大模型行业应用：得助智能与头部物流企业合作，助力出海业务营销新突破！

成功案例

2025-05-07 15:25:00

作者：JIfan

阅读量：180

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文章摘要：随着中国企业出海浪潮兴起，跨境物流需求激增，但国际业务拓展面临重重挑战。今天分享一个大模型在物流行业的应用，某头部物流企业深陷传统人工外呼效率低下、营销机器人应答机械、客户转化困难的困境。2024年末该企业携手中关村科金得助智能，基于大模型和生成式AI技术升级成为大模型外呼系统，单日营销获客数提升超2倍，成功突破国际业务营销瓶颈，开启智能化转型新篇章。

随着中国企业出海浪潮兴起，跨境物流需求激增，但国际业务拓展面临重重挑战。今天分享一个大模型在物流行业的应用，某头部物流企业深陷传统人工外呼效率低下、营销机器人应答机械、客户转化困难的困境。2024年末该企业携手中关村科金得助智能，基于大模型和生成式AI技术升级成为大模型外呼系统，单日营销获客数提升超2倍，成功突破国际业务营销瓶颈，开启智能化转型新篇章。

大模型行业应用

一、国际物流出海热潮下的营销困境

近年来，中国企业出海热潮汹涌，产品出海、产能出海与品牌出海齐头并进，跨境物流需求呈爆发式增长。众多物流企业纷纷将目光投向国际市场，期望在这片广阔的蓝海中拓展业务版图。然而，现实却给这些企业泼了一盆冷水，传统营销方式在国际业务拓展中遭遇重重困境。

以某国际领先的物流企业为例，该企业原本在国内市场凭借优质的服务和成熟的运营模式取得了不错的成绩，但在进军国际市场时，却发现原有的营销模式难以适应新环境。传统人工外呼营销效率低下，面对国际市场庞大的客户群体，人工外呼不仅速度慢，而且人力成本高昂，难以支撑国际业务的规模化扩张。想象一下，在国际业务中，企业需要面对不同国家、不同文化背景的客户，人工外呼团队需要花费大量时间和精力去了解当地市场和客户需求，效率之低可想而知。

同时，传统营销机器人也暴露出诸多问题。由于对复杂物流业务场景的理解有限，应答机械死板，无法精准理解客户意向，导致优质客户难以转化。当海外客户急切询问“清关延误能否优先处理”时，客服机器人只能机械地回复“我们会尽快处理”，这种缺乏针对性的回答无法满足客户的实际需求，也无法让客户感受到企业的专业和用心，从而大大降低了客户的转化率。

二、大模型行业应用：破解国际物流营销困局的关键

在传统营销方式陷入困境之时，大模型技术犹如一道曙光，为国际物流企业的营销难题提供了解决方案。2024年末，这家头部物流企业与中关村科金得助智能达成合作，基于大模型和生成式AI技术，开启了国际业务营销的新征程。双方依托得助大模型平台，将企业原有的人工外呼系统全面升级为大模型外呼系统，这一转型取得了显著成效，单日营销获客数提升2倍多。

这场转型并非简单的技术叠加，而是通过AI重构了客户沟通的本质。大模型技术让机器能够听懂客户的弦外之音，像资深销售一样捕捉商机，为国际物流企业的营销带来了全新的思路和方法。

（一）跨场景的深度语义理解

传统外呼机器人严重依赖预设话术，在面对复杂的问答场景和个性化需求时，往往显得力不从心。而大模型凭借千亿级参数规模和强大的预训练能力，能够快速理解行业术语，如“清关时效”“关税计算”等。在国际物流业务中，这些专业术语频繁出现，客户在咨询时也会使用各种专业表述。大模型外呼系统能够准确理解客户的意图，并根据对话上下文动态调整应答策略。例如，当客户询问关于不同运输方式的清关时效差异时，大模型外呼可以根据预设的知识库和实时数据，为客户提供详细的解答，并根据客户的需求推荐最合适的运输方式。

（二）情绪感知与动态应答

传统外呼机器人缺乏情感识别能力，机械的应答常常引发客户的抵触情绪。在国际业务中，客户来自不同的文化背景，情绪表达也更加多样化。大模型通过NLP情感分析技术，能够更好地理解客户的语气、语速、关键词等，如“着急”“成本太高”等。当系统检测到客户情绪急切时，会触发智能应答策略，给予客户更多的安抚和解决方案。比如，当客户因为货物运输延误而着急时，大模型外呼可以先表达对客户心情的理解，然后详细说明延误的原因和目前的处理进度，同时提供一些补偿措施，让客户感受到企业的关怀和重视。

（三）多轮对话与意图理解，实现精准转化

传统外呼系统缺乏上下文记忆能力，难以深度理解客户需求。在国际物流业务中，客户的需求往往是复杂多样的，需要通过多轮对话才能准确把握。大模型通过长上下文理解，结合对话历史和客户标签，能够更好地实现客户转化。例如，在初次与客户沟通时，大模型外呼可以了解客户的基本需求和运输偏好，并记录在客户标签中。在后续的沟通中，系统可以根据这些标签和对话历史，为客户提供更加个性化的服务和推荐。如果客户在之前的对话中提到对运输成本比较敏感，那么在后续推荐运输方案时，系统可以优先推荐成本较低的方案，并详细说明其优势和适用场景，从而提高客户的转化率。

