在台灣家居市場以「北歐設計家具」著稱的 MR. LIVING 居家先生，致力於維護高品質的客戶消費旅程，持續透過推動 OMO 線上線下整合，期許能達成最好的客服體驗。然而在積極拓大市場、品牌健康發展的同時，客單變多，團隊便不免俗地迎來了成長瓶頸── LINE 官方帳號的訊息量每月突破 16,000 則，讓客服人員面臨龐大壓力。
「每天都有大量重複的問題湧入，真人客服忙得焦頭爛額，但複雜需求仍需要人力解決。」居家先生技術長林宇凡回憶。這，就是品牌尋求 Crescendo AI 的起點——不只是回答問題，而是要智慧分流、同時支持銷售轉換。
透過與漸強實驗室合作，居家先生導入企業級 AI 對話互動平台 CAAC 的 AI Agent 解決方案。在 POC 實測期間，AI 已能處理日常文字訊息，並預估每月可為團隊節省 160 小時重複性人力，讓每一次顧客互動都成為品牌的成長機會。
重複性問題淹沒人力，客服成為「資訊中介」而非「服務者」
在導入 AI 之前，居家先生分析了超過一萬筆 LINE 對話紀錄，發現客服團隊的時間幾乎被重複性問題壓縮——顧客互動中有 86.8% 的第一則訊息是文字，其中 43% 屬於門市資訊、發票、付款、保固、配送等基礎問題。
這些內容雖然簡單，卻佔據了客服近半的工作時間；每天平均需處理超過 16,000 則訊息，專員往往忙於回覆 FAQ、查詢訂單、複製範本，時間被「機械式對話」消耗殆盡。長期下來，客服的角色逐漸從「顧客關係經營者」變成「資訊中介者」，無法真正理解顧客需求或主動引導購買。
這不僅影響了服務品質，也削弱了團隊的成就感與專業價值。
「我們不希望客服被困在回覆 FAQ 的迴圈裡，卻沒時間理解顧客的真正需求。」這句話不只是居家先生在導入漸強前的真實心聲，也是許多傳產在數位轉型初期的共同焦慮。
跨部門的溝通黑洞，導致職能分工斷裂、客戶體驗不一致
除了重複性問題帶來的負擔，更棘手的是「跨職能」協作難題。在居家先生的對話紀錄中，有 57% 的顧客詢問屬於進階需求，像是訂單修改、維修安排、優惠合作或風格搭配建議。
這些問題往往同時涉及客服、銷售與設計顧問三個部門，但傳統流程下，訊息只能一層層轉接，導致顧客需要重複說明問題、等待回覆，體驗自然下降。
更深層的挑戰在於部門目標的不一致：客服被要求「快速回覆」、銷售著重「轉單成效」、設計顧問則關注「整體搭配滿意度」。缺乏共用平台與整合數據，讓這三者的工作脈絡難以對齊，顧客旅程因此出現體驗落差。
這種「職能黑洞」在高互動產業中特別常見，看似單一的對話，其實橫跨了多個流程節點，也因此成為了居家先生最希望改善的斷層之一。
高敏感議題需人工介入：與 AI 協作，必須在效率與信任間取得平衡
除了效率挑戰外，客服團隊還肩負著品牌信任的第一線。家具產業的售後服務往往牽涉金額高、情感強的議題，像是退貨、延遲、保固、維修等問題，一旦處理不當，就可能在社群上迅速發酵。
這也是居家先生在攜手漸強、導入 Crescendo AI 前，便意圖設定的明確原則。他們重視 AI 科技工具的應用，期待能讓客服品質與效率躍升，但也始終採取謹慎態度，強調真人客服在其中扮演負責把關的角色，從而定義了「AI 負責分流與資訊整理，真人負責判斷與安撫」的營運模式。
這樣的原則打破了現代人對 AI 的普遍迷思，讓 AI 不只是替代性的工具，轉而成為品牌最佳工作助理，兼顧效率與風險管理—— AI 可預先辨識顧客意圖、彙整歷史對話，讓客服能更快掌握狀況；但一旦偵測到情緒性字眼或敏感關鍵詞，系統會立即轉由真人接手。
在我們分析一萬多筆 LINE 對話紀錄後，發現在客戶所傳的第一則文字訊息中，有高達 43% 的問題都是重複性的基礎詢問，這嚴重淹沒了我們真人客服的寶貴時間。我們需要的不只是一個問答機器人，而是一個能精準分流、且能協助業務轉化的企業級 AI 助手。導入漸強實驗室 CAAC 的 AI Agent 解決方案，正是我們解決人力瓶頸、並提升服務品質的關鍵決策。
解方一：AI Agent 化繁為簡的智慧分流，降低重複工時
導入 CAAC AI Agent 後，系統能自動識別訊息類型，將 75% 的常見問題直接由 AI 回覆，包括門市營業時間、運送進度查詢與保固說明等。而對於 AI 無法判斷或訊息高度敏感的案例，CAAC 系統提供「主題控制」與「關鍵字偵測」功能，讓這些對話能在第一時間指派給真人客服。
這樣的智慧分流機制不僅協助居家先生節省每月 160 小時人力，還讓客服專員能更專注於高價值互動，提高服務品質與顧客滿意度。
解方二：內部把控 AI 知識庫訓練，養出專屬於品牌的 AI Agent
