$天润云(02167.HK)

过去一年，我们和许多软件企业聊销售与增长时，几乎都会听到同一句感受——线索越来越少了。

市场进入存量阶段，新线索变少，早已成为一种共识，于是，问题悄然发生转变：过去大家关心 “如何拿到更多线索”，而现在大家焦虑，如何让现有的线索被充分转化。

但问题是，大多数软件公司的售前客服，日常的咨询接待与留资登记就已经占据了绝大部分时间；真正能用于与客户深入沟通、推进邀约与转化的时间被大幅挤压。

这里关键是，不是没人跟进，而是人被低价值工作困住了。

也正是在这种矛盾背景下，越来越多企业开始思考——能不能把这些 “占用大量时间、却价值不高” 的环节交给 AI？

但这看起来是一条 “方向正确” 的路，但真正走到决策关口时，却没有多少人敢迈出那一步，为什么？这，正是我们接下来要讨论的第一件事。

一、AI 接管售前客服，企业在怕什么？

很多企业确实认真评估 “AI 替代” 这一路径。

他们调研产品、听方案、甚至推进小范围试点；但真正走到上线决策时，却往往犹豫不决，不是因为不认可方向，也不是 “思想保守”，而是三点现实顾虑始终横亘在管理者心中。

首先，是对留资率下滑的担忧。

在存量市场环境下，每一条线索都更为稀缺。一旦把售前咨询交给 AI 承接，哪怕留资率只下降 1～2 个百分点，结果也会被放大和质疑——“本来就少的线索，还敢拿来做实验吗？” 在这种压力下，稳定现状，往往比追求结构性提升更 “安全”。

其次，是对客户体验的顾虑。

在过往经验中，许多客户对 “机器人客服” 形成了刻板印象：回答模板化、语气生硬、无法理解业务场景、不断追问却解决不了问题。一旦客户意识到自己面对的是 AI，就可能直接退出对话。因此相比效率提升，体验的不确定性被视为更高风险。

最后，是责任与决策成本的压力。

让 AI 介入售前接待，不只是一次简单的技术升级，更是一项会直接影响业务指标的决策。一旦效果不如预期，责任归属、是否回滚、团队是否还愿意继续尝试，都会成为现实问题。对许多管理者来说，一旦试错就可能被放大为战略失误；在缺乏足够确定性之前，观望往往更为稳妥。

也正因为如此，尽管 “让 AI 承担售前接待” 听上去越来越像行业共识，但真正敢迈出第一步的企业，其实仍然只是少数。

二、接待留资，如何让 AI 比人工更好？

我们服务的一家财务信息化领域的头部企业，就曾面临同样的困扰。

但实际情况是，当他们使用 ZENAVA 承担售前接待后，留资率不仅没有下降，反而有所提升。这意味着，人工座席可以从基础工作中 “解放” 出来，专注线索邀约与转化。

我们保守按该岗位综合成本1 万元/月计算，一个岗位一年就能为该企业节省超 12 万用人成本。而做到这一点——背后离不开 2 个关键能力，和 3 个关键技巧。

1、规模化与专业度的降维打击

一方面，人工座席受限于精力和体力，在应对高峰流量时往往力不从心。而天润融通长期实践发现，当客服响应时间超过 10 秒，客户流失率会直线上升。

ZENAVA 具备高并发承接能力，无论是官网、微信还是小红书，都能保证秒级响应，确保流量不再白白流失。

另一方面，基于大模型的 ZENAVA 实现了从 “死记” 知识库到 “千人千面” 专业咨询的跨越。

它能精准识别客户意图与背景，并动态生成个性化回复，无论是高管提供 ROI 分析，还是技术专家提供接口参数问题都能轻松承接。这种基于深度行业语料的意图识别与追问的结构，可以让每个客户都有被 “听懂” 的感觉，从而在源头上建立了高于人工的信任感。

2、极致拟人化的交互设计

在建立了专业度之后，我们通过一系列交互细节进一步消除 “机器人感”，让留资过程变得顺滑自然：

· 视觉与语感模拟：

统一使用企业客服头像，关闭流式输出（模拟人工打字停顿），并设定口语化表达与倒装句，配合 1–2 句话的短句输出，让沟通更轻松 。曾有访客在交流 17 轮后才发现对方是 AI。

· 情境共鸣与利益驱动：

利用 IP 识别建立地域亲近感（如 “我们在您所在的城市有顾问”）；并在引导留资时，避免生硬索要，而是以 “文件较大，系统内无法发送” 等利益驱动的方式顺势获取邮箱或电话。

· 超时挽留机制：

针对长时间未回复的访客，系统会自动触发温和的话术挽留，将流失边缘的对话重新拉回互动轨道。

通过这一套从 “意图识别” 到 “自然留资” 的闭环链路，AI 不仅承接了大量咨询工作，更在沟通氛围上创造了让用户愿意停留、愿意转化的自然情境。

三、用 POC，在真实业务中验证

这些方法在这个项目中取得了不错的效果，但它们并不是简单的 “通用配置”。

不同企业所面对的客户类型、沟通习惯和决策节奏，都存在明显差异——对应的对话路径、引导方式和话术策略，也需要根据具体场景做针对性的调整。

我们在实践中也发现，同样的交互手法，放在不同行业或不同客群中，效果可能会完全不同。真正关键的，并不是 “套用技巧”，而是 围绕业务目标，结合场景去做细粒度优化与验证。

因此，如果你也在评估类似能力，我们更推荐把真实业务场景拿出来进行讨论与设计；必要时，可以先通过 POC 接入真实数据与流量，在实际环境中观察效果，再不断微调策略，让 Agent 真正融入业务，而不是停留在功能层面。

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