网络研讨会回顾：Nana 如何用智能体提升客户体验

大多数客服团队靠增加人手来扩张，但这种模式终会失效。工单量不断增加，服务质量下降，客服人员在轮班中反复处理相同任务，最终精疲力竭。

Nana 是沙特最大的超级应用之一，选择了另一条路。在《智能体幕后：Nana 如何利用 AI 智能体改变客户体验》中，Nana 客户体验负责人 Karim Mustafa 分享了公司如何在客服运营中部署 AI 智能体，以及这对团队、成本和质量评分带来的变化。

AI 客服为何重要

客服首先是质量问题，其次才是成本问题。

管理客服团队最难的不是招聘，而是培训员工始终展现同理心、以温暖的方式回应，并在每天数千次对话中保持服务质量。仅靠人工几乎无法实现规模化。

Nana 于 2016 年作为沙特生鲜配送的先行者起步。十年间，公司扩展为覆盖洗衣、洗车、外卖等服务的完整超级应用。随着产品发展，客户咨询量也不断增加。团队需安排 54 名客服人员轮班，才能满足需求。

转折点出现在 Nana 从 FAQ 机器人和基础聊天工作流转向基于 ElevenLabs 构建的真正前端 AI 智能体。该智能体直接在 Nana app 内处理客户对话，可解决问题、回答疑问、跟踪订单，并在必要时升级处理。服务质量立即得到提升且保持一致。

业务影响十分显著：

1. Nana 将客服成本降低了 85%
2. 响应时间缩短至几秒

客服人员从一线支持岗位转至更高价值的角色，专注于改进 AI 工作流。

几名前客服智能体现已加入其他部门，利用对客户痛点的了解，改善整个企业的运营。

智能体幕后：Nana

使用 ElevenLabs 前，团队尝试过多家 CRM 和 AI 提供商。每家都承诺自动化，结果却令人失望。

一些供应商为方案收取高价，而这些方案只是贴牌的 ElevenLabs 技术，额外增加了成本。

直接改用 ElevenLabs 后，结果发生了变化。聊天智能体已在 Nana app 中上线，并在生产环境运行。另一个使用AI 语音智能体进行外呼的用例也已上线，并在持续扩展。一项原本通过传统工作流需数周才能完成的重要内部项目，仅用一天便构建完成，并接入了所有后端系统。

Karim 介绍了团队思考问题方式的转变。面对新的运营挑战，默认问题不再是需要多少人，而是能多快构建一个智能体来处理。

剩余客服团队成员可选择固定班次，或与 AI 相关 KPI 挂钩的弹性工时。所有人都选择了弹性模式。

Nana 的最佳实践

1. 采用多模态。Nana 发现，客户不仅想打电话，也希望通过文字沟通。匹配客户行为的渠道，让采用过程更顺畅、效果更快显现。
2. 重视提示词质量，而不只是技术。AI 的表现取决于指令质量。Karim 的团队投入时间编写提示词，教智能体如何展现同理心，并以符合品牌调性的方式回应。
3. 部署阿拉伯语时，使用元音符号 tashkeel。在智能体提示词的阿拉伯语文本中添加元音标记，可显著提升发音准确度和自然度。
4. 让人工客服前移，而不是退出。剩余团队最适合用于改进 AI，而不是被 AI 替代。让他们负责工作流设计和质量审核。
5. 从第一天起就为规模化而构建。第一个智能体上线后，同一平台还可支持外呼、内部工作流、广告和跨部门用例。如今，其他团队需要快速启动新项目时，都会向 Nana 团队寻求帮助。
6. 直接使用源头技术。Nana 评估的多家供应商都在加价转售 ElevenLabs。直接基于 ElevenLabs 构建，让 Nana 能使用最新模型、降低成本，并获得直接的工程支持。

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