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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-10-15 11:43:56
作者：JIfan
阅读量：51
文章目录
为了进一步强化销售全过程的质量管控与业务洞察，岚图汽车同中关村科金得助智能共同打造了大模型智能质检平台，最终实现了销售SOP执行度提升70%，流程漏项大幅减少；客户画像覆盖率达50%+，意向客户识别更精准；接待时长平均提升30%，沟通效率与客户体验双升；合规率提升了了3倍，最终试驾转化也在大幅度提升。
在当前高端新能源汽车行业追求卓越服务体验的进程中，传统销售质检模式正面临服务升级与业务发展的新要求，我们观察到，行业对销售服务质量的管理正普遍面临以下机遇与挑战：
1迈向全面化的服务管理
当前，车企正致力于将卓越服务贯穿于从入店接待到试驾体验的每一个环节。然而，传统方法在实现全量、实时的服务品质洞察上存在局限，如何构建一个无死角的质量监督网络，是行业共同思考的课题。
2追求标准化的服务体验
单店每日超200条的服务录音，是宝贵的客户互动资产。如何系统性地将其转化为可量化、可优化的服务标准，减少主观判断差异，实现服务话术与流程的真正统一，是车企精细化运营的核心诉求。
3深化智能化的服务洞察
我们注意到，简单的关键词匹配已难以满足高端服务场景的需求。客户含蓄的疑虑、顾问的共情能力、复杂的业务逻辑等深层语义信息，亟需更智能的技术手段进行精准捕捉与解读。
4激活沉默的业务数据宝库
每一次客户对话都蕴含着影响产品、营销与战略的关键信号。如何让这些海量的互动数据不再“沉默”，而是转化为清晰的业务指南，驱动增长与创新，已成为摆在管理者面前的重要议题。
全流程、深洞察、高精准
针对岚图汽车的核心需求，中关村科金得助智能基于自研垂类大模型，深度融合语音识别、自然语言处理与多模态分析能力，打造专属洞察质检平台，从“覆盖范围、识别精度、效率成本、数据价值”四大维度突破传统瓶颈，构建“检测-分析-优化-迭代”的闭环体系。
1全流程全量覆盖，消除合规盲区
支持外呼营销、入店接待、试乘试驾、离店送别等销售全场景数据接入，实现100%全量自动化质检，解决传统质检“漏检多、覆盖窄”的问题。平台可自动标记“未按SOP介绍产品”“未确认客户购车决策权”等违规行为，实时预警高风险沟通，合规管控效率提升300%。
2三模协同质检，突破复杂语义场景
创新采用“正则质检+小模型+大模型”三模协同模式，精准匹配不同复杂度的质检需求：
正则质检：处理简单规则，如涉恐涉爆、投诉关键词，配置便捷、响应快速；
小模型：识别单句语义，如客户肯定/否定购车意向、投诉意图，依托行业语料库实现高稳定性；
大模型：攻克复杂场景，如“客户先认可续航再质疑冬季折扣”的逻辑矛盾、“销售语调冷漠”的隐性服务问题，结合上下文语义关联分析，复杂语义准确率达93%，漏检率降至15%以下，较传统NLP系统提升超10倍。
3深度客户洞察，精准研判意向度
基于大模型强大的语义理解与推理能力，从九大维度为客户构建精准画像，如购车决策人、购车时间、预算、车辆关注点、竞品对比等。同时实时研判客户购车意向度，为销售团队提供“高意向客户优先跟进”“针对续航顾虑推送实测数据”等个性化策略。
4问题聚类与归因，推动服务持续优化
自动聚类高频客户问题与投诉焦点，定位服务短板与知识盲区，为话术优化、培训重点提供数据支撑。
5私有化部署+行业适配，保障数据安全
支持本地化部署，符合车企数据安全管理要求，并通过领域微调提升模型在试驾介绍、产品对比等场景的识别精准度。深度集成Mate助手（同步客户画像）、电子文档管理系统（调取产品资料）、工单系统（自动生成违规整改工单）等。
中关村科金得助智能大模型智能质检平台不仅解决了岚图“合规检测”的基础需求，更通过数据挖掘将质检系统升级为“业务增长引擎”，在核心销售场景中实现可量化的价值提升。
销售SOP执行度提升70%，流程漏项大幅减少；
客户画像覆盖率达50%+，意向客户识别更精准；
接待时长平均提升30%，沟通效率与客户体验双升。
1试乘试驾场景：精准纠偏，助力顾问转化率提升
试乘试驾是汽车销售的核心环节，传统质检难以发现“销售漏讲核心配置”“未回应客户顾虑”等问题。平台通过流程质检引擎，自动检测“是否介绍创新能源技术”“是否演示智能驾驶功能”等SOP节点，对未达标项实时打分。
典型案例：平台监测到某销售顾问长期成交率偏低，传统抽检未发现明显违规。平台通过全量分析其试驾录音发现，该顾问虽流程完整，但面对不同客户，如关注家庭安全或追求驾驶性能时，话术机械单一，未能有效关联客户个性化需求。销售主管据此进行针对性辅导后，该顾问次月成交率显著提升。
2入店接待场景：量化服务温度，提升客户满意度
传统质检无法捕捉“服务态度”等隐性问题，平台结合“语音情绪分析+语义理解”，将“服务温度”转化为可量化指标，如“语调平缓度”“共情话术占比”，自动标记“等着就行了”“这个我不清楚”等消极回应。
典型场景：平台通过语义分析结合声纹情绪识别，发现某顾问在客户表达价格顾虑时，回复“这个价格已经很优惠了”虽无关键词违规，但语调平淡，缺乏进一步解释的主动性，被系统标记为“服务主动性不足”。管理层据此开展服务意识专项培训，相关客户投诉环比下降。
3外呼营销场景：挖掘话术痛点，有效接通转化提升
传统外呼质检仅关注“是否违规”，平台则通过全量语义分析，定位“转化率低”的核心原因，如话术适配性差、需求匹配不足。
典型场景：某区域外呼团队整体转化率低，平台分析发现，坐席统一使用固定话术，未针对“家用客户关注空间”“年轻客户关注智能座舱”调整内容。基于此，平台生成“分人群金牌话术库”，新话术落地后，外呼有效接通转化提升。
4客户留存场景：定位流失原因，反哺产品与营销策略
针对未成交客户，平台通过语义分析精准定位流失原因，如“担心充电便利性”“对比竞品后犹豫”，为挽回策略提供依据。
典型场景：平台自动将类似“续航”“充电”“实际里程”“对比品牌Y”等话题聚类，发现“续航及充电便利性存疑”是客户高频提及的关注点之一，且与潜在购买意愿关联度高。这一洞察为岚图的产品迭代优化与营销话术重点提供了宝贵的一手数据参考。
得助智能大模型智能质检免费试用14天
此次中关村科金得助智能与岚图汽车的合作，不仅是大模型技术在汽车销售领域的成功落地，更彰显了岚图汽车对销售服务的高标准追求与强劲的市场信心，通过全量覆盖实现合规管控、深度洞察挖掘客户价值、数据驱动优化销售链路，实现“监管效率、客户体验、销售转化”的三重提升。未来中关村科金得助智能将持续深化大模型在新能源汽车行业的应用，与岚图汽车携手，推动高端新能源销售服务从“标准化”向“智能化”升级，树立行业新标杆。
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