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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-07-14 11:23:42
作者:qiming
阅读量:144
文章目录
我经常能听到4S店或者车企电销负责人有类似的抱怨:团队一天要拨打几百个电话,但是没有多少人表现出兴趣,销售人员也越来越没有信心。某合资品牌的4S店数据可以很好地反映这个问题,人工外呼的日均数量为300次,到店转化率为3%,但是人力成本已经占到了整个销售预算的15%。外呼团队陷入了“打了100通电话,有90个无效”的恶性循环当中。
该问题在汽车行业中表现得尤为明显。汽车属于大件消费品,消费者的决策过程较长,而且消费者的需求也多种多样,因此对电销的专业性以及互动程度有着很高的要求。但是传统的外呼方式本身存在的问题使得车企的电销工作陷入“呼得出、聊不深、转不了”的境地。基于多年在汽车营销一线的实战观察,我将会从实际操作的角度来分析出造成这一现象的原因,并且会阐述得助智能外呼是如何协助车企走出困境的。

很多电销团队把“没有意向”归因于名单的质量不好,但是从我为汽车企业提供的服务经验看,导致这个问题的原因远远不止是“名单不好”。
第一种情况就是由于机械尬聊而产生的高挂机率。传统的外呼机器人的台词就像是固定的剧本一样,一开口就说“您好,我们有一款新车型,请问您想了解一下吗?”客户问到价钱的时候,外呼机器人只会机械地回答“起价是XX万元”。没有感情也没有应对能力的对话方式下,客户的挂断电话的比例可以达到六成以上,很多潜在客户在接起电话之后就会失去兴趣。
第二点就是意图识别的能力比较弱,高意向的客户也被遗漏掉了。客户的真正需求通常是比较具体的,“这辆车充电需要多长时间?”、“贷款有无零利率政策?”、“和XX品牌的相比有什么不同?”等等。传统的机器人依靠关键词匹配来回答问题,要么答非所问,要么说“转接人工”,无法分辨出“问细节=高意向”的客户,并且把这类客户都当作“无意向”的人来处理,线索流失率达到了40%以上。某家大型汽车公司曾经表示,在传统的外呼方式下,高意向客户的识别率一直都不超过5%。
第三种就是效率和质量之间不能同时存在。一个销售顾问一天有效外呼的数量一般为60-80次,能建立起联系并且进行有效沟通的只占四分之一左右。大量的线索只能选择性地去跟进,其他的都放在系统的里面。某合资汽车公司的市场部负责人曾经说过:每个月增加十万以上的销售线索,人工坐席每天平均接到的电话数量不到二百个,线索堆积率超过六成,优质的客户在等待中流失。
以上三者合起来就造成了每天打几百个电话都没有人回应的情况。并不是客户的需要不存在了,而是你接触的方式并没有触及到客户的真正需求。
得助智能外呼系统的突破之处,并不在于将人工拨打电话交由机器来完成,而是在于用大模型技术重新构建了外呼的底层逻辑——由原来的“话术播报”转变为现在的“双向沟通”,由过去的“关键词匹配”变成了现在所进行的“语义理解”。
第一是交互体验发生了质的变化。得助智能外呼依靠的是自主研发的汽车行业的大模型,可以准确地识别出“续航里程”、“充电政策”、“置换补贴”等等专业词汇,并且还能理解到客户想要一辆适合长途自驾的SUV这样的模糊需求。系统内含上百种自然生动的TTS音色,并且可以实现音色克隆功能,即直接模仿金牌销售人员的声音,并加入感情因素。客户表示自己正在看电动车,但是怕冬天续航不够好,机器人马上就能知道客户的兴趣点并存在疑虑,然后给出相应的回答。媲美人机对话能力的多轮次对话,使通话时间以及客户的聊天意愿都有所提高。
其次就是意图识别的准确性。得助智能外呼的语音识别准确率不小于95%,自然语言理解意图匹配率为不小于90%。系统能够实时分析和客户的交流内容,智能化地判断出用户是否有购车需求、喜欢哪种类型的车以及预算多少等信息,并且会根据这些信息给用户打上相应的标签。在某家头部汽车公司的实际使用情况里,意向识别准确率达到了百分之九十八。有意向的客户就不会因为被错误地判定为“没有意向”而白白流失掉。
第三是整个过程中的数据闭环。传统的外呼电话留下的通话记录以及客户的反馈都分布在各个坐席上,不能形成一个完整的客户画像。得助智能外呼系统会自动抓取重要的业务数据,比如预算、购车时间、关注点等等,并且根据这些数据来不断更新和完善客户的画像。整个通话过程都会被录音,并且可以自动生成文字记录,客户的意思也会被整理好并保存起来。另外还有战败分析的功能,即系统会对无效线索的结果进行打标,并从中找出问题的原因是价格、设计、续航还是服务等方面,在下一次呼叫时给出更加有针对性的沟通建议。

