客户案例｜6亿月活背后的客服困局：ZENAVA如何助力打车平台实现服务突围？

在很多行业，客服团队都面临同一个问题：人越来越多，成本越来越高，但用户体验不仅无法继续提升，反而随着业务规模的增长逐渐恶化。

互联网打车平台是这个问题最明显的爆发点之一。

作为高频出行服务，打车平台每天要服务大量用户，围绕订单、费用、司机行为、遗失物品等问题，持续产生客服需求。很多问题发生在行程中或刚结束时，既着急，又涉及安全和财产，而且用户往往带着情绪，客服一旦响应慢一点、解释多一点，矛盾就很容易被放大。

当然，这也不是打车平台独有，类似的情况在零售售后、物流履约、外卖平台、金融服务等多个行业中不断出现：用户规模持续扩大，服务窗口被拉长到 7×24小时，而客服体系仍然高度依赖人工。

正是在这样的背景下，AI Agent 开始走向客服一线，尝试承担接待、处理和流转等核心工作。天润融通服务的一家头部聚合型打车平台的实践，正是一次具有代表性的探索，也为这一类复杂客服场景提供了可被借鉴的样本。

为什么在打车平台，

客服问题会被无限放大

在打车平台这样的高频服务场景中，客服问题的复杂性，并不只来自“问题多”，而是来自多种压力的同时叠加。

首先，客户数量大，问题多，且具有明显的高时效性和高情绪特征。

作为国内头部的聚合型打车平台，其月活跃用户接近 6 亿，每天都有大量用户围绕订单、费用、司机行为、遗失物品等问题向客服发起咨询和投诉。

这些问题多发生在行程中或行程刚结束时，直接关系到出行安全和个人财产。用户联系客服务时，往往不是为了咨询规则，而是希望问题能被尽快解决。任何等待或反复确认，都容易被放大为不满情绪，给一线客服带来较大压力。

其次，是服务链路本身的高度复杂。

该平台采用的是聚合型打车模式，并不直接提供运力服务，而是由多家网约车公司通过平台承接订单。这意味着，平台客服在处理问题时，往往需要同时对接不同的服务方。

一个看似简单的投诉或咨询，背后通常需要完成订单确认、问题同步、工单创建、结果核实与反馈等多个环节，涉及多个系统和责任主体。服务链路被拉长，也显著增加了人工客服的操作负担和出错风险。

第三，是服务需求与人力供给之间的结构性错配。

打车需求并不遵循朝九晚六的工作节奏。早晚高峰和夜间出行同样存在众多客户咨询需求。但该平台的人工客服上班时间固定在早上9点到晚上6点，非工作时间只能通过留言或延迟处理来应对，直接影响响应速度和用户体验。

面对这样的服务场景，以及这样的服务节奏下，客服团队需要同时应对高并发的咨询请求、严格的响应时效，以及跨平台、跨主体的复杂处理流程。即便持续增加人手，也很难在效率、体验和成本之间取得平衡。

也正是在这样的背景下，平台开始引入 AI Agent，尝试用 ZENAVA 介入一线客服接待与问题处理，重构原有的服务模式。

三类问题，决定 AI 与人工如何协同

引入 ZENAVA 之后，这家头部聚合型打车平台的客服体系很快发生了变化。

ZENAVA 接管了大量基础咨询和标准问题的应答，在订单查询、费用规则、常见投诉等场景中，AI Agent 可独立完成接待，独立应答率超过 65%，有效分担了一线人工座席的接待压力。

同时，ZENAVA可以7×24 小时持续在线服务，打破了原有人工客服的服务时段限制，客户满意度也随之提升。

而实现这一效果，并非简单地“用 AI 替换人工”，而是建立在对客服问题的清晰拆解之上：通过为 AI 划定明确的业务边界，并打通相关业务数据，使其与人工客服形成高效协同，从而充分发挥 AI 的价值。

基于长期客户服务的实践经验，我们将将该平台所有的客服问题大致划分为三类，并据此为 AI Agent 设计了不同的处理策略：

第一类，是客户以“办事”为核心的问题。

例如优惠券未使用，费用异常、用车咨询与预订等，客户的核心诉求非常明确：解决问题。

针对这类问题，ZENAVA 可以直接理解用户诉求，并以最快的效率完成处理。目前ZENAVA的独立解答率已超过 65%。

而且在需要进一步处理的场景中，ZENAVA 不仅“能回答”，还可以“把事办完”。例如优惠券未生效导致多扣费的情况，ZENAVA 可在识别问题后自动创建工单并完成流转，不再需要人工干预。

第二类，是以情绪宣泄为主的场景。

例如针对司机服务态度或行为的投诉，客户往往更需要被认真倾听，而非反复解释规则。

在这类场景中，ZENAVA 会重点识别用户情绪。一旦判断用户情绪强烈，AI 会第一时间将会话转接给专业的人工客服，为客户提供情绪释放的出口，避免因机械应答而进一步激化矛盾。

第三类，是问题与情绪并存的混合场景。

例如贵重物品遗失且多次联系司机无果，客户既焦虑，又急需解决问题。

面对这类情况，ZENAVA 会优先尝试协助解决问题，同时持续监测客户情绪变化。一旦在处理过程中出现明显不耐烦或情绪升级，AI会及时完成转人工，并同步问题背景和沟通要点，由人工客服接替完成后续服务。

通过对问题类型的清晰划分，以及 AI 与人工边界的明确设计，ZENAVA 得以在大量高频场景中稳定分担工作，而人工客服则专注于真正需要人工判断和情绪沟通的部分。

结尾

这家头部聚合型打车平台的实践表明，在高并发、高情绪、强时效的客服场景中，单纯依靠人力堆叠，已经难以支撑业务继续增长。传统以人工为核心的客服模式，正在逼近效率和体验的双重上限。

真正的突破，来自思路的转变——从人力驱动，走向 AI 驱动。通过让 AI Agent 承接高频、标准化、流程型工作，人工客服得以专注于更复杂、更有价值的服务，客服体系才能实现效率与体验的同步提升。

如果你所在的业务也面临类似挑战，欢迎与我们一起开展 POC 场景验证，用真实业务数据，验证 AI Agent 带来的改变。