张继生：打造AI店长

撰文 / 张继生（上海数珩科技董事长）

编辑 / 钱亚光

设计 / 琚 佳

6月14日，在第十六届中国汽车蓝皮书论坛上，上海数珩科技董事长张继生发表了名为《明悉：打造AI店长》的主题演讲，分析了销售人员在接待客户过程存在的问题，并以大模型为手段对销售过程中的痛点进行改善。

作为一个想买车的消费者，在互联网普及之前，从预选再到最终决策，其实大部分基本上都是在4S店完成的。在互联网普及了之后，真正到店的人，在到店之前已经完成了70%、80%的决策，到店里面更多的真正要去体验一下。

主机厂花了那么多的钱，把消费者带到了4S店，怎么样去留住他？这个事情非常关键。

虽然接待客户有着一系列的服务流程和方法，最大潜在问题是，没有办法回溯销售过程，店长和销售经理无法给与销售顾问实际的指导。

数珩通过自己训练的汽车行业销售大模型，通过解读销售过程的数据，针对客户群体的意向度进行打标签，AI自动分析销售过程，并将购买转换的障碍智能推送给销售人员，从而针对到店客户的销售痛点进行一一改善。

下面是张继生的演讲实录，有删节。

张继生：大家好，我是数珩的张继生，数珩科技是基于企业应用场景，用大模型去帮助客户提供解决方案的这样一家公司。今天我给大家带来的是数珩自己研发的产品，这个产品是什么呢？就是我们帮助汽车4S店或者说是经销商，帮助他们打造一个AI店长，帮助他们去卖车。

众所周知，在互联网普及之前作为一个想买车的消费者，他其实去4S店是从预选再到最终的决策，其实大部分基本上都是在4S店完成的。但是在互联网普及了之后，真正到店的这些人在到店之前他其实已经完成了70%、80%的决策，已经做好了，他们更多的时间到店里面可能是真正要去体验一下，因为花了几万甚至几十万，要去买一件物品，他们还是要去做一些准备的，还要亲自去体验一下。

所以现场的接待比之前更加重要，有些汽车主机厂把大量的预算和精力放在引流段，但是对于到店客户的流失却有点过于“宽待”，导致大量到店未成交的客户。

那么咱们主机厂花了那么多的钱，那么多的广告预算，把消费者、客户带到了4S店，怎么样去留住他？这个事情非常关键。传统的经销商或者4S店面临什么样的问题，我们都知道，有以下几点：

第一，传统的主机厂都有销售核检的流程，也就是扮演客户下派到4S店体验标准化的流程，也就是所谓的背包客。今天4S店的店长认为销售流程核检其实没有代表性，为什么呢？因为很多背包客一进店，好像4S店的销售他们有天生的感觉，一眼就识别出来了，背包客到店之后，他们会把相关的服务做得非常到位。但是如果一旦不是背包客，那么他们可能又回到了之前的那种状态。

第二，面对销售顾问的需求，比如要折扣，要优惠，4S店的店长无法合理判断。

第三，对于客户把握不准，容易错失转化的机会。

当然这里最大潜在问题是，所有的这些都没有办法回溯销售过程，店长和销售经理无法给与销售顾问实际的指导。

接下来我们来看两个场景，都是和销售管理过程的缺失相关的，4S店的销售由于没有办法就流程进行回溯，所以店长也没有办法给他有效的指导。

比如我们可以看一下场景一，4S店销售说，经理你好，客户说了，竞品给了他1000元钱的优惠，那如果我们给了，客户就会买单。店长就说了，你总是这么说，上次也是这样，折扣给你了，但是最终这个客户还是没有买单。

