、标准流程文档、技术规范等核心资料统一上传，创建企业专属的AI维修方案撰写专家，可直接在平台PC端进行方案撰写。

AI维修方案撰写专家可深度学习维修方案的结构逻辑、关键技术点与专业表达方式，形成稳定、可复用的方案撰写能力。业务人员只需输入设备型号、故障现象等基础信息，AI即可快速生成一份结构完整、技术表述专业、针对性明确的维修方案，显著缩短方案交付时间。同时，AI持续吸收新的维修案例与技术经验，确保方案始终符合最新技术标准与业务实践。

场景落地成效

AI维修方案撰写专家可在5分钟内完成原需数小时的定制方案撰写，方案生成速度提升90%+。所有输出方案遵循企业标准模板与技术规范，专业度、结构完整性和表达一致性显著提升，方案质量稳定性提升至 95%+。方案交付准时率达到100%，客户对方案专业性的满意度提升约30%–40%，为客户决策提供可靠支撑。

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