憑藉高效率與標準化運營，連鎖便利店已成為零售市場增長最快的業態。但當規模擴張至上千家門店，規模效應也同樣伴隨複雜的管理與支持挑戰。

對於連鎖品牌而言，總部不僅承擔商品供應、它還需要為門店提供報損、調撥、營銷、會員、物流等多維度支持。全國數百、上千家門店每天的諮詢與請求，形成了巨大的運營流量。

如何高效地運作、管理、支撐這些門店，已成為連鎖品牌的核心挑戰。

然而，傳統依賴人工的中台模式正陷入結構性困境：支持量激增、人力成本高企、響應速度下降。連鎖品牌面臨要麼擴編客服、承受高成本，要麼犧牲效率與門店體驗的兩難選擇。

但AI的進化正在打破這一平衡。特別是以ZENAVA為代表的新一代智能體，不再只是“回答問題”的機器人，而能真正理解業務、執行操作、完成閉環。

它讓過去依賴人工客服完成的任務，如今由AI自主承接——讓連鎖便利店的服務中台，從“人力支撐”邁向“AI驅動”，開啓全新的運營方式。

一、連鎖品牌的“人力困局”，規模之下的效率極限

過去，連鎖便利店的運營一直依靠龐大的人工中台。

客服、運營、供應鏈等部門協作，構成總部面向門店的“服務網絡”。過去幾年，這一模式確實支撐了企業的快速擴張，但當門店數量邁入千店後，隱患集中爆發。

首先是成本失控。

總部的支持需求幾乎隨門店數量成倍增長，因此客服與後台人力只能不斷擴編。但這一模式的邊際效率卻在遞減——每新增一家門店，成本在上升，但服務體驗並未改善。對於利潤率本就微薄的便利店行業而言，這樣的結構逐漸不可持續。

其次是效率受限。

人工客服的流程天然存在“慢變量”：問題分類、流轉、跟進、確認，往往跨多個系統和部門。從門店提交諮詢到最終解決，平均要經過數個環節。流程越標準化，信息流轉反而越慢。

更深層的問題在於割裂與冗餘。

不同業務線各自維護知識庫和處理流程，信息標準不統一。門店員工反覆描述問題、客服重複確認細節、部門間頻繁交接，大量時間被浪費在溝通和記錄中，而非解決問題。

更令人沮喪的是，“智能客服”並未真正帶來智能。

傳統機器人只能匹配關鍵詞，無法理解複雜的業務場景；面對圖片、報損、審批等任務，只能停留在“答題式交互”，最終仍需人工介入。AI成了新的入口，卻沒有成為新的生產力。

在這種模式下，連鎖品牌陷入了典型的運營悖論：規模越大，支撐體系越重；投入越多，效率越低。

二、ZENAVA，讓總部支持從人力執行走向智能協同

ZENAVA的出現，讓連鎖便利店的支持體系完成了一次從“人力執行”到“智能協同”的躍遷。

不同於傳統系統依賴人工判斷與流轉，ZENAVA 通過自然語言理解、視覺識別和跨系統聯動，能直接對接總部的各類業務流程——實現“問得懂、聽得清、做得快、管得全”的全流程自動化。

以貨品報損為例，過去門店員工需要將破損商品拍照上傳，由人工客服識別商品、判斷損壞程度、填寫記錄、提交系統。整個過程既耗時，又容易出錯。

而使用 ZENAVA 之後，AI能自動識別圖片內容，判斷是否符合報損標準，並自動生成報損記錄。整個過程只需要幾秒鐘，且完全不需要人工介入。

在供應鏈異常處理上，過去門店遇到配送商品破損，需先聯繫客服，客服再收集信息、建立工單、轉交相關部門跟進。不僅流程長、而且響應慢。

使用 ZENAVA 後，門店只需將破損商品照片和文字説明發送給 AI，系統便能自動生成工單並分派至對應責任人，全程流轉自然，效率大幅提升。

在營銷活動的資料查詢方面，傳統客服往往一次返回大量資料，員工仍需自行篩查，耗時耗力。

而 ZENAVA 能基於企業統一知識庫理解員工的問題，精準檢索關鍵信息，並生成簡明答案，讓門店幾秒內就能獲得所需指引。

整體上，ZENAVA 讓連鎖便利店的服務支持體系從“被動服務”轉向“主動協作”，讓AI真正融入企業運營鏈條，成為能理解業務、執行任務、完成閉環的“數字員工”。

當然，ZENAVA 的價值，不只在於提升效率，更在於改變總部支持的底層邏輯。

它讓過去又依賴龐大人力維繫的服務中台，變成完全由AI驅動的運營方式。在這個過程中，AI 不再只是輔助工具，而成為企業運營的智能主體，讓企業在更低成本下實現更高效率。

可以説，ZENAVA讓連鎖便利店真正進入智能運營時代。