另外一个场景，还有一个是店长在开会的时候会问到，小刘，你今天的这个客户为什么没有成交？小刘说，我判断下来可能这个客户没有意向。

这些由于没有去拿到一些跟客户沟通真实的过程，所以店长没有办法去给予指导。

数珩通过自己训练的汽车行业销售大模型，针对到店客户的销售痛点进行一一改善。

数珩汽车行业的垂直模型，有六大功能模块，接下来我可以去阐述一下。第一个模块就是AI智能的核检，解决客户亲自到店流程核检难的问题。我刚才提到了，背包客他们可能去店里面做这样的工作，其实没有其代表性，但是今天大模型可以解读销售过程的数据。一个客户从到店跟4S店的销售接触之后，到4S店的销售给客户送走，我们这里面都有一个过程。这个过程大模型可以自动对流程进行核检，那这个核检更科学、更直观、更完整，这是在核检的过程当中。

接下来就是智能打标签。我们都知道原来有很多的4S店，他们会用录音笔记录销售过程，然后去听录音做手工标签的标注，去做打标签。过程复杂而且不准。

目前数珩用大模型进行自动打标签，比如双方如果出发到了“出去溜车”的对话内容，自动给销售打上“邀约试驾”的标签，也给客户打上“用车体验”的标签。同时也可以针对客户群体的意向度进行打标签，比如最近一个月进店客户，对于“外观设计”的提及率明显高于其他方面，这样就可能需要销售多培训类似的话题，从而引起客户的关注和兴趣。

第三个功能就是AI自动分析销售过程。我们以往可能在开夕会或者是晨会的时候，店长会问，你今天见到的这三五个客户情况是怎么样的？大多数的销售可能会给到一个回复，今天这个客户没有意向，或者说客户只是来看一看。

那今天不一样了，我们有了这个产品，就可以帮助客户，第一、做到全量数据的收集；第二、大模型秒级的自动总结。店长在开夕会或者晨会的时候，就可以根据今天到店的客户一一去进行分析。区分每一位销售的优势和不足，以及最后帮助客户挖掘共性的需求。

通过我们汽车行业的大模型，为每一段的销售过程的内容进行分析，指出一段销售过程中的亮点和不足，并且区别于以前模板式的评论，AI的评论更加具体，他可以引入对话内容进行举例，帮助销售经理更好地掌握销售在售卖的过程当中提供决策建议。那么分析出来销售哪些好、哪些不好，将沟通好的部分做共性分析，不好的部分做针对性培训和改善。

还有一个功能是，它可以去分析今天到访的客户，我们根据客户讲的这些话，用大模型分析出来他的真实意图到底是什么。

举一个例子，比如我们一个客户带着他的夫人去4S店，某一段聊天的过程中，他的太太提到，他可能是一个驴友，对车的需求是后备箱要大一些，空间要大一点。

我们的AI分析了之后，将购买转换的障碍告诉我们的销售人员，最后发现成交的时候，销售人员正是用的这一点去打动的客户。所以其实并不是所有的客户都是因为价格才会去买这辆车，而是可能由于一些其他的原因，一个很小的点，或者是内饰，或者是空间，或者是续航等等问题。

最后还有一个叫“智能推送”，智能推送是什么呢？我们会在第二天的早上把4S店前一天所有来的客户分成几个级别，比如说有给4S店的店长的，有给销售的，同时我们也会有给到大区的负责人的。特别是里面提到我们有一个预警的功能，我们会告诉4S店的销售，这个人可能是第二次或者是多次到店了，你要去花更多的精力，或者更有针对性地把这个客户拿下，让他去交定金，或者是尽快地去下单。

接下来用两个案例可以给大家讲一下这个产品的功能：

客户在3月1日第一次到店的时候，我们的AI就分析出来客户可能对空间的大小很关注，并且他有提到他们可能很快就会去买这辆车，大概半个月左右。店长借用AI分析的结果，再次邀约客户，果然在3月15日，成交的因素就是装载能力，这是我们在去跟4S店的销售沟通完之后发现，确实是这个销售就用这样的话术跟客户去交流了，最后就成交了。

我们服务的一个客户，他有两个店，我们做了一个对比，跟去年同期比，他的销量提升了22%。这两个案例实实在在地帮助我们的车企在第一线能够把握住他们的销售机会，提升了到店的购买转化效率。

谢谢大家，明察过往，洞悉未来，希望能够帮助到更多的车企销售，谢谢。