張繼生：打造AI店長(cháng)

撰文 / 張繼生（上海數珩科技董事長(cháng)）

編輯 / 錢(qián)亞光

設計 / 琚 佳

6月14日，在第十六屆中國汽車(chē)藍皮書(shū)論壇上，上海數珩科技董事長(cháng)張繼生發(fā)表了名為《明悉：打造AI店長(cháng)》的主題演講，分析了銷(xiāo)售人員在接待客戶(hù)過(guò)程存在的問(wèn)題，并以大模型為手段對銷(xiāo)售過(guò)程中的痛點(diǎn)進(jìn)行改善。

作為一個(gè)想買(mǎi)車(chē)的消費者，在互聯(lián)網(wǎng)普及之前，從預選再到最終決策，其實(shí)大部分基本上都是在4S店完成的。在互聯(lián)網(wǎng)普及了之后，真正到店的人，在到店之前已經(jīng)完成了70%、80%的決策，到店里面更多的真正要去體驗一下。

主機廠(chǎng)花了那么多的錢(qián)，把消費者帶到了4S店，怎么樣去留住他？這個(gè)事情非常關(guān)鍵。

雖然接待客戶(hù)有著(zhù)一系列的服務(wù)流程和方法，最大潛在問(wèn)題是，沒(méi)有辦法回溯銷(xiāo)售過(guò)程，店長(cháng)和銷(xiāo)售經(jīng)理無(wú)法給與銷(xiāo)售顧問(wèn)實(shí)際的指導。

數珩通過(guò)自己訓練的汽車(chē)行業(yè)銷(xiāo)售大模型，通過(guò)解讀銷(xiāo)售過(guò)程的數據，針對客戶(hù)群體的意向度進(jìn)行打標簽，AI自動(dòng)分析銷(xiāo)售過(guò)程，并將購買(mǎi)轉換的障礙智能推送給銷(xiāo)售人員，從而針對到店客戶(hù)的銷(xiāo)售痛點(diǎn)進(jìn)行一一改善。

下面是張繼生的演講實(shí)錄，有刪節。

張繼生：大家好，我是數珩的張繼生，數珩科技是基于企業(yè)應用場(chǎng)景，用大模型去幫助客戶(hù)提供解決方案的這樣一家公司。今天我給大家帶來(lái)的是數珩自己研發(fā)的產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品是什么呢？就是我們幫助汽車(chē)4S店或者說(shuō)是經(jīng)銷(xiāo)商，幫助他們打造一個(gè)AI店長(cháng)，幫助他們去賣(mài)車(chē)。

眾所周知，在互聯(lián)網(wǎng)普及之前作為一個(gè)想買(mǎi)車(chē)的消費者，他其實(shí)去4S店是從預選再到最終的決策，其實(shí)大部分基本上都是在4S店完成的。但是在互聯(lián)網(wǎng)普及了之后，真正到店的這些人在到店之前他其實(shí)已經(jīng)完成了70%、80%的決策，已經(jīng)做好了，他們更多的時(shí)間到店里面可能是真正要去體驗一下，因為花了幾萬(wàn)甚至幾十萬(wàn)，要去買(mǎi)一件物品，他們還是要去做一些準備的，還要親自去體驗一下。

所以現場(chǎng)的接待比之前更加重要，有些汽車(chē)主機廠(chǎng)把大量的預算和精力放在引流段，但是對于到店客戶(hù)的流失卻有點(diǎn)過(guò)于“寬待”，導致大量到店未成交的客戶(hù)。

那么咱們主機廠(chǎng)花了那么多的錢(qián)，那么多的廣告預算，把消費者、客戶(hù)帶到了4S店，怎么樣去留住他？這個(gè)事情非常關(guān)鍵。傳統的經(jīng)銷(xiāo)商或者4S店面臨什么樣的問(wèn)題，我們都知道，有以下幾點(diǎn)：

第一，傳統的主機廠(chǎng)都有銷(xiāo)售核檢的流程，也就是扮演客戶(hù)下派到4S店體驗標準化的流程，也就是所謂的背包客。今天4S店的店長(cháng)認為銷(xiāo)售流程核檢其實(shí)沒(méi)有代表性，為什么呢？因為很多背包客一進(jìn)店，好像4S店的銷(xiāo)售他們有天生的感覺(jué)，一眼就識別出來(lái)了，背包客到店之后，他們會(huì )把相關(guān)的服務(wù)做得非常到位。但是如果一旦不是背包客，那么他們可能又回到了之前的那種狀態(tài)。

