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智能营销增长
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1000 +中大型企业客户
2000 +数据标签
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中大型企业客户
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平台集数据生态、智能算法、决策应用为一体，帮助品牌进行数据多源采集，通过数据高维洞察，实现数据业务变现。
通过市场调研、在线行为分析等手段，识别出对汽车感兴趣的潜在客户。
通过模型计算，对线索意向等级评分，并给出关注竞品车型、兴趣点等五大关键性标签，摆脱传统邀约主要依赖于人员能力的困境，让邀约到店率平均提升2倍。
通过智能语音语义分析、智能试驾监控管理、智能离店运营等多种方式，全面赋能到店转化环节。
通过模型计算，洞察战败线索中的假性战败群体并激活。
通过模型计算，对保客购买时机、购车需求、购买意向等综合评价，找出复购高价值客户，减少人员投入精准提升复购率，平均提升2.4倍。
消费者追求更佳购车体验，频繁跨品牌比较和试驾，而销售人员因忙碌难以深入了解客户，影响销售效果。
信息获取渠道单一，数据获取难
销售线索庞杂，有效数据少
数据信息模糊，无法获取有效信息
缺少智能精准挖掘工具，跟踪工作量大， 效率较低
庞大的线索量对比人力资源，经销店无法完成大量线索筛选工作
信息太单一，无法获知客户最新需求
缺少好的活动或者运营方式来刺激客户到店
保客跟踪及运营周期长，时间成本高，人力投入大
大多数保客需求不明确，容易错过最佳转化期
大部分到增换购期限的客户流失严重
提高销售效率，降低成本，并通过数据分析和机器学习技术，提升客户体验和销售成功率
通过洞察消费者寻购行为与购买车型需求，挖掘高价值线索，并通过精准投放、短信等方式触发
依托精准定位与AI技术将线下竞品访客转化为本品意向客户，并辅助运营策略助力转化
模型评分提升线索意向识别，关键标签辅助销售，邀约到店率倍增。
赋能DCC业务，提升线索邀约到店率
通过模型计算，对线索意向等级评分
给出关注竞品车型、关注点等五大关键性标签
邀约到店率平均提升2倍
运用人工智能技术对销售流程进行优化，通过数据分析、预测建模和自动化工具提高销售效率和成交率。
管理关键环节，提升到店成交率
智能语音语义分析、智能试驾监控管理、智能离店运营等多种方式
全面赋能到店转化，让效率再升级
紧抓保客购买时机，提升复购率. 通过模型计算，对保客购买时机、购车需求、购买意向等综合评价，找出复购高价值客户，减少人员投入精准提升复购率，平均提升2.4倍
紧抓保客购买时机，提升复购率
找出复购高价值客户
减少人员投入精准提升复购率，平均提升2.4倍
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