6億月活背后的客服困局：天潤(rùn)融通ZENAVA如何助力打車平臺(tái)突圍？
在很多行業(yè)，客服團(tuán)隊(duì)都面臨同一個(gè)問(wèn)題：人越來(lái)越多，成本越來(lái)越高，但用戶體驗(yàn)不僅無(wú)法繼續(xù)提升，反而隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的增長(zhǎng)逐漸惡化。
互聯(lián)網(wǎng)打車平臺(tái)是這個(gè)問(wèn)題最明顯的爆發(fā)點(diǎn)之一。
作為高頻出行服務(wù)，打車平臺(tái)每天要服務(wù)大量用戶，圍繞訂單、費(fèi)用、司機(jī)行為、遺失物品等問(wèn)題，持續(xù)產(chǎn)生客服需求。很多問(wèn)題發(fā)生在行程中或剛結(jié)束時(shí)，既著急，又涉及安全和財(cái)產(chǎn)，而且用戶往往帶著情緒，客服一旦響應(yīng)慢一點(diǎn)、解釋多一點(diǎn)，矛盾就很容易被放大。
當(dāng)然，這也不是打車平臺(tái)的獨(dú)有，類似的情況在零售售后、物流履約、外賣平臺(tái)、金融服務(wù)等多個(gè)行業(yè)中不斷出現(xiàn)：用戶規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，服務(wù)窗口被拉長(zhǎng)到 7×24小時(shí)，而客服體系仍然高度依賴人工。
正是在這樣的背景下，AI Agent 開(kāi)始走向客服一線，嘗試承擔(dān)接待、處理和流轉(zhuǎn)等核心工作。天潤(rùn)融通服務(wù)的一家頭部聚合型打車平臺(tái)的實(shí)踐，正是一次具有代表性的探索，也為這一類復(fù)雜客服場(chǎng)景提供了可被借鑒的樣本。
一、為什么在打車平臺(tái)，客服問(wèn)題會(huì)被無(wú)限放大
在打車平臺(tái)這樣的高頻服務(wù)場(chǎng)景中，客服問(wèn)題的復(fù)雜性，并不只來(lái)自“問(wèn)題多”，而是來(lái)自多種壓力的同時(shí)疊加。
首先，客戶數(shù)量大，問(wèn)題多，且具有明顯的高時(shí)效性和高情緒特征。
作為國(guó)內(nèi)頭部的聚合型打車平臺(tái)，其月活躍用戶接近 6 億，每天都有大量用戶圍繞訂單、費(fèi)用、司機(jī)行為、遺失物品等問(wèn)題向客服發(fā)起咨詢和投訴。
這些問(wèn)題多發(fā)生在行程中或行程剛結(jié)束時(shí)，直接關(guān)系到出行安全和個(gè)人財(cái)產(chǎn)。用戶聯(lián)系客服務(wù)時(shí)，往往不是為了咨詢規(guī)則，而是希望問(wèn)題能被盡快解決。任何等待或反復(fù)確認(rèn)，都容易被放大為不滿情緒，給一線客服帶來(lái)較大壓力。
其次，是服務(wù)鏈路本身的高度復(fù)雜。
該平臺(tái)采用的是聚合型打車模式，并不直接提供運(yùn)力服務(wù)，而是由多家網(wǎng)約車公司通過(guò)平臺(tái)承接訂單。這意味著，平臺(tái)客服在處理問(wèn)題時(shí)，往往需要同時(shí)對(duì)接不同的服務(wù)方。
一個(gè)看似簡(jiǎn)單的投訴或咨詢，背后通常需要完成訂單確認(rèn)、問(wèn)題同步、工單創(chuàng)建、結(jié)果核實(shí)與反饋等多個(gè)環(huán)節(jié)，涉及多個(gè)系統(tǒng)和責(zé)任主體。服務(wù)鏈路被拉長(zhǎng)，也顯著增加了人工客服的操作負(fù)擔(dān)和出錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。
第三，是服務(wù)需求與人力供給之間的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配。
打車需求并不遵循朝九晚六的工作節(jié)奏。早晚高峰和夜間出行同樣存在眾多客戶咨詢需求。但該平臺(tái)的人工客服上班時(shí)間固定在早上9點(diǎn)到晚上6點(diǎn)，非工作時(shí)間只能通過(guò)留言或延遲處理來(lái)應(yīng)對(duì)，直接影響響應(yīng)速度和用戶體驗(yàn)。
面對(duì)這樣的服務(wù)場(chǎng)景，以及這樣的服務(wù)節(jié)奏下，客服團(tuán)隊(duì)需要同時(shí)應(yīng)對(duì)高并發(fā)的咨詢請(qǐng)求、嚴(yán)格的響應(yīng)時(shí)效，以及跨平臺(tái)、跨主體的復(fù)雜處理流程。即便持續(xù)增加人手，也很難在效率、體驗(yàn)和成本之間取得平衡。
也正是在這樣的背景下，平臺(tái)開(kāi)始引入 AI Agent，嘗試用 ZENAVA 介入一線客服接待與問(wèn)題處理，重構(gòu)原有的服務(wù)模式。
二、三類問(wèn)題，決定 AI 與人工如何協(xié)同
引入 ZENAVA 之后，這家頭部聚合型打車平臺(tái)的客服體系很快發(fā)生了變化。
ZENAVA 接管了大量基礎(chǔ)咨詢和標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題的應(yīng)答，在訂單查詢、費(fèi)用規(guī)則、常見(jiàn)投訴等場(chǎng)景中，AI Agent 可獨(dú)立完成接待，獨(dú)立應(yīng)答率超過(guò) 65%，有效分擔(dān)了一線人工座席的接待壓力。
