Klaviyo Customer Agent 在 DTC 品牌的 7 个实操用例与落地策略

大多数团队在规划 AI 客服智能体时，往往采用规划商品目录的思路：先列出在售商品，再设法覆盖各种问询。

但我发现，从客户在聊天中实际提出的问题切入，效果往往更好。

作为 ECD Digital Strategy 的电商运营经理，我负责统筹旗下 DTC 品牌的 AI 自动化业务。Klaviyo 的 Customer Agent 是一款 AI 客服智能体，能够与邮件、短信、网页聊天和 WhatsApp 等渠道共用同一份客户画像档案。

正是这种打通的数据画像，让下文这些强大应用场景成为可能。

最出色的 Customer Agent 方案往往具备以下几个共同特质：

1. 高频咨询：Lilo Social 联合创始人 Zac Fromson 提到了一家香水小样品牌，每月有数千条咨询对话，其中“大多数都是答案确定的重复问题”。这类问题最适合直接交给 AI 智能体处理。
2. 时间紧迫：Fromson 指出，对于订阅制品牌，“大多数订阅相关的问题既常规又有时效限制”。如果在下一次扣费前无人回复，订单就会照常发货。AI 智能体能在数秒内响应，正好弥补了这一时间差，避免在出现问题时错误发货。
3. 打通数据源头系统：Andzen 是一家屡获殊荣的 DTC 与电商 CRM 生命周期服务商。其北美区总经理 Roddy Smith 将系统接入了一家健身工作室的预约平台，使 AI 智能体与营销团队能够“实时共享每位会员的最新动态”。AI 智能体一旦能直接读取并依据实时数据进行操作，能独立解决的对话量就会大幅增加。
4. 清晰明确的规则：下文介绍的每个方案都明确规定了 AI 智能体能说什么、能做什么，以及何时转接人工。唯有界定清楚这些边界，团队才能放心地将真实客户交给它接待。

以下是来自一线服务商的 7 个实操方案，涵盖了从订单追踪、课程预约到聊天结束后的跟进邮件等多种场景。

1. 从客户已有的常见问题入手

Fromson 的团队服务的一家 DTC 香水小样品牌，每月要接待数千次客服咨询。其中约 36% 都需要结合实时订单数据才能回答，例如：

• “我的订单到哪了？”
• “东西还没收到。”
• “怎么取消订单？”

运作机制：实时订单数据与延迟发货预警

Fromson 及其在 Lilo Social 的团队利用 Customer Agent 开箱即用的订单查询与修改功能，调取品牌的 Klaviyo 和 Shopify 数据。此外，他们还构建了一个自定义 Claude 技能，用来连接品牌的仓储系统，并补充了两项功能：

• 在运单号生成前预估送达时间
• 对延迟发货的订单进行标记

针对延迟订单，系统还会在客户主动咨询前，通过 Klaviyo flow 自动触发提醒通知。Fromson 表示，这种方式“不仅实现了回复自动化，更从源头上减少了工单数量”。当 Customer Agent 取消订单时，它会“在向下游各系统全流程确认取消后，才向客户反馈处理完成”。

2. 将品牌规则形成明确规范

Fromson 透露，对同一家香水品牌而言，约有 37% 的咨询属于知识性问答。客户会询问小样的正品保障、规格容量以及不同地区的运费标准等。

还有 11% 是会员积分相关咨询，涉及积分余额、有效期以及兑换规则。以往，Lilo Social 的客服人员每天都要手动打开 Klaviyo 查询积分和优惠码。

运作机制：把品牌规则写入智能体引导规范

Fromson 和团队将品牌的多项关键规则直接写入 Customer Agent 的引导规范：

• 精确的产品尺码名称
• 样品一律不支持退换的最终销售条款
• 不向用户承诺固定的物流时效
• 美国本土与国际订单分别设立不同的包邮门槛
• 违禁词与敏感词清单

Fromson 解释道：“这样一来，Customer Agent 绝不会向顾客许下品牌兑现不了的承诺。”再配合自定义技能（品牌可用它针对特殊场景实现自动化），智能体就能直接在对话窗口里查余额、办兑换，或是解释优惠码为什么用不了。

3. 让真实对话决定后续开发方向

在为一家焊接与管道安全装备品牌做服务时，我所在的 ECD 团队改变了策略：不再围绕商品类目做规划，而是根据真实聊天记录来搭建 Customer Agent。

运作机制：每周复盘全部对话记录

每周一，我们基于 Customer Agent API 搭建的 AI 自动化流程会通读上一周的全部对话，按主题、结果和购买意向为每通对话打上标签。一旦智能体遇到卡点、答错问题，或者有买家明明想买却没拿到商品链接就离开，系统都会逐一标出。

