在AI浪潮席卷各行各业的当下，几乎所有企业管理者都已经意识到：AI将是未来竞争的关键。 几乎所有人都在思考，如何才能尽快推动企业从传统的"人力驱动"转型为"AI驱动"，抓住"人口红利"到"AI红利"的历史机遇。 然而，真正落到实践层面，问题却变得复杂：企业的业务庞杂、流程繁多，转型远不是一句口号。许多管理者虽然知道"AI转型迫在眉睫"，但具体该如何 转？从哪里先下手？往往陷入困境，一筹莫展。 因此，对于许多企业而言，当下最核心的问题不是"要不要用AI"，能否找到那个能同时满足「价值确定性」和「场景适配性」的最佳战略支点。 在众多业务环节中，客户联络正是那个可立即点燃价值飞轮的起点：数据天然在线、流程高度标准化、结果可清晰量化。它不仅能让AI价值迅速可见，更 能成为企业全局转型的战略支点。 为什么说客户联络是企业AI转型的最佳起点？ 原因很简单：它既直通企业核心价值，又具备天然的AI适配条件，还能快速消除转型焦虑。 首先，客户联络是最接近现金流的环节。无论是售前咨询、销售转化，还是售后服务与客户留存，每一次对话都直接关系到收入和口碑。AI在这里落地， 价值转化是立竿见影的：转化率提升、获客成本下降、客户体验改善 ...

在竞争白热化的3C家电市场，产品性能的差距越来越小，价格战卷到极限，消费者获取信息的方式却变得越来越主动。社交媒体种草、测评视频、KOL推 荐、群聊讨论……用户在抵达品牌之前，往往已完成80%的购买决策。 △视频网站上的家电测评 真正的竞争，已经从货架、广告，转移到"对话"的那一刻。谁能在售前阶段抓住消费者最后的犹豫，谁就拥有转化的主动权。 这意味着，当消费者来到品牌的客服界面，他们提出的问题往往不再是"这款有吗""多少钱"这样的初阶咨询，而是更细致、更有针对性的专业提问。 比如购买一个扫地机器人，消费者可能会问：上下水怎么设计？想要嵌入柜体，预留空间该如何规划？ 在冰箱类目，消费者则会在关注制冷、保鲜、能耗等基本参数外，还考虑嵌入式安装是否适配厨房空间、冰箱颜色是否能与定制橱柜协调等等。 同时，消费者的决策也从"买不买"转向"买哪一款更合适"：哪个品牌更懂我？哪个型号更划算？哪个功能最打动我？这也为品牌的服务方式带来了两大变 化： 这种变化也为品牌的服务方式带来了两大变化： 但问题在于，消费者越来越专业，问题越来越细，需求越来越个性化——而许多品牌的客服体系，还停留在"答FAQ""报价格""贴参数"的阶段。 ...

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： 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"： 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。 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； 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 ...

AI正在重写企业经营的底层逻辑。 长期以来，企业的核心能力，往往依赖于组织建设与人力资源配置：谁能找到合适的人才、构建高效的团队、打造稳健的流程，谁就能在竞争中占据优势。 但这一套逻辑，正在被AI快速重构。 随着AI Agent的能力不断演进，AI正从一个"辅助工具"，升级为真正能独立执行任务、持续学习优化的"AI员工"。它不仅改变了具体岗位的工作方式，更开 始撼动企业的组织架构与运营逻辑。 对大多数企业而言，原有以人为中心的组织结构，正在暴露出越来越多的问题：成本高、人效低、结构臃肿、响应迟缓。与此同时，那些更早拥抱AI的企 业，已在客户服务、营销转化、运营效率等核心环节实现突破式提升。 这不是一场工具层面的更新，而是一场驱动方式的更替，如同从马车到汽车的转变。 所以，对于企业管理者而言，AI时代真正的挑战已经不再是"要不要用AI"的问题，而是能够实现从"人力驱动到AI驱动"转型升级的问题。 企业经营的目标，从来不是维持现状，而是持续增长与领先。 然而在"人力驱动"的逻辑下，企业增长往往受制于人力资源的极限。以一家大型家电企业为例，在售后环节需要数百名客服来应对咨询。团队规模越大，管 理层级越多，沟通链条越 ...