第二，面對銷(xiāo)售顧問(wèn)的需求，比如要折扣，要優(yōu)惠，4S店的店長(cháng)無(wú)法合理判斷。

第三，對于客戶(hù)把握不準，容易錯失轉化的機會(huì )。

當然這里最大潛在問(wèn)題是，所有的這些都沒(méi)有辦法回溯銷(xiāo)售過(guò)程，店長(cháng)和銷(xiāo)售經(jīng)理無(wú)法給與銷(xiāo)售顧問(wèn)實(shí)際的指導。

接下來(lái)我們來(lái)看兩個(gè)場(chǎng)景，都是和銷(xiāo)售管理過(guò)程的缺失相關(guān)的，4S店的銷(xiāo)售由于沒(méi)有辦法就流程進(jìn)行回溯，所以店長(cháng)也沒(méi)有辦法給他有效的指導。

比如我們可以看一下場(chǎng)景一，4S店銷(xiāo)售說(shuō)，經(jīng)理你好，客戶(hù)說(shuō)了，競品給了他1000元錢(qián)的優(yōu)惠，那如果我們給了，客戶(hù)就會(huì )買(mǎi)單。店長(cháng)就說(shuō)了，你總是這么說(shuō)，上次也是這樣，折扣給你了，但是最終這個(gè)客戶(hù)還是沒(méi)有買(mǎi)單。

另外一個(gè)場(chǎng)景，還有一個(gè)是店長(cháng)在開(kāi)會(huì )的時(shí)候會(huì )問(wèn)到，小劉，你今天的這個(gè)客戶(hù)為什么沒(méi)有成交？小劉說(shuō)，我判斷下來(lái)可能這個(gè)客戶(hù)沒(méi)有意向。

這些由于沒(méi)有去拿到一些跟客戶(hù)溝通真實(shí)的過(guò)程，所以店長(cháng)沒(méi)有辦法去給予指導。

數珩通過(guò)自己訓練的汽車(chē)行業(yè)銷(xiāo)售大模型，針對到店客戶(hù)的銷(xiāo)售痛點(diǎn)進(jìn)行一一改善。

數珩汽車(chē)行業(yè)的垂直模型，有六大功能模塊，接下來(lái)我可以去闡述一下。第一個(gè)模塊就是AI智能的核檢，解決客戶(hù)親自到店流程核檢難的問(wèn)題。我剛才提到了，背包客他們可能去店里面做這樣的工作，其實(shí)沒(méi)有其代表性，但是今天大模型可以解讀銷(xiāo)售過(guò)程的數據。一個(gè)客戶(hù)從到店跟4S店的銷(xiāo)售接觸之后，到4S店的銷(xiāo)售給客戶(hù)送走，我們這里面都有一個(gè)過(guò)程。這個(gè)過(guò)程大模型可以自動(dòng)對流程進(jìn)行核檢，那這個(gè)核檢更科學(xué)、更直觀(guān)、更完整，這是在核檢的過(guò)程當中。

接下來(lái)就是智能打標簽。我們都知道原來(lái)有很多的4S店，他們會(huì )用錄音筆記錄銷(xiāo)售過(guò)程，然后去聽(tīng)錄音做手工標簽的標注，去做打標簽。過(guò)程復雜而且不準。

目前數珩用大模型進(jìn)行自動(dòng)打標簽，比如雙方如果出發(fā)到了“出去溜車(chē)”的對話(huà)內容，自動(dòng)給銷(xiāo)售打上“邀約試駕”的標簽，也給客戶(hù)打上“用車(chē)體驗”的標簽。同時(shí)也可以針對客戶(hù)群體的意向度進(jìn)行打標簽，比如最近一個(gè)月進(jìn)店客戶(hù)，對于“外觀(guān)設計”的提及率明顯高于其他方面，這樣就可能需要銷(xiāo)售多培訓類(lèi)似的話(huà)題，從而引起客戶(hù)的關(guān)注和興趣。

第三個(gè)功能就是AI自動(dòng)分析銷(xiāo)售過(guò)程。我們以往可能在開(kāi)夕會(huì )或者是晨會(huì )的時(shí)候，店長(cháng)會(huì )問(wèn)，你今天見(jiàn)到的這三五個(gè)客戶(hù)情況是怎么樣的？大多數的銷(xiāo)售可能會(huì )給到一個(gè)回復，今天這個(gè)客戶(hù)沒(méi)有意向，或者說(shuō)客戶(hù)只是來(lái)看一看。

