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核心業務場景

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

10%

諮詢到線索的轉化率從提升至 40%

100

每年節省超萬人力成本

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

62%

獨立接待率達到

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

85%

準確率超,平均響應時間3S內

20%

獨立接待率從提升至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
  • 46%留資率高達,超過人工留資率40%

暫無圖片

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:

  • 15%對客側員工效率提升 ~30%
  • 40%技術支持團隊節省的內部支撐時間

暫無圖片

開啟智能對話新篇章

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