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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-04-27 14:15:00
作者：JIfan
阅读量：173
文章目录
现在制造业难啊！电销团队每天几百通电话却转化率不到1%，客服坐席被重复问题缠得焦头烂额，销售新人翻烂了纸质产品手册还是答不上客户的专业疑问。直到走进某新能源汽车公司的营销中心，看到制造业大模型与中关村科金得助智能产品的结合，我才真正感受到：传统制造业的营销苦旅，终于有了解决方案。
先给大家说说制造业营销的"日常暴击"。在某新能源汽车公司的电销团队，我曾目睹这样的场景：
一位电销小哥每天要打100通外呼，其中60通会被直接挂断，剩下40通里有15通在重复回答"续航里程""充电时间"等基础问题，真正能深入沟通的不到5通
质检组每天要听200段录音，平均每段录音耗时5分钟，光是标记"未提及安全配置"这样的问题就占了70%的工作量
销售顾问带客户看车时，经常被问到"电池热管理技术和竞品有什么区别"，翻遍了产品PPT也找不到精准对比数据，只能尴尬地说"我回头查一下"
这些场景暴露了制造业营销的三大痛点：
1.基础服务效率低下：80%的沟通时间消耗在重复性问题上，核心销售动作被严重挤压
2.知识传递断层：产品手册更新滞后，新技术术语缺乏通俗解读，一线人员难以准确传递价值
3.数据利用粗放：每天产生的thousands of通话录音、聊天记录躺在服务器里，无法转化为优化策略的洞察
而制造业大模型落地解决方案的出现，就像给这些"老大难"问题开了一剂"智能药方"。
先说说让我眼前一亮的电销外呼场景。在该新能源汽车公司的呼叫中心，每一通电话背后都有两个"隐形助手"：制造业垂类大模型与科金得助大模型外呼系统。
（一）智能摘要：从"无效录音"到"黄金数据"
过去电销录音的质检和分析是个"体力活"，现在科金得助的大模型外呼系统能自动生成"对话心电图"：
关键词提取：自动识别通话中的"续航""快充""价格"等高频词，并用不同颜色标注优先级。比如当客户连续三次提到"冬季续航"时，系统会标红提示"需重点解答低温性能"
意图分析：通过NLP技术解析客户真实需求，将对话归类为"询价型""竞品对比型""疑虑型"等12类。某通录音中客户说"我同事的车夏天空调很费电"，系统立刻识别为"隐性续航焦虑"，并推送对应的"三电系统能效比"解答话术
实时摘要：通话结束后3秒生成摘要，包含客户关注点、异议点、下一步行动建议。电销小哥再也不用边听录音边手动记录，每天能多打20%的有效电话
我亲眼看到一位入职3个月的新人，用智能摘要功能快速掌握了高意向客户的沟通重点，首月成单量比同期新人高出45%。"以前听老员工的录音像听天书，现在大模型把重点都划好了，简直是'作弊级'辅助。"他笑着说。
（二）智能质检：从"大海捞针"到"精准扫描"
传统质检靠人工听录音找问题，就像在大海里捞针。而中关村科金得助智能大模型外呼的智能质检功能，就像给通话录音装了一台"CT扫描仪"：
全量覆盖：过去每天只能抽检10%的录音，现在100%的通话都能实时质检。系统预设了"未报工号""未提醒试驾""竞品贬低"等20+质检规则，一旦触发立即标红预警
风险分级：根据问题严重程度分为"致命项""改进项""建议项"。比如"承诺无法兑现的优惠"属于致命项，系统会立即通知主管介入；"话术不够流畅"则归为建议项，自动推送给培训部门
趋势分析：每周生成质检报告，揭示"73%的异议集中在充电桩分布""新人对电池质保政策的误答率达40%"等规律。该新能源汽车公司据此优化了培训课程，新人考核通过率从65%提升至89%
质检组的王组长感慨地说："以前我们是'消防员'，到处救火；现在大模型帮我们成了'预警员'，提前把问题扼杀在萌芽里。上个月因为质检疏漏导致的客诉，直接归零了。"
（三）智能填单：从"手动搬运"到"无感记录"
传统电销中，客户信息录入靠手动填写，不仅耗时还容易出错。中关村科金得助智能大模型外呼的智能填单功能，实现了"对话即录单"：
实体识别：自动提取通话中的客户姓名、手机号、车型偏好等实体信息，填入CRM系统对应字段。实测显示，姓名识别准确率达98%，车型识别准确率95%
需求结构化：将客户需求转化为结构化数据，比如"考虑家庭使用，希望后排空间宽敞，预算25万左右"会被拆解为"使用场景=家庭用车""核心诉求=空间""预算区间=20-25万"
