大模型助力头部物流企业出海业务营销新突破
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物流
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大模型外呼
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出海
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2倍
单日营销成功客户数提升 -
10倍
单日触达客户量提升
案例成效
依托得助大模型平台将企业原有的人工外呼系统全面升级为大模型外呼，单日营销获客数提升2倍多。
客户介绍
作为国际领先的物流企业，这家公司不仅提供配送服务，更覆盖产、供、销等全链条环节。随着中国企业产品出海、产能出海和品牌出海的火热，跨境物流需求大增，该企业希望加大力度拓展国际物流业务，但传统人工外呼团队效率低下，每日仅能拨打数百通电话。
客户痛点
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人工外呼效率低人工外呼低效，日触达不足百通，微信转化数量低，难以形成规模化
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传统外呼机器人应答灵活性差
业务场景信息庞杂，沟通难度大，传统外呼机器人应答灵活性较差，无法准确判断客户意向
解决方案
引入大模型技术，破解困局
中关村科金利用大模型技术攻坚能力与深度场景适配优势，助力客户实现营销智能化转型，打造行业标杆解决方案，核心优势体现在四大维度：
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数据攻坚，海量数据短时间提纯
针对客户提供的数万条历史录音（30%存在噪音、标签缺失等问题），通过智能数据清洗技术，运用大模型自动抽取关键标签，结合人工审核补充QA及对话示例，构建精准对话知识体系，仅用极短时间完成业务流程标准化，支撑高精度外呼模型搭建。
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模型优化，双轨策略攻克行业难题
针对行业普遍存在的应答失真、话术生硬、响应卡顿难题，大模型外呼创新搭载检索增强生成技术（RAG），通过智能检索引擎实时匹配业务知识库，动态优化对话逻辑与表达方式。在实战测试中，"国际业务"标签识别准确率提升至83.33%，更实现拟真话术应答与极速响应，让大模型外呼拥有真人般的应变能力与沟通温度。
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闭环迭代，Badcase驱动持续升级
建立Badcase闭环迭代机制，针对会话流程偏差、标签误判、ASR转译问题，通过新增对话示例、优化Prompt指令、扩充热词库等定向修复，实现标签准确率91.85%、话术合理率97.14%，持续强化场景适应性。
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