想讓 AI 成為品牌第二大腦，首要任務就是載入大量的品牌資料與客服知識庫。在考慮導入的初期，居家先生就曾面臨「知識庫更新不便」的挑戰，擔心過去客服以 CSV 檔案整理的 FAQ，需要透過郵件或 LINE 提交給技術夥伴來更新，造成溝通成本高、時效慢。
有鑑於此，漸強實驗室提供了 Chatbase 串接後台，讓團隊能自行上傳網頁連結與檔案，並即時回饋 AI 回覆結果。
舉例來說，AI 曾在被問「泡芙沙發有什麼尺寸」時回覆錯誤內容。團隊即可在後台直接標註錯誤、補充正確 FAQ，下一次 AI 就能回答準確。這讓知識庫能不斷演進，也使 AI 的回答逐漸貼近品牌語氣與標準，彷彿讓品牌多了一位真實、可以成長的真人夥伴，而非一個難以駕馭的科技工具。
解方三：跨部門協作的「AI 教師團隊」，讓 AI Agent 成為全方位專業顧問
居家先生對 AI Agent 所賦予的期待，並不只是回答常見、入門級的疑問，而是要能服務更深層、多元的客戶需求。為此，居家先生成立跨部門的「AI 教師團隊」，由客服、行銷、產品人員與工程師共同管理知識庫與策略設定：
透過跨部門團隊合作，品牌建立了從訓練、測試到優化的循環流程，讓 AI 的準確率與應用深度不斷提升，進一步提升了 AI Agent 的回覆精準度，並減少轉真人的指令誤判。
「AI 教師團隊」策略體現了居家先生勇於擁抱 AI 的積極態度，身體力行地證明——導入 AI 並非單純技術更新，而是一場組織轉型。
AI 回覆日常訊息
高敏感訊息轉真人精準度
每月節省客服工時
居家先生強調客服中的「人性」參與，致力於找出與 AI 共同成長的道路。為了持續提升真人客服的效率與品質，他們選擇先以 「Co-pilot 協作模式」 為核心，讓 AI 成為真人客服的得力助手，而非獨立前線，並陸續導入到各門市業務中。
「我們希望 AI 不是取代人，而是幫助人更快理解顧客，讓客服回到真正的服務本質。」
這樣的協作不僅提高日常效率，也開啟了 AI 與團隊「共學」的新循環：客服的修正成為 AI 持續優化的教材，AI 的建議亦不斷提升整體回覆品質。
特別的是，居家先生與 AI 的協作模式，恰恰是漸強實驗室即將上線的 AI Copilot 所期待回應的願景。
AI Copilot 賦能真人專員，「建議回覆＋自動摘要」優化服務流程
與對外的 AI Agent 智能客服不同，漸強實驗室即將上線的 CAAC AI Copilot 協作功能，旨在大幅提升內部真人專員的服務效率與品質。
AI Copilot 的核心功能包含：
AI Agent 再升級，從客服助手（Support）走向銷售顧問（Sales）
隨著 AI 表現逐漸穩定，居家先生計畫讓 AI Agent 從輔助角色，進化為能主動推動業績的「資深銷售顧問」。屆時，將不只有現在的 AI Support Agent，也會有 AI Sales Agent 作為業務角色主動推薦產品與優惠，用智慧銷售促進實際的轉換率。
舉例來說，當顧客詢問沙發的材質、尺寸或預算時，AI 會根據對話內容自動推送商品卡片與比較資訊，形成「顧問式推薦」，讓每一則訊息都具備成交潛力。
除此之外，AI Copilot 的智慧搜尋商品（Search Product）功能，更是能恰到好處地將對話轉為銷售機會。智慧搜尋商品（Search Product）功能的核心價值在於：
推動售前售後的雙向升級，打造線上線下的智慧 OMO 閉環
隨著 CAAC AI Agent 系統在 POC 階段取得顯著成果，MR. LIVING 居家先生與漸強實驗室的合作目標，將從單純的「效率優化」轉向「業務增長與服務革新」，打造線上線下智慧 OMO 閉環，並讓 AI 在售前／售後雙向升級：
「我們希望 AI 不是取代人，而是成為第二雙手，幫助團隊更快理解顧客，專注在需要人工判斷與溫度的地方。」
展望未來，居家先生將逐步把這套 CAAC 系統導入至各地門市，讓 AI Agent、線上客服與門市顧問形成三方協作，持續在效率與信任間找到完美平衡，重塑服務與銷售的關係，讓「每一次對話」都能成為品牌價值的延伸。
最終，AI 將與品牌共同實踐那句使命——
「提供每個人都負擔得起的北歐質感設計家具，實現更美好的生活。」
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不能僅找幾個客服人員推出來執行，就覺得計畫會很成功，那是不可能的。 我們不能把這件事情認知成，只是把公司現有的 FAQ、客服程序文檔整理出來這麼簡單； 給予 AI 的知識庫，就像老師在教育學生一樣，我們必須思考的是，如何可以組織一個能自我驅動、且能持續改善教材的教師團體。在這些過程中，我們試圖在尋找如何 1+1 大於 2 ，透過不同團隊的合作找出一個可持續改善的組織模式。
