原创
2025/10/11 11:20:46
来源：天润融通
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本文摘要
ZENAVA是专为客服与营销场景设计的新型生产力平台，目前已经在多个品牌客户中实现了从“理解意图”到“完成退换货”的完整闭环，成为企业真正能用、愿用、好用的AI员工
在传统售后场景中，退换货一直是最“倚重人工”的一环。由于判断条件复杂、流程环节多、客户情绪不稳定，90%以上的用户一提退换货就会直接要求转人工处理。
过去，企业一边为用户服务体验焦头烂额，一边在旺季投入大量人力死守售后阵地。但这一现状，正在被天润融通新产品ZENAVA彻底改变。
ZENAVA是专为客服与营销场景设计的新型生产力平台，目前已经在多个品牌客户中实现了从“理解意图”到“完成退换货”的完整闭环，成为企业真正能用、愿用、好用的AI员工。
让我们一起看看它是如何撑起智能售后体验的👇
传统机器人“只说不做”
难撑退换货这块硬骨头
退换货场景看似简单，实则是个"隐形巨坑"。许多企业要么让客户去App进行复杂的自助操作，要么干脆全部由人工客服接手，服务体验和效率双双拉垮。
这是因为在企业客服系统中，传统文本机器人常被用于解答FAQ或完成简单路径引导，一旦进入退换货流程，就开始“掉链子”：
首先，退换货的前提是判断是否符合条件，而非用户一提出就能直接办理。比如：
鞋子尺码不合适要换货；
商品外包装破损想退货；
超过退货时间仍想处理。
这些问题不光主观性强，还涉及大量非结构化信息，比如照片、订单细节、物流状态等，传统机器人很难搞清楚用户到底能不能退、该怎么退。
其次，退换货流程本身就足够复杂。
企业常见的退换货路径包括：判断商品是否收货；引导用户选择具体订单和商品；判断是否投保运费险；提供退件地址、快递下单入口；引导上传物流单号；涉及换货的，还需收集更换颜色、尺寸等信息。
这些流程节点环环相扣、需要动态判断，传统机器人根本无法自主完成。最终，机器人变成了个“前台问路员”，一旦用户提出具体诉求，就只能草草“交人处理”。
一位某头部电商平台负责人透露："每逢大促，我们退换货咨询量暴增300%，人工客服都快忙疯了。"
ZENAVA登场
退换货不再“转人工”
ZENAVA退换货Agent的出现，彻底打破了这一局面。它不再只是一个“答疑工具”，而是真正能够“接住问题、搞定流程”的AI员工。
首先，退换货Agent听得懂模糊表达，理解力如同真人
传统机器人依赖"退货"、"换货"等关键词识别，而实际场景中，客户表达方式多样："这个鞋子小了，怎么处理啊？"、"收到的跟图片不一样"、“我能不能换一个大的？”......
过去文本机器人识别不了这些含糊说法。而Agent具备更强的意图识别能力，能通过上下文理解用户诉求，就像有经验的老客服，第一时间判断是退货、换货，还是纯粹咨询，然后主动开启相应流程。
其次，Agent"能看会判断"，图像识别助力精准服务
在退换货场景中，传统机器人只能通过文字交互，而商品瑕疵、损坏等情况难以准确描述。Agent突破这一限制，支持图文混合交互。客户可直接拍照上传图片，Agent自动识别商品状态，大幅提升识别准确率。比如，客户上传服装破损照片，Agent能准确判断是否符合退货条件，无需繁琐文字描述。
第三、自动化流程执行，让AI不局限于"聊天"。
一旦判断用户符合退换货标准，Agent不再等待用户发问，而是像经验丰富的客服一样主动开启对话：
若用户有多个订单，自动发卡片让其选择；若商品在途中，则提醒无法退货，建议拒收或快递拦截；若用户商品已收货，Agent会引导其拍照上传商品状态，并判断是否影响二次销售。此外，退换货Agent还能根据是否有运费险等情况，判断是由平台派单还是指导用户自行寄出快递，上传单号。
以上每一步都通过自然语言沟通+系统调用完成，无需人工介入，整个退换货路径从识别—判断—执行全部Agent一人搞定。客户感受不到技术的僵硬，只有服务的顺畅。
最后，退换货Agent面对复杂状况也能“说得明白、做得标准”。
毕竟退换货流程中往往出现特殊情况，比如用户超时申请退货，提出不符合条件的退换诉求等情况。面对这些原本需要人工临场应变的情况，退换货Agent都能结合平台规则清晰解释原因。
当客户表达不满时，Agent不会机械回复"您的问题已记录"，而是理解情绪，表达理解："理解您收到不合适商品的失望心情，我们会尽快为您解决这个问题。"
结尾
如今，在退换货场景中，Agent已经从"辅助工具"转变为"业务主角"。
正如我们一直描绘的“业务专家 + AI员工”的未来协作模式，人类员工不再纠缠于重复沟通与流程操作，而是聚焦策略和复杂判断，将大量标准化工作交由Agent执行，从根本上提升服务效率和组织韧性。
过去的售后客服团队往往要投入大量人力处理退换货，一旦业务高峰期来临，座席压力陡增、服务体验大幅下滑。
如今，借助退换货Agent的自动执行能力，企业可以真正实现：7x24小时不间断退换货处理，大规模售后接待的人员成本下降；用户自助完成，满意度提升。
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