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                    循環智能與華為云二度攜手,簽訂“汽車智慧營銷大模型”合作

                    2024年3月21日 16:14:37    來源:
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                    摘要:云云協同,加速汽車產業智能化躍遷

                    3月15日,在“華為云&華為終端云 創新峰會2024”舉辦期間,“新引擎新商業”行業大模型創新發展主題論壇也在安徽黃山拉開帷幕,與會嘉賓就AI大模型發展趨勢、技術創新、產業發展機會等話題展開深入交流分享。循環智能受邀分享了在汽車銷售領域的AI技術創新與實踐成果,同時在各行業伙伴和企業家的見證下,與華為云簽訂了汽車智慧營銷大模型的合作。

                    中國作為全球最大的汽車市場,一直是競爭激烈的領域,尤其是新能源一代崛起之后,產能不斷增加。除了不斷優化技術,提升消費者體驗,提升門店銷售效率更是重中之重,越來越多的主機廠希望依托AI技術實現更精準、有效的營銷決策,數智化升維銷售能力勢在必行。

                    獨行快,眾行遠。在此背景下,循環智能與華為在峰會期間,就汽車智慧營銷大模型的合作舉辦了簽約儀式,雙方將基于各自先進AI算法、大規模數據分析能力和汽車行業深厚積累,共同構建更適合中國汽車體質的智慧營銷大模型,幫助汽車品牌提高轉化率,推動汽車產業創新發展。

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                    循環智能與華為云簽約儀式

                    作為華為二度攜手的“AI搭檔”,早在2020年循環智能就參與華為云***大模型的聯合開發,去年已經在大模型金融領域獲得了一些價值落地,與北京銀行、自如等客戶在大模型上創造商業價值;诒敬魏献鞣较,循環智能聯合創始人、COO揭發現場發表了《汽車銷售智策引擎-數智化驅動增長閉環》主題演講,分享了汽車品牌在商業決策場景下打通全渠道的客戶溝通數據,再通過固化式的監控,定位問題找到根因,優化策略,尋求解決問題的路徑和方法。以下是部分演講摘錄整理:

                    門店銷售的溝通過程是汽車成交轉化的最終環節,但不少車企目前在該環節仍存在著兩大問題,一是終端門店對客溝通策略實施是“黑盒”,二是總部缺乏管理抓手,無法及時洞察根因、賦能前線。管理者想知道的,比如為什么培訓沒有用?哪些關鍵環節執行好對轉化最有幫助?客戶都關注什么,在溝通過程中體現的抗性是什么,他們又是如何在對比競品的?

                    而現在,這個管理黑盒已經被循環智能打開,管理者所關心的問題都能找到答案。

                    借助先進的AI系統,循環智能面向汽車行業推出了“雙驅動+雙!的方法論與解決方案,不僅能夠完整記錄服務過程數據,精準診斷銷售問題,還能全面識別客戶需求,為管理者提供策略建議。

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                    循環智能聯合創始人、COO揭發

                    結果驅動——固化式監控(銷售洞察)

                    借助銷售洞察個性化的看板,每一個管理者都可以從不同的維度,追蹤所有銷售人員、團隊的溝通行為。據此快速查看門店銷售在與客戶溝通中對SOP的執行情況,導入業務結果數據后,將執行率與業務結果數據進行交叉分析,幫助車企改進和優化業務策略。

                    如汽車品牌A通過銷售人員監控項目執行比例與訂單數對比,發現訂單量高的銷售顧問更關注“需求分析”,而訂單量低的銷售顧問則關注“產品介紹”和“試乘試駕”,快速定位了關鍵影響環節。

                    汽車品牌B將“產品賣點傳遞執行率”結合“成交轉化”對比分析,得出訂單表現較好的銷售顧問在發動機優勢/發動機技術等4項核心賣點的開口更為突出的結論,定位了影響購買決策的關鍵因素;將“金融衍生產品政策執行效率”與“成交轉化”對比分析,判別產品設計是否符合客戶需求,對轉化效率高的產品加以重點關注,對接受程度低的產品考慮重新制定政策。

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                    循環智能汽車行業解決方案

                    客戶驅動——探索式分析(客戶發現)

                    車企可按業務需求自定義不同的“客戶發現任務”,如客戶抗性點/關注點、產品反饋、競品反饋等,可對溝通數據進行說話人、時間范圍、會話形式、內容分類等參數的設置選擇,捕捉客戶真實聲音。分析結果雙維度呈現,詞云視圖用大小代表頻次一目了然;用戶反饋自動聚類同一個話題,合并統計并給出原文。

                    如汽車品牌B通過VOC了解客戶對于本品及競品的賣點偏好和評價,形成可視化數據圖表,對內驗證客戶需求與相關賣點講解,對外洞察客戶對競品的共性關注點,更清晰地定位應對發力點,及時調整銷售策略。

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                    通過實現以上整體數字化閉環,我們可以來看一個應用結果。某豪華汽車品牌在部分門店部署系統3個月后的試駕轉化數據對比:未上線門店轉化率7.1%,部署未滿3個月的門店轉化率12.3%,部署滿3個月的門店轉化率已達13.4%,整體試駕轉化率絕對值提升5%。

                    在隨后的“徽州論道”環節,揭發同華為云中國區副總裁張東生、寶馬數字信息技術有限公司南京分公司總經理戚海飛、復星國際副總裁吳宗遜、銜遠科技合伙人張鑫,共同就如何將大模型真正落地具體場景、實現業務價值最大化進行了詳細探討。揭發提出了3大看法與建議:

                    1. 對于追求利用大模型技術到自身業務上的企業而言,壁壘不是大模型,而是數據和場景;

                    2. 如何把構建自身行業的know-how數據化和數字化疊加到大模型之上,是大部分企業享受大模型技術的關鍵舉措,應優先考慮有充分數據的場景;

                    3. 在多數場景下,百億級模型經過特定數據訓練,效果并不差于千億參數大模型的效果,且具備更高的生成效率和經濟效能。

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                    徽州論道 (揭發,右二)

                    目前,循環智能的AI汽車銷售項目已覆蓋全國29個省級行政區,以“一體兩翼”強大的實力保障銷售的數智化落地。即基于端到端完善與自主可控的產品技術,搭配成熟的方法論和業務實踐,同時嚴格遵照個保法/GDPR/CCPA,全方位守護消費者數據隱私。未來,循環智能將持續推動自身技術創新、智能化升級,與行業伙伴加深“大模型+行業”的生態共建,加速中國產業智能化躍遷。


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