Trinity Logistics 用 ElevenAgents 自动化来电，利润率提升 25%

隆重推出 Eleven v4，这是我们迄今为止最具情感表现力的模型。

Trinity Logistics 是一家建立在牢固人际关系之上的第三方物流提供商（3PL）。

他们的特别之处在于对“以人为本”文化的坚守，重视与所服务的每一家承运商和客户建立深厚关系并提供个性化服务。对于一家货运和物流公司来说，这可不是常见的差异化优势。 Trinity 凭借其“以人为本的货运解决方案®”频频登上头条，从一家小型区域性经纪商成长为领先的全国性物流提供商，同时始终专注于最重要的事情：提供卓越服务、建立持久关系，并以正确的方式做事。

如今，为了支持这支以人为本的团队，Trinity 引入了 ElevenAgents 来自动化其入站销售工作流。当承运商致电询问发布在行业平台上的货运信息时，智能体会根据 Trinity 设定的参数协商费率并预订货运。这让承运商能够以无缝、零接触的方式完成整个预订流程。

在 Trinity 开始使用 ElevenLabs 之前，他们通过外部提供商来自动化入站电话。不断增长的呼叫量使这项服务面临成本过高、难以持续的风险。作为效率提升计划的一部分，他们决定将这项能力引入内部，并直接联系 ElevenLabs 寻求原生解决方案。他们选择 ElevenAgents，是因为其自助式特性让 Trinity 能够轻松与自定义运营系统集成，快速部署工作流，并高效响应系统需求和反馈。

然而，这并非从零启动一个全新流程，团队对这次迁移处理得极为谨慎。他们不想打乱当前的工作流。成功的衡量标准是，运营团队中没有人会察觉到技术团队已经重新搭建了平台。他们设计了一套逐个团队过渡的流程，每周花时间监测反馈，然后再让下一个部门接入，最终员工甚至不知道自己已经被迁移到了新系统。

这个内部平台立即赋予了团队更强的控制力，使他们能够快速响应内部反馈并优化工作流，而无需忍受外部供应商周期的延迟。他们还成功将 Trinity 的运输管理系统（TMS）与 ElevenLabs 集成。这种原生连接让工程团队能够更快部署更新并缩短开发周期。与许多依赖昂贵、僵化的第三方供应商的同行不同，Trinity 将此事视为一项工程计划。他们将工作流迁移到内部，从而能够根据实时反馈调整提示词和智能体行为，从数周的供应商周期转变为快速的内部调整。

成果既体现在效率上，也体现在对业务有实际影响的结果上

自动化系统实现了 4% 的成功订舱率（与之前的系统完全持平）。
与旧有预订方式相比，自动化货运的利润率高出 25%。这得益于 Trinity 运营团队与技术团队之间更紧密的反馈闭环。
与此同时，Trinity 将每分钟平台成本降低了 40%。
在整个业务范围内，这相当于每月约 30,000 通入站电话和 1,000 票自动预订的货运。

这并非 Trinity 团队首次测试 AI 解决方案，但鉴于他们对人员和无缝体验的重视，他们谨慎而周全地对待这次实验，如今正在考虑更多应用场景。未来项目包括过滤入站呼叫量，以及构建客户支持智能体来解决重复性咨询。

“我们的系统与 ElevenLabs 的原生集成让我们能够顺畅地自动化费率协商。这使自动化货运的利润率提高了 25%，同时将平台成本降低了 40%。”

Zac McCool，Trinity Logistics 技术高级总监

影响不仅限于财务层面。Trinity 非工作时间运营总监 Kimberley Pant 领导着一支七人的远程团队，过去在典型的周六要处理 500 到 600 通入站电话。如今这一数字已接近 120 通，ElevenAgents 现在会在人工接听之前处理约 60% 至 70% 的承运商入站电话。

我在 Trinity 工作了 21 年。这是第一个真正为我的团队腾出时间、而不是要求更多的全新系统。

Kimberley Pant，Trinity Logistics 非工作时间运营总监

腾出的时间改变了她的团队每天的日常工作。他们不再疲于接听每一通关于已发布货运信息的电话，而是处理异常情况（例如卡车故障、司机滞留在发货方、提货编号无法使用），团队现在可以花更多时间在货运变得紧急之前与承运商预先预订。Trinity 不再需要为周末的呼叫高峰增派人手；节省下来的时间投入到企业赖以建立的承运商关系中。

AI 远非取代人类，而是通过自动化枯燥的后台任务，帮助 Trinity Logistics 保持以人为本，让团队能够重新获得时间，用于需要个性化关注的高价值工作。通过分流常规业务量，员工可以将精力集中在复杂的关系和高质量的互动上，而这些正是他们业务成功的核心。简而言之，Trinity 将 AI 视为支持其现有文化的“公用事业”，而非定义文化的“替代品”——这也是我们所看到的 AI 与人类合作演进的未来。

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