丰田 X 中关村科金 | 大模型语音智能体赋能老客运营，降本增效提转化
在汽车行业存量竞争加剧的背景下，老客户留存与价值挖掘是企业实现可持续增长的重要途径。长久以来，丰田一直致力于为中国广大消费者提供高品质的产品和服务，为让百万老客户精准享受到专属保养优惠券回馈权益，丰田携手中关村科金引入前沿大模型语音智能体解决方案，以技术赋能重构老客户触达、交互与转化全链路。
聚焦老客运营升级需求，以数智化突破共性瓶颈
老客户回馈作为深化客户粘性、激活存量价值的主要方式之一，运营成效直接影响品牌忠诚度与业务增长。然而，受传统运营模式局限，全行业在大型回馈活动落地中普遍面临四大共性挑战，成为制约保客价值释放的核心瓶颈：
规模化触达与精准传递的矛盾
01.
百万级保客基盘下，传统短信、邮件渠道打开率低迷，核心权益易被淹没；盲目扩围又导致资源分散，高价值客户难以重点覆盖，陷入“广而不精、触而不达”困境。
人力成本与运营效率的失衡
02.
纯人工外呼需巨额人力投入，且受沟通水平差异影响，应答标准化不足、重复沟通频发；人工筛选意向客户效率低，无效沟通占比高，成本高而转化差。
复杂业务场景的适配能力不足
03.
回馈活动涉及权益告知、地址变更核实、条件咨询等多场景，传统工具受固定话术与简单语义识别限制，交互灵活度低，信息采集准确率难保障。
客户分层与意向识别的精准度欠缺
04.
缺乏科学客户价值评估体系，话术、权益推送同质化；无智能意向识别机制，高意向客户难锁定，营销资源浪费，转化效率受限。
这些行业共性痛点，本质上是传统运营模式与数智化时代客户需求的脱节，打破瓶颈的关键在于以技术创新重构保客运营链路。
中关村科金大模型语音智能体
精准触达、智能筛选、高效转化
针对丰田的核心需求，中关村科金基于自研垂类大模型，融合自然语言处理、智能语义理解与人群分层算法，打造专属大模型语音智能体解决方案，从触达效率、筛选精度、场景适配、成本控制四大维度突破传统瓶颈，构建“触达-交互-筛选-转化”的全链路智能运营体系。
RFM模型分层，实现精准话术适配
01.
基于RFM客户价值模型，将百万级老客户划分为首次付费客户、濒临流失客户、长车龄用户三大类。针对不同人群的需求特点定制差异化话术，如对长车龄用户侧重强调保养套餐的高性价比，对濒临流失客户突出专属权益的稀缺性，相比统一话术意向率提升20%。
复杂业务场景的适配能力不足
02.
采用多轮次呼叫策略，对首次未接通客户进行智能二次回访，同时通过数据分析锁定三大黄金呼叫时段，相比全天随机呼叫，整体意向率提升23%，最终实现60%+的超高接通率。
复杂语义理解，精准采集关键信息
03.
依托大模型强大的上下文交互与语义理解能力，高效处理“地址变更”等复杂场景。当客户反馈用车地址与购车地址不一致时，系统可自动追问当前所在城市并完成登记，信息采集准确率达98%以上，无需人工二次核实。
人机协同模式
降低成本并聚焦高价值客户
04.
系统全程承担权益告知、疑问解答、意向初筛等标准化工作，自动标记高意向客户并同步至人工团队。人工团队仅需聚焦高意向客户进行精准跟进，大幅减少无效沟通，人工成本降低40%的同时，转化效率显著提升。
全链路价值落地，周年庆回馈成效斐然
中关村科金大模型语音智能体解决方案，借助品牌周年庆老客户回馈活动，实现了触达率、转化率、客户体验的三重提升，彰显了技术赋能业务增长的核心价值：
规模化高效触达
完成日均10W+老客户触达，接通率超60%；
精准筛选高意向客户
成功筛选出高意向到店保养客户，对比小模型转化率提升60%；
高效完成信息采集
精准完成客户购车地址与用车地址核实，为丰田优化线下服务网点布局、提升客户服务精准度提供数据支撑；
降本增效
大幅降低了人工呼叫成本，让人工坐席得以专注于高价值客户的转化，整体运营效率倍增。
技术赋能汽车客户运营，树立行业新标杆
此次丰田与中关村科金的成功合作，是AI大模型技术在汽车行业老客户运营场景的典型实践。通过将大模型语音智能体与周年庆回馈活动深度融合，不仅解决了传统模式下触达难、效率低、成本高的痛点，更实现了从广撒网到精准捕的运营升级。
未来，中关村科金将持续深化大模型在汽车行业的应用，与丰田等行业领军品牌携手，探索更多客户运营创新场景，以智能技术驱动汽车行业客户服务向精细化、高效化转型，助力企业挖掘更多客户价值，实现业务可持续增长。