那今天不一樣了，我們有了這個(gè)產(chǎn)品，就可以幫助客戶(hù)，第一、做到全量數據的收集；第二、大模型秒級的自動(dòng)總結。店長(cháng)在開(kāi)夕會(huì )或者晨會(huì )的時(shí)候，就可以根據今天到店的客戶(hù)一一去進(jìn)行分析。區分每一位銷(xiāo)售的優(yōu)勢和不足，以及最后幫助客戶(hù)挖掘共性的需求。

通過(guò)我們汽車(chē)行業(yè)的大模型，為每一段的銷(xiāo)售過(guò)程的內容進(jìn)行分析，指出一段銷(xiāo)售過(guò)程中的亮點(diǎn)和不足，并且區別于以前模板式的評論，AI的評論更加具體，他可以引入對話(huà)內容進(jìn)行舉例，幫助銷(xiāo)售經(jīng)理更好地掌握銷(xiāo)售在售賣(mài)的過(guò)程當中提供決策建議。那么分析出來(lái)銷(xiāo)售哪些好、哪些不好，將溝通好的部分做共性分析，不好的部分做針對性培訓和改善。

還有一個(gè)功能是，它可以去分析今天到訪(fǎng)的客戶(hù)，我們根據客戶(hù)講的這些話(huà)，用大模型分析出來(lái)他的真實(shí)意圖到底是什么。

舉一個(gè)例子，比如我們一個(gè)客戶(hù)帶著(zhù)他的夫人去4S店，某一段聊天的過(guò)程中，他的太太提到，他可能是一個(gè)驢友，對車(chē)的需求是后備箱要大一些，空間要大一點(diǎn)。

我們的AI分析了之后，將購買(mǎi)轉換的障礙告訴我們的銷(xiāo)售人員，最后發(fā)現成交的時(shí)候，銷(xiāo)售人員正是用的這一點(diǎn)去打動(dòng)的客戶(hù)。所以其實(shí)并不是所有的客戶(hù)都是因為價(jià)格才會(huì )去買(mǎi)這輛車(chē)，而是可能由于一些其他的原因，一個(gè)很小的點(diǎn)，或者是內飾，或者是空間，或者是續航等等問(wèn)題。

最后還有一個(gè)叫“智能推送”，智能推送是什么呢？我們會(huì )在第二天的早上把4S店前一天所有來(lái)的客戶(hù)分成幾個(gè)級別，比如說(shuō)有給4S店的店長(cháng)的，有給銷(xiāo)售的，同時(shí)我們也會(huì )有給到大區的負責人的。特別是里面提到我們有一個(gè)預警的功能，我們會(huì )告訴4S店的銷(xiāo)售，這個(gè)人可能是第二次或者是多次到店了，你要去花更多的精力，或者更有針對性地把這個(gè)客戶(hù)拿下，讓他去交定金，或者是盡快地去下單。

接下來(lái)用兩個(gè)案例可以給大家講一下這個(gè)產(chǎn)品的功能：

客戶(hù)在3月1日第一次到店的時(shí)候，我們的AI就分析出來(lái)客戶(hù)可能對空間的大小很關(guān)注，并且他有提到他們可能很快就會(huì )去買(mǎi)這輛車(chē)，大概半個(gè)月左右。店長(cháng)借用AI分析的結果，再次邀約客戶(hù)，果然在3月15日，成交的因素就是裝載能力，這是我們在去跟4S店的銷(xiāo)售溝通完之后發(fā)現，確實(shí)是這個(gè)銷(xiāo)售就用這樣的話(huà)術(shù)跟客戶(hù)去交流了，最后就成交了。

我們服務(wù)的一個(gè)客戶(hù)，他有兩個(gè)店，我們做了一個(gè)對比，跟去年同期比，他的銷(xiāo)量提升了22%。這兩個(gè)案例實(shí)實(shí)在在地幫助我們的車(chē)企在第一線(xiàn)能夠把握住他們的銷(xiāo)售機會(huì )，提升了到店的購買(mǎi)轉化效率。

謝謝大家，明察過(guò)往，洞悉未來(lái)，希望能夠幫助到更多的車(chē)企銷(xiāo)售，謝謝。