60%老客户触达接通率！车企老客运营还能更高效？大模型语音智能体给出降本提转新答案

当前国内汽车行业已全面进入存量竞争时代。一方面，在以旧换新等政策的推动下，老客购车占比持续攀升，2023年老客购车比例已达56%，2024年预计增至60%，老客已正式取代新客成为市场购车主力；但与之相悖的是，老客群体的品牌忠诚度却在持续下滑，数据显示90%的老客对其他品牌存在购车意向，59%的老客明确表示不会再回购原品牌。对此，多数车企仍仅依赖简单的售后回访，缺乏系统化的老客运营机制，其传统老客运营模式更是深陷触达难、转化低、成本高、场景适配弱的多重困局，无法留住老客户。

作为服务2000+行业龙头的数智化解决方案提供商，同时也是人工智能领域垂类大模型领导者，中关村科金依托自研大模型语音智能体，为知名车企丰田量身打造老客运营专属方案，成功破解行业共性痛点，实现老客运营效能的全面跃升。

聚焦老客运营升级需求，以数智化突破行业共性瓶颈

老客户回馈是车企深化客户粘性、激活存量价值的核心举措，其成效直接关联品牌忠诚度与业务长效增长。但受传统运营模式局限，全行业在大型老客回馈活动落地时普遍面临四大核心瓶颈，严重制约保客价值释放。

1、规模化触达与精准传递的矛盾

丰田百万级保客基盘本是品牌核心资产，但传统短信、邮件渠道打开率低迷，核心保养优惠券权益易被淹没；盲目扩围又会分散营销资源，导致高价值客户无法被重点覆盖，陷入广而不精、触而不达的困局。

2、人力成本与运营效率的失衡

纯人工外呼需投入巨额成本，且受坐席沟通能力差异影响，应答标准化不足、重复沟通频发；人工筛选高意向客户效率极低，无效沟通占比高，最终呈现成本高企而转化惨淡的失衡状态。

3、复杂业务场景的适配能力不足

车企老客回馈涵盖权益告知、地址变更核实等多类复杂场景，传统运营工具受限于固定话术与基础语义识别能力，交互灵活度不足，既难满足客户多元咨询需求，也无法保障信息采集准确率，影响后续服务跟进。

4、客户分层与意向识别的精准度欠缺

行业普遍缺乏科学客户价值评估体系，存在话术、权益推送同质化问题，且无智能意向识别机制，难以快速锁定高意向保养客户，造成营销资源浪费，转化效率难以突破。

中关村科金大模型语音智能体：构建全链路智能运营体系

针对丰田老客运营的核心需求与痛点，中关村科金基于自研的垂类大模型，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、成本控制四大维度实现突破，搭建起触达、交互、筛选、转化的全链路智能运营闭环。

一、RFM模型分层，实现差异化精准话术适配

依托RFM客户价值模型，中关村科金将丰田百万级老客户精准划分为首次付费客户、濒临流失客户、长车龄用户三大类，针对不同客群的需求痛点定制差异化沟通话术。

长车龄用户：重点强调保养套餐的高性价比，强化服务实用性；

濒临流失客户：突出专属权益的稀缺性，提升客户留存意愿；

首次付费客户：侧重传递品牌服务的专属感，深化品牌认知。

相较于传统统一话术模式，该策略实现意向率提升20%，从根源上解决了客户分层不精准、服务同质化的难题。

二、多轮智能呼叫，拉升接通与意向转化双指标

为破解规模化触达难题，中关村科金大模型语音智能体方案采用多轮次智能呼叫策略，对首次未接通的客户自动触发二次智能回访，最大化提升触达覆盖面；同时通过大数据分析锁定早间通勤前、午间休息时、晚间下班后三大黄金呼叫时段，保障沟通时机的精准性。

对比传统全天随机呼叫模式，该策略助力整体意向率提升23%，最终实现60%以上的超高老客接通率，达成日均触达超10W老客户的规模化目标。

三、复杂语义理解，高效完成关键信息精准采集

依托大模型强大的上下文交互与复杂语义理解能力，大模型语音智能体方案可高效处理多元复杂业务场景。当客户反馈用车地址与购车地址不一致时，系统能自动发起精准追问并完成信息登记，无需人工二次核实。

最终实现98%以上的信息采集准确率，为丰田优化线下服务网点布局、提升线下服务精准度提供了核心数据支撑。

四、人机协同运营，降本增效聚焦高价值客户转化

大模型语音智能体全程承接权益告知、疑问解答、意向初筛等标准化工作，可自动标记高意向到店保养客户并实时同步至人工团队；人工坐席则无需再耗费精力处理无效沟通，仅需聚焦高意向客户开展精准跟进。

这一模式不仅帮助丰田降低40%人工成本，还实现了转化效率的显著提升，其中高意向客户转化率对比传统小模型提升60%，真正达成降本与增效的双向平衡。

全链路价值落地，老客回馈活动成效斐然

依托中关村科金大模型语音智能体解决方案，丰田借品牌周年庆老客户回馈活动契机，实现了触达率、转化率、客户体验的三重跃升，技术赋能业务增长的核心价值得到充分验证。

1、规模化高效触达：成功达成日均10W以上的老客户触达，触达接通率超60%，打破传统渠道触达瓶颈；

2、筛选高意向客户：高意向到店保养客户转化率对比小模型提升60%，营销资源利用效率大幅优化；

3、高效完成信息采集：客户购车与用车地址核实准确率达98%以上，为线下服务优化筑牢数据底座；

4、降本增效成果显著：人工呼叫成本降低40%，人工坐席聚焦高价值客户跟进，整体运营效率实现倍增。

技术赋能树立标杆，共探汽车客户运营新未来

此次丰田与中关村科金的深度合作，是AI大模型技术在汽车行业老客户运营场景的典型成功实践。通过将大模型语音智能体与老客回馈活动深度融合，不仅成功破解了传统模式下触达难、效率低、成本高、精准度不足的痛点，更实现了从“广撒网”到“精准捕”的运营模式升级，为行业提供了可复制的老客数智化运营标杆方案。

未来，中关村科金将持续深化大模型技术在汽车行业的场景应用，与丰田等行业领军品牌携手，探索客户关怀、新车增购、车险续保等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，助力车企充分挖掘存量客户价值，实现业务可持续增长。