知识片段和技能指令等小改动当周即可上线。上线前，我们会用真实顾客问题在预览模式下反复回放，对比改动前后的效果。至于新技能、后续跟进流程等较复杂的改动，Customer Agent 会先生成草案，我们团队只需回一封邮件确认即可部署。

聊天记录反映出的真实需求，与商品目录截然不同。当时未被满足的最大需求集中在遮阳伞和遮阳棚上，有超过 40% 的相关咨询不得不转交人工处理；而我们此前根据商品目录专门搭建的送礼流程，却完全无人问津。每周复盘还能迅速揪出细小疏漏，比如有次智能体谎称某个组合套装不存在，其实店里当时足足有 5 款在售。

成效：测试对话评分提升，转化率增长近两倍

在最初的三周循环里，有 9 项改进正式上线，每项都经过真实顾客问题的测试验证。结果显示：

• 评分最高跃升 26 分：用真实问题回测时，Customer Agent 的评分仅用一个周期就从 63% 攀升至 89%。
• 顺应对话需求的功能，转化率翻了近两倍：由遮阳伞技能接待的对话，最终下单转化率达到 19%，而整体对话的转化率仅为 7%。
• 自主解决率达 67% 至 78%：在已结束的对话中，这一比例完全由智能体独立搞定，无需人工客服介入。

4. 在对话中直接预订与取消课程

某家精品健身工作室的所有课程、次卡包与会员信息都托管在预约平台 Mariana Tek 上。Customer Agent 无法开箱直连该平台，Klaviyo 本身也读不到其中的数据。为此，Andzen 团队开发了专属中间件，打通预约平台与 Klaviyo，不仅同步了 3 年的历史数据，还能持续实时更新每位会员的信息。

运作机制：课程预订、取消与实时会员数据打通

登录会员无需离开聊天窗口，就能查看实时课表、查询课时余额、查看待参加课程，以及直接完成订课或退课。而在底层，Andzen 已将 3 年的历史数据完整回填至 Klaviyo。

如今，预订、签到、取消、爽约、下单以及会员等级变动等 12 类事件，都能在数秒内同步到位；每个会员资料页中，课时余额、会员状态和出勤记录一目了然。

该场馆的规则都写入了 Customer Agent 的指导原则中，因此它的每一步操作都会严格遵循。例如：

• Smith 表示，Customer Agent 会重复确认课程、日期、时间和教练，然后“等待用户给出明确的确认才会执行操作”。
• 若在开课前 12 小时以内，Customer Agent 会说明迟退扣费规则并再次向用户确认。
• 会员退订和冻结申请则会直接转入会员服务收件箱。
• Smith 介绍说，Customer Agent“始终只对当前登录会员自己的预订执行操作”。

统一的视图解锁了场馆此前无法运行的自动化流程，例如首次上课关怀、缺勤跟进以及课时额度到期提醒。

最终成效：两周促成 679 次预订，测试场景通过率达 100%

• 数据打通后的前两周，归因于 Klaviyo 的课程预订量达到 679 次，而此前为零。
• 系统回溯补充了过去 3 年约 20 万条事件数据，并新增了约 2,000 位场馆会员的档案。
• 在真实账户中，Customer Agent 的 15 个测试场景全部通过。测试覆盖了预约、迟退、代他人预约、会员权益、隐私及品牌语调等环节，且未误改任何会员的预约记录。

数据打通后的前两周，归因于 Klaviyo 的课程预订量达到 679 次，而此前为零。

5. 在下次扣费前处理订阅变更

一家销售冻干和膨化狗粮的 DTC 宠物食品品牌，其大部分营收来自“定期购（Subscribe & Save）”计划，配送周期在 2 到 12 周不等。

顾客可能会有以下需求：

• 狗粮还没吃完，希望跳过或推迟一次配送。
• 提前进行下一次发货。
• 更改口味或包装规格。
• 修改收货地址。
• 询问为什么没有享受到优惠。

Fromson 表示：“如果在下次扣费前无人回复，订单就会照常发货。”这往往会导致用户申请退款甚至直接退订。

运作机制：发货调整与挽留对话

Lilo Social 将 Customer Agent 与接入品牌订阅平台的自定义 Claude skill（技能）结合使用。在对话过程中，AI 智能体会查询订阅状态、下次扣费日期和历史订单，进而处理多种变更操作：