技术能力在实际工作中会带来什么样的改变?我们在很多汽车公司的落地项目都有实际的数据。
在外呼效率方面,得助智能语音机器人的日均外呼量可以达到1200+次,相当于六位经验丰富的电话销售员的工作量,并且可以做到7*24小时不间断工作。某新能源汽车品牌的得助智能大模型外呼系统上线之后,战败线索的接听率达到50%,并且地址采集准确率也达到了97%。另外一家头部汽车集团使用了得助智能外呼系统之后,每个月的线索清理数量为数万个以上,人工替代率达到95%,外呼接通率为81.9%,活动邀请意向提高了12个百分点。
在转化提升方面,某车企推出得助智能外呼之后,试驾邀约高意向转化率提高了60%。在冷线索激活、热线索邀约等场景下,整体转化率提高到了原来的四倍左右,有效对话次数也增加了三倍多。人力成本上,某车企电销团队年的人力成本大约为800万至1200万元之间,其中有六成是用作基础线索清理的。采用人工智能批量筛选和人工重点追踪相结合的方式,“AI电销中台”模式使销售人员从繁重的筛选客户的工作中解脱出来,并集中精力去接触有价值的客户进行深入开发。
根据我参与汽车事业部项目的体会,提出以下三点看法:
第一,外呼效率低下并不是因为“人不行”,而是因为“工具落后”。同一个品牌的不同经销商之间,由于电销人员的能力不同,线索到店率可以相差五成以上。这并不是态度的问题,而是在于沟通的方式不能被有效地传播开来。得助智能外呼利用标准化、可复制的AI能力来保证每个外呼任务都达到金牌销售人员的标准。
第二,没有意向并不等同于没有价值。目前还没有购车打算的一些客户,可能是因为需求不符或者决策节点尚未到来。得助智能外呼系统将会一直追踪这些客户,并且以较低的成本进行长时间的接触,在合适的时候去激发他们的购买欲望。
第三,外呼并不是目的,而是一个开始去收集数据的过程。每次外呼都会产生大量的数据,客户关心的是什么,犹豫的是什么,为什么会流失。得助智能外呼系统可以自动生成50多个维度的数据报表,使得每一次外呼都有迹可循,并且还可以进行分析。
得助智能语音机器人的日均外呼量达到1200次以上,相当于六个资深电话销售员的工作量。根据某汽车集团的数据,它已经达到了95%的人工替代率。另外该系统可以做到7*24小时不间断工作,包括晚上和周末这样的非工作时间,这是人所不能及的。
得助智能外呼的语音识别准确率要达到95%以上,自然语言的理解意图匹配率达到90%以上。在某家汽车公司的实际使用中,意向识别的准确率可以达到98%左右。系统可以很精确地辨别出“续航里程”、“充电政策”、“置换补贴”等等的专业词汇,并且还可以理解客户所表达出来的含糊不清的需求以及潜在需求。
得助智能外呼使用的是零代码可视化的配置方式,业务人员不需要IT的支持就可以很快地搭建出试驾邀约、活动通知、售后回访等各种外呼场景。一般而言,在1-3个工作日内就可以完成话术设置以及系统的对接工作。系统的操作界面非常直观易用,并且可以进行自然语言指令的配置,上手难度很小。
“电销每天打几百个电话但是没有一个客户有购车的需求”,问题的本质并不是客户的购车需求不存在,而是传统的外呼方式不能够准确地发现并有效地跟客户进行沟通。得助智能外呼系统利用大模型驱动的大规模拟人化交互、精确的目标识别以及完整的链条数据闭环来帮助越来越多的汽车企业和4S店由“喊破喉咙也无济于事”转变为“对症下药”。
如果你们所在的企业也有同样的电销困难的话,也可以了解下得助智能外呼系统。目前可以提供14天免费试用期,在实际业务场景里检验一下效果之后再做决定要不要部署。
中关村科金得助智能外呼系统免费试用14天

参考资料
得助智能外呼系统产品页,http://www.51ima.com/waihu.html艾瑞咨询,《2026年中国汽车行业数字营销白皮书》,http://www.iresearch.com.cn
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