核心業務場景
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售前留資
自動識別高意向客戶，高效收集關鍵信息，提升線索轉化率
- 24小時接待，覆蓋夜間及節假日，提供秒級響應
- 在開放式對話中精準判斷客戶意向與留資意願
- 利用豐富產品知識與強大通識能力，實現高質量專業解答，提升客戶信任度
效果
諮詢到線索的轉化率從10%提升至 40%
每年節省超100萬人力成本
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軟件使用諮詢
快速響應用戶疑問，高效指導用戶使用軟件功能，幫助新用戶快速上手
- 精準理解用戶模糊或不完整提問，快速定位到具體功能或界面操作
- 在不同版本、不同權限或個性化配置下，提供上下文一致、易於執行的指導
效果
獨立接待率達到62%
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技術支持
面向客戶與內部團隊，在售後或產品使用過程中，自動化解答產品技術問題，提供排障指導和工單分流，提升服務效率
- 準確識別複雜技術問題的語義表達與上下文依賴，確保答案精準且符合用戶場景
- 基於智能體知識庫，通過大模型分析快速定位問題，提供綜合性解決方案
- 無法解決問題時，平滑升級至人工處理
效果
準確率超85%，平均響應時間3S內
獨立接待率從20%提升至35%
應用案例與量化效果
SaaS企業官網客服無人化接待
挑戰：
- •人工客服接待無法全時段覆蓋，傳統表單留資率低
- •人工客服培養週期長，無法快速有效覆蓋全量的產品專業知識
解決方案：
部署Zenava，在官網獨立作業，結合產品功能介紹、行業案例、產品亮點等為客戶提供專業解讀，自動進行線索的初步篩選和信息收集
量化效果：
- 全時段覆蓋售前接待，實現官網客服無人化值守
- 留資率高達46%，超過人工留資率40%
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軟件公司內部技術支持
挑戰：
- •內部支持流程複雜，如系統功能使用、系統對接等需要多個崗位協同支持
解決方案：
部署 Zenava，融合產品操作文檔、產品說明、技術支持常見問題、售前解決方案文檔構建知識庫，全時段覆蓋銷售、售前、客戶、實施工程師的問題諮詢
量化效果：
- 對客側員工效率提升15%~30%
- 技術支持團隊節省40%的內部支撐時間
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