• 跳过、推迟、提前下一次配送，或修改配送频次
• 更换产品或包装规格
• 在最终确认前，告知顾客新的发货日期与价格

当顾客提出退订时，Customer Agent 会先询问原因，再根据不同原因调整回复策略：

• 家里囤货过多：建议拉长配送间隔，或跳过一次配送。
• 狗狗不爱吃：推荐换一种肉类蛋白配方。
• 健康顾虑或客诉：直接转接人工客服。

Customer Agent 严格遵循品牌规范：绝不发表超出产品页面介绍之外的营养或健康声明；清晰区分各产品线名称；并将订阅优惠表述为在“订阅管理中心”兑现，绝不使用“结账时（at check-out）”。

由于订阅和客服数据与营销数据都汇聚在同一个 Klaviyo 账户中，每次沟通结果都能同步更新用户画像。因“粮食吃不完”而被挽留的用户，可在下次发货前收到专属提醒；成功挽留并更换了口味的订阅用户，会在几周后收到体验关怀；而存在未结工单的客户，在问题解决前则不会收到任何促销推送。

由于订阅和客服数据与营销数据都汇聚在同一个 Klaviyo 账户中，每次沟通结果都能同步更新用户画像。因“粮食吃不完”而被挽留的用户，可在下次发货前收到专属提醒。

6. 审核货损索赔，并将结果反哺给营销环节

在这家香氛品牌的客户咨询中，约有 15% 属于货损、发错货或保修索赔。Fromson 表示，这类咨询不仅处理成本最高，而且有时还会遇到顾客用 AI 生成的假照片来骗取退款。

运作机制：退款前先进行画像风控检查

Customer Agent 会先收集订单号和照片，随后核查一系列画像信号：

• 历史索赔记录及索赔率
• 订单金额
• 账号注册时长
• 顾客是否购买了运费险
• 承运商的签收扫描记录

对于符合公开政策的首次、低风险索赔，Customer Agent 会直接自动处理。遇到多次索赔或可疑情况，它会将案件转交人工，并附上风险点摘要。如果顾客的申请不符合退款条件，Customer Agent 会向其说明适用的保障方案；而高信誉的 VIP 顾客则可以直接跳过排队。

由于客服数据与营销系统同在 Klaviyo 账户下，当顾客存在未解决的投诉时，Lilo Social 会暂停向其推送促销内容。一旦问题解决，顾客就会进入挽回流程；若顾客给出了好评（CSAT），系统则会自动触发评价邀请。

7. 对话结束后的跟进

Customer Agent 会在 Klaviyo 中生成各种事件：发起对话、推荐商品、转接人工团队等。对于这家焊接与管道安全装备品牌，我们直接将这些事件作为自动化工作流（flow）的触发条件。

运作机制：将聊天事件作为工作流触发器

• “聊过但没买”：工作流会发送一份回顾邮件，附上顾客咨询过的内容链接，并列出其他焊工最常问的问题。只要顾客一下单，该流程就会立即退出。
• “拿到了推荐但没买”：工作流会准确推送 Customer Agent 当时推荐过的商品。
• “转接人工后没了下文”：工作流会在 3 天后发送一封以服务为核心的关怀邮件，提供物流查询、退换货以及保修支持。

每封邮件都准备好了 A/B 测试版本。很多顾客会在几天后才购买推荐的商品，适时的跟进正好能在关键节点承接住这部分需求。

成效：更多顾客进入跟进流程，营收增长 32%

在工作流上线两周后，基于连续 30 天的滚动数据，我们获得了以下成效：

• 进入跟进流程的顾客增加 75%：人数从 28 人增至 49 人，且所有被识别出身份的聊天顾客现在都符合触发条件，而此前这一比例还不足 10%。
• 跟进流程带来的营收增长 32%：Customer Agent 触发的跟进流程还带来了 3 倍的订单量。
• 咨询转化率提升 19%：在发起咨询后 7 天内下单的顾客比例从 5.9% 上升至 7.0%。
• 首周即实现转化：“聊过但没买”工作流上线第一周就完成了成单转化。
• 约 90% 的购买发生在对话结束之后：这些购买均针对 Customer Agent 推荐的商品，充分展现了智能体在对话之外的长尾影响力。
  

ECD Digital 通过跟进流程实现了 32% 的营收增长：Customer Agent 触发的跟进流程还带来了 3 倍的订单量。

从梳理你自己的对话场景开始

挑出一个团队回复频率最高的对话类型，梳理出处理规则，并在正式上线前用真实的顾客提问测试 Customer Agent。之后，仔细研读顾客的真实反馈，以此为依据展开下一步的构建。