行业挑战 - 汽车行业竞争白热化 销售人员面临客户决策周期长 产品参数复杂 竞品对比需求高频的挑战 [1] - 传统背话术加试驾的营销模式已显疲态 [1] - 产品知识迭代快且碎片化 电池技术 智能驾驶配置月月更新 学习门槛高 [5] - 销售人员理论对答如流但实战易语塞 客户获取碎片化信息后进店提问需求跳频 传统话术体系易瓦解 [5] 解决方案核心功能 - 智能陪练系统融合大模型与多模态AI分析技术 通过高仿真场景实战和实时反馈提升学习效率 [2] - 系统提供学练考评一站式解决方案 具备AI做课 AI陪练 AI评价三大智能化模块 [8] - 利用大模型与RAG技术构建动态知识库 实现信息秒同步 将海量产品知识转化为有条理的指导 [4] - 通过多角色模拟各种类型客户对话场景 帮助销售人员应对多样需求 [4] - 系统通过多维度监测语言表达 沟通逻辑 需求把握等关键指标 形成数据化评估报告并提供实时反馈 [7] 应用场景与能力 - 模拟关注续航的网约车司机与注重豪华感的私营企业主等角色 训练销售人员需求挖掘能力 [6] - 模拟客户提出网红测评称刹车距离偏长等场景 培养危机应对话术能力 [6] - 当客户提及家庭成员较多时 系统自动生成三排座空间与后备箱容积对比方案 [6] - 在客户提及竞品时 系统自动调取对比数据并生成中立客观的话术建议 [6] - 系统可实时关联产品信息库 如客户问及800V高压平台充电效率 系统同步抓取关键词并可视化提示讲解技巧 [4] 实施成效 - 某新势力车企引入系统后 新人培养周期从45天缩短至18天 [8] - 高难度问题应对率提升67% 例如自动驾驶责任界定等伦理问题 [8] - 客户需求挖掘深度增加32个层级 从表面配置需求深入到生活方式匹配 [8] 数据价值与市场洞察 - 系统沉淀各营销服务平台咨询对话数据 挖掘有价值信息助力产品优化和市场洞察 [7] - 当检测到客服系统中新能源客户关注点从续航转向城市导航辅助驾驶功能后 品牌方可早于行业报告16个月做出反应 [7]