同時(shí)，ZENAVA可以7×24 小時(shí)持續(xù)在線服務(wù)，打破了原有人工客服的服務(wù)時(shí)段限制，客戶滿意度也隨之提升。
而實(shí)現(xiàn)這一效果，并非簡(jiǎn)單地“用 AI 替換人工”，而是建立在對(duì)客服問(wèn)題的清晰拆解之上：通過(guò)為 AI 劃定明確的業(yè)務(wù)邊界，并打通相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，使其與人工客服形成高效協(xié)同，從而充分發(fā)揮 AI 的價(jià)值。
基于長(zhǎng)期客戶服務(wù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，我們將將該平臺(tái)所有的客服問(wèn)題大致劃分為三類，并據(jù)此為 AI Agent 設(shè)計(jì)了不同的處理策略：
第一類，是客戶以“辦事”為核心的問(wèn)題。
例如優(yōu)惠券未使用，費(fèi)用異常、用車咨詢與預(yù)訂等，客戶的核心訴求非常明確：解決問(wèn)題。
針對(duì)這類問(wèn)題，ZENAVA 可以直接理解用戶訴求，并以最快的效率完成處理。目前ZENAVA的獨(dú)立解答率已超過(guò) 65%。
而且在需要進(jìn)一步處理的場(chǎng)景中，ZENAVA 不僅“能回答”，還可以“把事辦完”。例如優(yōu)惠券未生效導(dǎo)致多扣費(fèi)的情況，ZENAVA 可在識(shí)別問(wèn)題后自動(dòng)創(chuàng)建工單并完成流轉(zhuǎn)，不再需要人工干預(yù)。
第二類，是以情緒宣泄為主的場(chǎng)景。
例如針對(duì)司機(jī)服務(wù)態(tài)度或行為的投訴，客戶往往更需要被認(rèn)真傾聽(tīng)，而非反復(fù)解釋規(guī)則。
在這類場(chǎng)景中，ZENAVA 會(huì)重點(diǎn)識(shí)別用戶情緒。一旦判斷用戶情緒強(qiáng)烈，AI 會(huì)第一時(shí)間將會(huì)話轉(zhuǎn)接給專業(yè)的人工客服，為客戶提供情緒釋放的出口，避免因機(jī)械應(yīng)答而進(jìn)一步激化矛盾。
第三類，是問(wèn)題與情緒并存的混合場(chǎng)景。
例如貴重物品遺失且多次聯(lián)系司機(jī)無(wú)果，客戶既焦慮，又急需解決問(wèn)題。
面對(duì)這類情況，ZENAVA 會(huì)優(yōu)先嘗試協(xié)助解決問(wèn)題，同時(shí)持續(xù)監(jiān)測(cè)客戶情緒變化。一旦在處理過(guò)程中出現(xiàn)明顯不耐煩或情緒升級(jí)，AI會(huì)及時(shí)完成轉(zhuǎn)人工，并同步問(wèn)題背景和溝通要點(diǎn)，由人工客服接替完成后續(xù)服務(wù)。
通過(guò)對(duì)問(wèn)題類型的清晰劃分，以及 AI 與人工邊界的明確設(shè)計(jì)，ZENAVA 得以在大量高頻場(chǎng)景中穩(wěn)定分擔(dān)工作，而人工客服則專注于真正需要人工判斷和情緒溝通的部分。
三、結(jié)尾
這家頭部聚合型打車平臺(tái)的實(shí)踐表明，在高并發(fā)、高情緒、強(qiáng)時(shí)效的客服場(chǎng)景中，單純依靠人力堆疊，已經(jīng)難以支撐業(yè)務(wù)繼續(xù)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)以人工為核心的客服模式，正在逼近效率和體驗(yàn)的雙重上限。
真正的突破，來(lái)自思路的轉(zhuǎn)變——從人力驅(qū)動(dòng)，走向 AI 驅(qū)動(dòng)。通過(guò)讓 AI Agent 承接高頻、標(biāo)準(zhǔn)化、流程型工作，人工客服得以專注于更復(fù)雜、更有價(jià)值的服務(wù)，客服體系才能實(shí)現(xiàn)效率與體驗(yàn)的同步提升。
如果你所在的業(yè)務(wù)也面臨類似挑戰(zhàn)，歡迎與我們一起開(kāi)展 POC 場(chǎng)景驗(yàn)證，用真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證 AI Agent 帶來(lái)的改變。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)?jiān)谖恼麻_(kāi)頭和結(jié)尾顯眼處標(biāo)注：作者、出處和鏈接。不按規(guī)范轉(zhuǎn)載侵權(quán)必究。
未經(jīng)授權(quán)嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載，授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系作者本人，侵權(quán)必究。
本文禁止轉(zhuǎn)載，侵權(quán)必究。
授權(quán)事宜請(qǐng)至數(shù)英微信公眾號(hào)(ID: digitaling) 后臺(tái)授權(quán)，侵權(quán)必究。
評(píng)論
評(píng)論
推薦評(píng)論
暫無(wú)評(píng)論哦，快來(lái)評(píng)論一下吧！
全部評(píng)論（0條）