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每年40万通售后来电,一家医疗设备企业如何用AI降低60%服务成本?

原创

2026/08/14 15:35:19

来源:天润融通

作者:Tian

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本文摘要

产品卖得越多,客服团队就必须越大吗?对一家每年承接约40万通售后来电的医疗设备企业而言,答案正在被重写。医疗设备售后并非简单问答。用户往往说不清设备型号、错误代码和操作过程;客服既要持续追问、判断和指导,也要在问题无法解决时完成信息登记与换新申请。

产品卖得越多,客服团队就必须越大吗?对一家每年承接约40万通售后来电的医疗设备企业而言,答案正在被重写。

医疗设备售后并非简单问答。用户往往说不清设备型号、错误代码和操作过程;客服既要持续追问、判断和指导,也要在问题无法解决时完成信息登记与换新申请。

如今,这家企业将从问题识别、故障排查到换新登记的整套流程交给Zenava售后数字员工承接。在业务持续增长的同时,企业无需同步扩充客服团队。

每年约40万通售后咨询场景下,AI承接完整服务流程

01 不是回答问题,而是像资深客服一样完成专业排障

医疗设备售后真正困难的地方,不是提供一个标准答案,而是在用户信息不完整、描述不准确的情况下,一步步找到问题原因。

一次真实服务中,用户只表示血糖仪出现了故障码,无法准确说明设备型号。Zenava先确认设备显示的是E3错误码,再引导用户查看设备背面的产品标签。

当用户将“GA-3”误说成“G2-3”时,Zenava并未按错误型号继续回答,而是发现系统中没有对应产品,主动提醒用户重新核对,最终确认正确型号。

从识别错误代码到理解用户操作,AI承接的是持续理解、主动追问和动态决策的专业排障流程

确认型号后,Zenava会围绕实际使用过程展开排查:是否先插入试条再采血,试纸是否在空气中暴露超过三分钟,是否重复使用,以及是否插入正确的测试接口。每得到一个回答,它都会判断问题是否排除,并决定下一步检查什么。

从错误码识别、型号确认到故障原因判断的连续排查

资深客服积累的产品知识和排障经验,因此可以被稳定复制到每一次客户沟通中。无论来电量如何变化,客户获得的排查流程、服务标准和专业程度都更一致。

02 排查只是开始,关键是把售后流程真正推进下去

许多传统客服机器人可以回答问题,却无法处理问题。远程排查没有解决故障时,用户仍需转接人工、重新说明设备型号、故障情况、联系方式和收件地址;机器人接听了电话,却没有真正完成售后服务。

Zenava不仅能够判断问题,也能够继续执行后续流程。完成多轮排查后,如果用户按指导重新测试,血糖仪仍然出现错误代码,Zenava会判断设备需要寄回处理,并主动提出申请换新。

随后,它会采集姓名、联系电话、设备型号和收件地址等所需信息。当用户无法准确说出详细地址时,Zenava根据已有信息匹配多个相似地址,引导用户逐一确认,最终补全收件信息。

一通电话完成多轮排查、信息采集与换新登记

信息确认完成后,Zenava自动登记换新申请,并说明后续联系、设备寄回和包裹信息填写等注意事项。从识别故障、连续排查,到采集信息、登记换新,一通电话即可完成一次完整的售后服务流程。

AI的价值不止于给出答案,而在于独立承接售后任务,并推动业务流程向前执行

03 让售后服务能力,不再与客服人数线性绑定

过去,企业想要承接更多售后需求,最直接的方法是增加客服人员。但人员越多,招聘、培训、排班和管理成本越高;业务量波动时,还可能同时面对高峰期接不完、低峰期人力闲置的问题。

Zenava售后数字员工能够承接从产品识别、专业排障到换新登记的完整流程。在用户规模和售后需求持续增长时,企业可以减少对新增人力的依赖,让人工客服集中处理更复杂、更特殊的问题。

服务能力随业务增长扩展,而非与客服人数线性绑定

对这家医疗设备企业而言,AI带来的不仅是售后服务成本降低约60%,更是一套可以规模化复制、持续稳定运行的服务能力。产品销量增长,不再意味着客服团队必须同步扩张。

如果您的企业同样面临大规模售后呼入、多产品型号支持、复杂故障排查,或人工团队难以持续扩张等问题,Zenava售后数字员工可以从一个高频场景开始,帮助企业验证AI在降本、提效和提升客户体验上的实际价值。

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