汽车行业解决方案

行业挑战

汽车行业面临的八大难题

客服人力投产比低

数据分析及需求挖掘弱

质检覆盖低监测难

需求分析挖掘能力弱

营销流程标准化不足

销售能力培养瓶颈

销售线索挖掘乏力

客服接待流程不完善

业务场景架构

打通售前、售后、客诉三大业务线，数据化驱动管理

产品服务

AI沟通数据解决方案覆盖全场景应用

销售营销端

成交分析

通过数据积累，对成交原因及所属阶段进行归类分析，进一步了解成交场景

归因分析

对每个销售跟进的客户进行情绪画像和成交概率分析，得出归因，支持查看对话详情及数据导出

流失分析

通过对客户流失数据的分析，找到流失原因，分析流失率，提升销售成交能力

接待服务端

热词分析

利用丰富的垂类语料帮助各品牌轻松完成车系、车型、排量等热词的优化

意图识别

结合NLP能力分析积累的丰富对话样本和语料，判定客户意图

标签捕捉

通过数据和信息沉淀，找到客户意图和客户诉求，对客户进行分类，并将客户标签接入用户数据平台

团队管理端

质检数据分析

对所有质检数据进行告警分析、复检分析、评分分析及客户分析，快速了解质检情况及需提升的能力场景

流程管理

通过质检数据，进行标准接待流程及规则体系搭建，并支持数据导出及成交分析

培训提升

创建对话案例追踪问题来源，提高客服接待能力，保障客户服务满意度

某豪华汽车品牌

客户服务SOP流程执行管理

客户背景：
品牌邀约专员常常未能按照既定SOP流程落地执行且日语音对话量较大，复检人员难以全面检测，无法有效收集处理客户反馈内容。

语忆赋能：
语忆通过深度学习和自然语言理解技术，智能识别和分析邀约专员及客户的应答话术，完成对话分析并形成人员能力模型评分数字化报表，推动品牌邀约专员提升销售转化能力。

某知名国有控股汽车品牌

多渠道客户之声的智能化采集与分析

客户背景：
该品牌用户反馈产品使用情况及建议的渠道分散且数据类型复杂，缺少统一智能化数据处理平台，导致大量客户关键反馈信息流失。

语忆赋能：
语忆智能化平台从市场主流平台采集客户VOC数据，并对采集的评论、对话、文章数据从热点咨询、产品及服务体验、竞品分析等多维度进行智能化分析，为品牌服务升级提供数字化支撑。

客户证言

提供的满意率方案比较全面，涉及多方面内容，用下来整体提升很明显，同时服务也很到位，解决问题也很及时，值得信赖！

满意率方案的分析逻辑和维度很专业，已赋能培训给公司其他项目进行调整优化，均有明显的改善；CSM服务团队十分专业、细心，给到的建议和方案都很适用。

语忆提供的产品和服务，大大降低了我们团队的管理成本。