大模型行业应用：得助智能与头部物流企业合作，助力出海业务营销新突破！

三、大模型外呼的多重优势

中关村科金得助智能凭借其在大模型技术攻坚能力和深度场景适配方面的优势，助力客户实现了营销智能化转型，打造了行业标杆解决方案。其核心优势主要体现在以下四大维度。

（一）数据攻坚，海量数据短时间提纯

在国际物流业务中，企业积累了大量的历史数据，但这些数据往往存在噪音、标签缺失等问题。得助智能针对客户提供的数万条历史录音，运用智能数据清洗技术，通过大模型自动抽取关键标签。例如，从客户的对话录音中提取出关于运输目的地、货物类型、运输时间等关键信息。同时，结合人工审核补充QA及对话示例，构建精准的对话知识体系。这一过程仅用极短时间就完成了业务流程标准化，为高精度外呼模型的搭建提供了有力支撑。通过对海量数据的快速提纯，企业能够更好地了解客户需求和市场趋势，从而制定更加精准的营销策略。

（二）模型优化，双轨策略攻克行业难题

针对行业普遍存在的应答失真、话术生硬、响应卡顿难题，大模型外呼创新搭载检索增强生成技术（RAG）。该技术通过智能检索引擎实时匹配业务知识库，动态优化对话逻辑与表达方式。在国际物流业务中，业务知识库包含了大量的运输规则、关税政策、清关流程等信息。当客户提出问题时，系统可以快速从知识库中检索相关信息，并结合大模型的生成能力，为客户提供准确、流畅的回答。在实战测试中，“国际业务”标签识别准确率提升至83.33%，更实现了拟真话术应答与极速响应，让大模型外呼拥有真人般的应变能力与沟通温度。这使得客户在与机器人沟通时，能够感受到更加专业、高效的服务，提高了客户的满意度和忠诚度。

（三）闭环迭代，Badcase驱动持续升级

为了确保大模型外呼系统的性能不断提升，得助智能建立了Badcase闭环迭代机制。针对会话流程偏差、标签误判、ASR转译问题，通过新增对话示例、优化Prompt指令、扩充热词库等定向修复。例如，当系统在处理某个特定问题时出现错误应答时，技术人员可以分析原因，新增相关的对话示例，让系统学习正确的应答方式。同时，优化Prompt指令，引导系统更加准确地理解客户意图。通过不断扩充热词库，提高系统对行业新词汇和流行语的识别能力。经过持续的优化和升级，系统实现了标签准确率91.85%、话术合理率97.14%，持续强化了场景适应性。这使得大模型外呼系统能够更好地适应国际物流业务的不断变化和发展。

闭环迭代，Badcase驱动持续升级

（四）成效验证，营销智能化转型标杆成果

项目上线后，大模型外呼取得了显著的成效。接通率达到58.44%，首句挂机率压降16.34%。在3万+潜客名单中成功筛选115名高价值用户，验证了大模型技术在国际业务拓客场景的规模化落地能力。这一成果不仅为企业带来了实际的业务增长，还为营销智能化转型提供了可复用的方法论。其他国际物流企业可以借鉴该企业的经验，通过引入大模型技术，实现自身营销模式的升级和创新。

四、大模型在国际物流更多场景的推广应用前景

这仅是国际物流智能化的一个切片，随着大模型在更多国际业务营销场景的推广应用，AI将不仅仅提升日均触达量，更能让每通电波都承载着商业洞察和客户连接机会。

在客户关怀方面，大模型外呼可以定期向客户发送货物运输状态提醒、节日问候等信息，增强客户与企业之间的粘性。例如，在货物运输过程中，系统可以实时跟踪货物位置，并及时向客户反馈运输进度。在重要节日时，系统可以自动发送个性化的节日祝福，让客户感受到企业的关怀。

在市场调研方面，大模型外呼可以收集客户对物流服务的意见和建议，为企业改进服务提供依据。通过与客户的深入沟通，了解客户对运输价格、运输时间、服务质量等方面的满意度和需求，从而有针对性地进行优化和改进。

在竞争对手分析方面，大模型外呼可以通过与客户的交流，了解客户选择竞争对手的原因和优势，为企业制定竞争策略提供参考。例如，当客户提到选择其他物流企业是因为其价格更低时，企业可以分析自身成本结构，寻找降低成本的方法，以提高自身的竞争力。

五、得助智能大模型外呼系统免费预约演示

AI大模型外呼系统免费试用

大模型技术为国际物流企业的出海营销带来了新的机遇和突破。得助智能与头部物流企业的合作案例，充分展示了大模型外呼在国际物流业务中的巨大价值。通过跨场景的深度语义理解、情绪感知与动态应答、多轮对话与意图理解等功能，大模型外呼系统解决了传统营销方式的诸多难题，提高了营销效率和客户转化率。同时，其数据攻坚、模型优化、闭环迭代等优势，确保了系统的性能不断提升和场景适应性不断增强。

随着大模型在国际物流更多场景的推广应用，我们有理由相信，AI将推动国际物流行业实现更加智能化、高效化的发展。国际物流企业应积极拥抱大模型技术，加快营销智能化转型的步伐，在全球市场竞争中占据有利地位。

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