原创
2025/11/28 15:27:14
来源：天润融通
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本文摘要
对于连锁品牌而言，总部不仅承担商品供应、它还需要为门店提供报损、调拨、营销、会员、物流等多维度支持。全国数百、上千家门店每天的咨询与请求，形成了巨大的运营流量，如何高效地运作、管理、支撑这些门店，已成为连锁品牌的核心挑战
凭借高效率与标准化运营，连锁便利店已成为零售市场增长最快的业态。但当规模扩张至上千家门店，规模效应也同样伴随复杂的管理与支持挑战。
对于连锁品牌而言，总部不仅承担商品供应、它还需要为门店提供报损、调拨、营销、会员、物流等多维度支持。全国数百、上千家门店每天的咨询与请求，形成了巨大的运营流量。
如何高效地运作、管理、支撑这些门店，已成为连锁品牌的核心挑战。
然而，传统依赖人工的中台模式正陷入结构性困境：支持量激增、人力成本高企、响应速度下降。连锁品牌面临要么扩编客服、承受高成本，要么牺牲效率与门店体验的两难选择。
但AI的进化正在打破这一平衡。特别是以ZENAVA为代表的新一代智能体，不再只是“回答问题”的机器人，而能真正理解业务、执行操作、完成闭环。
它让过去依赖人工客服完成的任务，如今由AI自主承接——让连锁便利店的服务中台，从“人力支撑”迈向“AI驱动”，开启全新的运营方式。
连锁品牌的“人力困局”，
规模之下的效率极限
过去，连锁便利店的运营一直依靠庞大的人工中台。
客服、运营、供应链等部门协作，构成总部面向门店的“服务网络”。过去几年，这一模式确实支撑了企业的快速扩张，但当门店数量迈入千店后，隐患集中爆发。
首先是成本失控。
总部的支持需求几乎随门店数量成倍增长，因此客服与后台人力只能不断扩编。但这一模式的边际效率却在递减——每新增一家门店，成本在上升，但服务体验并未改善。对于利润率本就微薄的便利店行业而言，这样的结构逐渐不可持续。
其次是效率受限。
人工客服的流程天然存在“慢变量”：问题分类、流转、跟进、确认，往往跨多个系统和部门。从门店提交咨询到最终解决，平均要经过数个环节。流程越标准化，信息流转反而越慢。
更深层的问题在于割裂与冗余。
不同业务线各自维护知识库和处理流程，信息标准不统一。门店员工反复描述问题、客服重复确认细节、部门间频繁交接，大量时间被浪费在沟通和记录中，而非解决问题。
更令人沮丧的是，“智能客服”并未真正带来智能。
传统机器人只能匹配关键词，无法理解复杂的业务场景；面对图片、报损、审批等任务，只能停留在“答题式交互”，最终仍需人工介入。AI成了新的入口，却没有成为新的生产力。
在这种模式下，连锁品牌陷入了典型的运营悖论：规模越大，支撑体系越重；投入越多，效率越低。
ZENAVA，让总部支持
从人力执行走向智能协同
ZENAVA的出现，让连锁便利店的支持体系完成了一次从“人力执行”到“智能协同”的跃迁。
不同于传统系统依赖人工判断与流转，ZENAVA 通过自然语言理解、视觉识别和跨系统联动，能直接对接总部的各类业务流程——实现“问得懂、听得清、做得快、管得全”的全流程自动化。
以货品报损为例，过去门店员工需要将破损商品拍照上传，由人工客服识别商品、判断损坏程度、填写记录、提交系统。整个过程既耗时，又容易出错。
而使用 ZENAVA 之后，AI能自动识别图片内容，判断是否符合报损标准，并自动生成报损记录。整个过程只需要几秒钟，且完全不需要人工介入。
在供应链异常处理上，过去门店遇到配送商品破损，需先联系客服，客服再收集信息、建立工单、转交相关部门跟进。不仅流程长、而且响应慢。
使用 ZENAVA 后，门店只需将破损商品照片和文字说明发送给 AI，系统便能自动生成工单并分派至对应责任人，全程流转自然，效率大幅提升。
在营销活动的资料查询方面，传统客服往往一次返回大量资料，员工仍需自行筛查，耗时耗力。
而 ZENAVA 能基于企业统一知识库理解员工的问题，精准检索关键信息，并生成简明答案，让门店几秒内就能获得所需指引。
整体上，ZENAVA 让连锁便利店的服务支持体系从“被动服务”转向“主动协作”，让AI真正融入企业运营链条，成为能理解业务、执行任务、完成闭环的“数字员工”。
当然，ZENAVA 的价值，不只在于提升效率，更在于改变总部支持的底层逻辑。
它让过去又依赖庞大人力维系的服务中台，变成完全由AI驱动的运营方式。在这个过程中，AI 不再只是辅助工具，而成为企业运营的智能主体，让企业在更低成本下实现更高效率。
可以说，ZENAVA让连锁便利店真正进入智能运营时代。
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