自动关联商机：根据填单数据自动匹配附近4S店的库存和促销活动，比如北京地区有现车的A06车型优惠信息，实时推送给客户和对应销售顾问
数据显示，使用智能填单后，单通电话的后续处理时间从8分钟缩短至2分钟，CRM数据完整率从58%提升至92%。销售总监李总说："现在我们的商机数据就像'活的'，能实时流动起来，转化率自然就上去了。"
大模型外呼点击图片免费试用
如果说电销外呼是制造业营销的"前锋"，那智能知识库就是"中军大营"。在该新能源汽车公司的营销体系中，中关村科金得助智能知识库与制造业大模型的结合，正在重塑从坐席到销售的全链条能力。
（一）坐席助手：让小白秒变专家
在客服中心，最头疼的就是处理"非标问题"。比如客户问："你们的电池热失控防护和比亚迪刀片电池有什么区别？"以前坐席需要查资料、问专家，平均处理时间5分钟。现在有了智能知识库的坐席助手：
语义搜索：支持自然语言提问，无需精确关键词。输入"电池安全对比"，系统会优先展示近期竞品分析报告、技术白皮书片段、历史优秀应答话术
答案生成：根据搜索结果自动生成结构化回答，分点对比技术参数、测试数据、实际案例。比如对比针刺试验结果时，会引用第三方检测报告的数据："我方电池在针刺试验中未出现起火爆炸，温度峰值比友商低120℃"
实时纠错：当坐席回答存在不准确时，系统会在对话框侧边栏提示"注意：刀片电池的快充效率数据已更新至3.0版本"，避免错误信息传递
客服主管张姐告诉我，现在新人培训周期从2个月缩短到2周，复杂问题一次性解决率从52%提升至81%。"上周有个客户连续问了5个技术细节，坐席全靠知识库秒答，最后客户说'你们比我查百度还清楚'，直接下单了。"
（二）销售助手：从"产品背诵"到"价值创造"
在传统销售流程中，销售顾问往往沦为"PPT讲解员"。而智能知识库的销售助手功能，正在让销售回归"解决方案提供者"的本质：
话术智能推荐：根据沟通场景动态推荐话术。比如客户进入价格谈判阶段，系统会推送"价值锚定法"话术："我们的电池质保期比行业平均长2年，按年均2万公里计算，相当于每公里多保障0.15元"
案例库实时更新：自动抓取全国门店的成交案例，提炼"高转化技巧"。某门店销售用"对比试驾+家庭场景模拟"促成订单的案例，3小时内就同步到了全国500家门店的销售助手终端
销售冠军王经理分享了一个案例：他接待一位科技行业高管时，系统提示客户曾浏览过10篇电池技术论文。于是他跳过基础参数介绍，直接用知识库中的"固态电池技术路线图"展开交流，最终成交周期比平均缩短15天。"现在卖车就像打游戏开了'上帝视角'，知道客户的'隐藏需求'，自然能精准命中。"
（三）工单助手：让问题处理有"数"可依
制造业的售后工单处理，历来是"扯皮重灾区"。智能知识库的工单助手功能，正在用数据打通"责任认定-解决方案-进度跟踪"的闭环：
自动派单：根据问题关键词（如"电机异响""车机卡顿"）自动匹配责任部门，准确率达91%。过去需要人工流转的工单，现在10秒内完成派发
解决方案库：内置2000+常见问题的处理流程，包括故障排查步骤、备件更换标准、索赔政策依据。维修师傅在现场通过APP搜索"空调不制冷"，能获得从电路检测到冷媒压力测试的全流程指引
进度可视化：客户可通过APP实时查看工单状态，系统自动推送"维修已进入备件采购阶段，预计3天解决"等通知，投诉率下降63%
售后总监陈总说："以前处理一个复杂工单要开3次协调会，现在大模型把责任、流程、依据都摆得清清楚楚，各部门扯皮的时间省下来，解决问题的效率自然就高了。"
从新能源汽车公司我们可以知道，他们用半年时间证明了：制造业大模型不是"花瓶"，而是实实在在的生产力工具。电销转化率提升58%、客服人力成本降低40%、销售新人成才周期缩短60%，这些数据背后是智能化对营销全链条的重构。
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可能有人会说："我们是中小型制造企业，哪有财力搞大模型？"中关村科金得助智能的SaaS化服务其实已经降低了门槛——每月几千-几万元的费用，就能获得和头部企业同等的智能能力。就像当年的ERP系统从奢侈品变成标配，大模型正在成为制造业的"新基建"。
最后想分享一个观察：制造业的智能化转型，从来不是要让机器取代人，而是让人做更有价值的事。当电销小哥不用再重复回答基础问题，当销售顾问能聚焦客户的深层需求，当客服坐席能提供有温度的解决方案，我们才真正回到了"以客户为中心"的本质。这，或许就是制造业大模型带给行业的最大启示。
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