很多做售后的负责人，心里其实都清楚一件事：关键的售后服务，还是只能靠人。

尤其是在技术特征强的行业，用户来咨询的往往不是标准问题，而是“现在这个情况怎么办”，是可以继续用还是必须停下来？会不会有安全风险？要不要立刻去维修？

这些问题，离不开具体场景，也离不开经验判断。也正是因为这个原因，让传统 Chatbot 很难在售后环节真正派上用场。

原因很简单，传统 Chatbot 只能根据关键词进行资料检索，消费者可能需要反复尝试才能获得想要的信息，而售后场景本身又不适合折腾，用户往往带着焦虑甚至情绪，效率低、答非所问，只会让体验进一步变差。

久而久之，机器人被放在一边，人工客服继续兜底，企业的服务成本和压力随着业务增长年年叠加。

国内一家头部摩托车品牌就长期面临这样的问题。直到与天润融通合作，引入 ZENAVA 重构售后服务流程后，机器人才真正开始“顶上来”——上线以来，ZENAVA 平均有效会话拦截率稳定在 65%，整体进线拦截率达到 50%，在不牺牲体验的前提下，AI 接走了一半的工作，显著缓解了人工压力，也降低了售后成本。

一、当售后只能靠人工：效率、成本与一致性的三重瓶颈

具体来看这家企业的售后服务情况。

在 ZENAVA 上线前，该企业的售后咨询完全依赖人工座席接待模式。正因如此，随着企业的发展，其服务体系也逐渐遇到了瓶颈，并逐渐表现出三类典型问题：

首先是响应效率。高峰时段进线集中，用户需要长时间排队等待，服务体验不稳定，也容易引发用户不满情绪。

其次是人力成本。为了应对持续增长的咨询量，企业不得不不断扩充座席团队，人工成本和管理压力同步上升。

第三是服务一致性。不同坐席对产品和售后规则的理解深度不一，相同问题在不同时间、不同人员处，可能得到不同答案，影响了整体服务体验的稳定性。

基于这些现实问题，该企业在与天润融通合作时，目标并不激进：仅希望通过引入 Agent 优先承接标准化、高频次的咨询需求，帮助人工座席“减负”。企业对 Agent 的预期也相对保守，只要能够达到 30%的进线量拦截率，就被视为成功。

但随着 ZENAVA 上线，Agent 的表现很快超出了预期：平均有效会话拦截率稳定在 65%左右，整体进线量拦截率达到 50%。在不牺牲用户体验的前提下，机器人接走了近一半的售后咨询量，人工压力明显下降，售后成本结构也随之被重新拉平。

二、ZENAVA 如何在高专业售后场景中真正落地

在实施过程中，我们认为有几个非常重要的环节值得分享：

第一，是落地场景的选择。

项目并未一开始就全面铺开，而是优先覆盖该企业的 APP 进线咨询场景。原因很简单：该 APP 集中了大量日常咨询需求，场景集中、问题类型标准，非常适合作为 Agent 的首批落地，也有利于快速验证效果。

第二，明确 Agent 的服务边界。

考虑到摩托车属于机械类产品，涉及硬件检测和故障排查的排障问题，专业性和安全风险较高，因此项目明确将此类问题统一引导至线下门店处理，不纳入 Agent 自动应答范围。

ZENAVA 主要承接非排障类的技术咨询和标准化业务咨询，例如使用说明、保养规范、门店与质保信息等。通过明确 Agent 的任务边界，既保证了服务体验和效率提升，也有效规避了因应答偏差带来的安全与体验风险。

第三、是该企业与天润融通之间清晰、高效的分工协作。

客户企业与我们分别拥有各自明确的优势，具体而言：

客户企业对自身用户的售后行为和业务流程有着深入理解，能够在项目中为 Agent 的服务范围设定、应答逻辑设计以及特殊场景处理规则，持续提供专业、可落地的业务建议。

同时，客户企业还沉淀了完整而系统的售后业务知识体系，包括标准化 FAQ、产品说明书、保养手册、价格表、门店信息和质保政策等，覆盖文本、PDF、表格、图片等多种形态，能够稳定输出权威、统一的知识来源，为智能体服务能力的构建打下坚实基础。

而作为技术实施方，天润融通则负责将这些业务知识真正“变成可用的智能能力”：

一方面对分散资料进行统一梳理与分类，建立清晰一致的知识结构；另一方面将文本与结构化数据转化为可查询、可应答的逻辑规则，并在此基础上搭建支持问答、查询和多轮交互的智能体服务框架，确保服务过程贴合真实用户咨询路径。

也正是通过选对场景、划清边界、明确分工，ZENAVA 才能在售后这一高专业、高风险的场景中稳定落地，并为后续效果释放打下基础。

三、从人力驱动到 AI 驱动，售后服务必须跨出的这一步

最后，我们来回顾这个案例。这个案例真正验证的，是一个正在成为共识的事实：依靠不断增加人力来支撑售后服务规模，已经不可持续。

随着业务复杂度和用户规模提升，人工模式的成本、效率和稳定性都会遇到结构性瓶颈。要突破这一限制，必须引入 AI，让 Agent 承接高频、标准化的服务工作，把人工从重复劳动中解放出来，推动售后体系从人力驱动走向 AI 驱动。

如果你对 Agent 在自己业务中的实际效果仍有顾虑，欢迎与我们交流，也可以和我们一起，通过 POC 的方式，在真实场景中验证它能解决哪些问题、带来多大改变。