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行業觀察 | 汽車品牌如何更快速準確地洞察客戶心聲？
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2023-08-03
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2023年已過半，今年的汽車市場格外熱鬧，格外“卷”：新能源汽車在政策和技術的雙重加持下，一路高歌猛進，“卷”續航、卷“自動駕駛”、卷“配置”……燃油車在新能源汽車的沖擊下，只能開始卷“價格”、卷“地方補貼”……從本質上來看，這個“卷”的背后，正是市場環境的不斷變化，客戶需求的不斷變化所催生的。
那么問題來了，在這樣一個大背景下，到底要怎么“卷”才能讓客戶買單呢？這個問題，一定也是各個品牌的大佬們每天要面對的靈魂拷問。
本期，我們來聊一聊，車企如何通過數字化的手段，從銷售接待和試乘試駕的服務過程錄音中，快速洞察真實的、未經主觀加工的“原始”客戶心聲，而不僅僅依賴一線銷售人員的反饋、面對面的客戶調研等傳統手段。
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一、“預置”的客戶心聲標簽體系
結合循環智能在汽車行業的標簽積累，我們在客戶心聲分析（VoC）產品中預置了一個“汽車產品反饋標簽庫”，涉及車輛外觀、動力、 安全、空間等8大模塊。大家可以這么理解，我們通過經驗總結，把可以預想到的客戶的高頻反饋類型，都提前完成了語義標簽的訓練。
當然，這個標簽庫也可以結合各大品牌的需求進行調整，非常適合新項目的冷啟動，幫助客戶快速獲得基礎信息數據。
例如，車企的管理者就可以看到，在某個時間段內，到店客戶對于預置標簽庫中的哪些內容最為關心，正向反饋的有哪些，負向反饋的又集中在產品的哪些方面。
另一方面，主機廠的產品研發部門也可以通過這些真實的，未加主觀處理的客戶反饋信息，獲得對產品的改型以及下一代產品的設計定義等方面有價值的參考。
二、大模型算法“發現”體系
不過，如果僅僅通過預置標簽來提取客戶的反饋，難免會忽視另外一些非常規的客戶重要反饋。
循環智能通過領先的算法模型，可以幫助客戶“發現”預置標簽庫外的內容。這部分完全獨立于我們的常規經驗和判斷，是基于客戶最新最真實的反饋，借助全新的大模型技術自動化總結發現出來的。有了這個功能，就基本上消除了客戶反饋洞察的盲區。
例如，一款新車上市后，借助基于大模型的算法發現功能，我們可能會發現客戶的“正向反饋”，并非我們設定的核心賣點，反而是某個并不起眼的功能得到了客戶的好評。甚至也有可能，我們原本認為的核心賣點，引來了客戶的大量負向反饋。這些數據，對于我們下一步要如何去調整、去行動，將會帶來非常重要的參考價值。
△ 產品截圖為演示數據，僅供示意此外，算法發現功能的價值，不僅僅在于幫助客戶發現那些被忽視的重要反饋，更在于發現那些隱藏在數據背后的需求和趨勢。汽車市場的變化日新月異，客戶需求也在不斷變化，完全基于過往的分析經驗，已經無法滿足快速反應市場變化的需求。而算法發現功能可以通過對海量數據的分析和挖掘，發現“預料之外”的現實，為廠商提供有價值的參考和決策支持。
（本文作者：韓維，循環智能行業研究中心汽車業務專家）
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循環智能（Recurrent AI）是一家會話智能和私域大模型產品及解決方案提供商，致力于讓企業與客戶的每一次溝通有更好的成效。循環智能借助領先的自然語言處理、語音識別、機器學習、AI大模型等核心技術開發了銷售會話洞察、客戶心聲分析、智能輔助系統、智能合規質檢和智能工牌等產品，在銀行、保險、證券、汽車、零售、房產、教育、消費金融、B2B等行業得到廣泛應用。循環智能的產品和解決方案致力于賦能一線業務人員、客戶洞察、銷售過程管理，幫助企業降本增效，獲得新增長。
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