随着国内汽车市场的逐渐饱和，新车销售增长逐渐放缓。同时互联网和社交媒体的普及，消费者对透明度和个性化服务的期望又在不断增加，运用大数据和人工智能技术为消费者提供定制化服务和个性化推荐，成为汽车行业革新传统营销方式，DCC (数字客户关怀) 也成为了成为汽车厂商的重要部门。

与此同时，客户对汽车专业知识了解得越多，以及汽车产品和技术的复杂化，传统 DCC 以及其背后的销售人员也在面临着提升专业能力、提高客户体验的压力。那么，能不能借助当下先进的 AI 技术，为消费者提供更加精准贴心的服务，甚至提升订单转化量呢？答案是肯定的。来看合力亿捷如何引入 AI 技术和数据分析技术，来完美解决汽车行业以上难题的：


01.

AI技术赋能，

直击客户服务与营销痛点

|即时响应，突破服务时间限制

在客户响应方面，车企以往面临着客户咨询无法及时处理，尤其是非工作时间服务空白的问题。通过引入大模型聊天机器人，不仅能自动回答客户常见问题，还能保证在员工非工作时间也能持续服务。此外，通过集成 AI 驱动的语音识别系统的语音助手，让客户通过语音命令就能获取信息或完成操作，如预约、维修等，大大提升了客户服务的便捷性。

|精准洞察，助力营销决策

对于潜在客户的把握和营销方案的制定，传统方式往往缺乏精准性。而利用 AI 技术进行销售线索评分，能实现企业对潜在客户的兴趣度进行量化评估，帮助销售人员精准定位最有价值的销售机会，合理分配时间和资源。

比如，针对购车前的客户，根据其浏览偏好推荐符合需求的车型及配置；购车后为客户推送专属保养套餐和增值服务。通过这种方式，持续与客户保持互动，提高客户忠诚度，增加交叉销售和追加销售的可能性。


|智能运营，提升客户体验

客户服务质量的优化是车企面临的重要挑战。为了确保客户在网站、移动应用和社交媒体等多平台都能获得一致服务体验，提升客户整体感受，可以运用 AI 进行情感分析。这样能快速捕捉客户文本或语音反馈中的情感倾向，及时发现客户不满并采取措施。

此外，合力亿捷借助 AI 算法实现智能排程与调度，优化预约安排和服务人员排班，减少客户等待时间。采用 OCR 技术和 NLP 自动处理合同、发票等文件，节省人工审核时间，极大缩减了客户的等待时间，有效提升了客户体验。


|培训升级，提升员工能力

员工培训对于车企服务质量提升至关重要。合力亿捷创建线上模拟场景的互动培训环境，供新老员工实践训练和熟悉新产品流程。搭建 AI 支持的持续学习平台，提供最新行业资讯和技术更新。新员工通过模拟场景训练，能更快适应工作岗位，员工整体专业素养提升，为客户提供更专业服务。



02.

数据分析技术加持，

深挖客户价值

|构建精准画像，把握客户需求

在客户画像构建与需求预测方面，车企难以全面深入了解客户需求。合力亿捷利用机器学习算法深度分析客户历史交互数据，涵盖购买行为、偏好和服务记录等，创建详细客户画像。

比如，通过分析发现某客户经常自驾长途旅行，从而针对性推荐具有更好续航和舒适性配置的车型及相关配件。基于精准画像，车企能更好理解客户需求并预测未来需求，为精准营销提供了有力支撑。

|实时数据洞察，持续优化改进

实时数据分析对于车企发现运营问题、优化服务同样重要。利用大模型数据分析技术，持续收集分析各渠道客户服务互动数据，及时发现服务瓶颈和质量下降趋势。利用 AI 工具自动化发送满意度问卷并深度分析回复内容，明确改进方向和客户关注焦点，不仅提高了企业统计的效率，也能通过精准数据持续进行优化。

在汽车市场竞争激烈的当下，汽车厂商通过合力亿捷对AI技术的运营，能够很好实现对传统DCC进行改造，不仅能够简化日常运营中许多人工操作，还能通过深⼊的数据挖掘和智能分析，为客户提供更加贴心、高效的数字化服务体验，提高客户满意度的同时赋能销售人员。