破解存量市场运营难题，长安汽车用Agent重构线索价值链

　　来源：爱分析ifenxi

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　　存量竞争下的精益化运营突围

　　在中国乘用车市场从增量扩张转向存量竞争的宏观背景下，行业整体增速放缓，获客成本持续攀升，推动车企营销策略从粗放式获客向精益化运营转变。作为中国四大汽车集团之一的长安汽车，直面这一市场结构性变化，其核心挑战在于如何最大化每一条销售线索的价值与转化效率。

　　传统的销售线索管理模式高度依赖人工外呼清洗，在线索量巨大且质量参差不齐的情况下，不仅效率低下，更因无法精准识别用户购车意向而导致高潜力客户流失与资源错配，难以适应新的竞争环境。这种现状促使长安汽车必须对从线索流入到成交转化的端到端业务流程进行深度变革，而 Agent 被视为实现这一变革的关键驱动力。

　　具体而言，长安汽车线索管理流程包含清洗、评级、下发、培育、复用等环节。在线索清洗环节，长安汽车需要自动、准确地判断用户是否有真实购车意愿，并补全其基本信息与偏好。在评级环节，则需要根据交互内容对线索价值进行精准分层。而在下发环节，则要求能根据评级结果自动执行差异化策略。在培育环节，需要能进行个性化、自动化培育，实现基于企微社群孵化和 APP 培育池的分层运营。在复用环节，需要建立线索生命周期管理机制，实现战败线索的智能复筛与激活。

　　以上需求依靠单一算法模型难以满足，它要求一个能够理解复杂意图、进行多轮交互并能做出决策的 Agent 来串联整个线索管理流程。长期而言，长安汽车目标在于构建一套高效精准的线索清洗创新运营体系，从而将人力从重复性劳动中解放出来，聚焦于高价值的客户沟通。

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　　Agent 架构与场景洞察的双重契合，长安汽车选择深演智能的核心原因

　　长安汽车在明确了其线索管理流程亟需端到端变革后，对服务商的选择标准也随之变得极为清晰。深演智能最终脱颖而出，关键在于其提出的 Hybrid AI 技术架构。这与长安汽车对复杂业务场景中精度与泛化能力兼备的要求高度契合。

　　该架构的核心在于大模型与小模型的协同。一方面，利用大模型的强大泛化能力处理意图识别、多轮对话交互和话术生成等非标任务，以应对客户千变万化的自然语言表述。

　　另一方面，则依赖为线索评分、到店预测、客户终身价值预测等特定业务目标专门优化的小模型，来保障核心业务决策的精准、稳定与可解释性。这种大小模型的协同配合，确保了 Agent 既具备应对未知对话场景的灵活性，又能像行业专家一样做出可靠的业务判断，满足了长安汽车对效果确定性的根本要求。

　　除了 Hybrid AI 技术架构的先进性，长安汽车更为看重的是深演智能将技术转化为业务价值的端到端落地能力。Agent 项目的成功不仅依赖于一个强大的 AI 内核，更取决于其能否无缝嵌入并重塑现有的线索运营全流程。

　　针对此，深演智能提供的不仅仅是一个技术平台，而是一套覆盖从话术设计、知识库构建，到运营 SOP 制定、数据看板监控的完整交付与持续运营体系。这意味着深演智能的 Agent 被设计为一个能够驱动业务流程变革的引擎，它能够承接海量线索并进行智能初筛，实现基于评级的自动分流与下发，并建立战败线索的自动激活机制，从而真正实现从单点效率提升到全链路价值挖掘的跨越。

　　深演智能之所以可以提供端到端解决方案，其根基在于对汽车行业营销场景的深刻洞察与理解。长安汽车需要的合作伙伴，必须在汽车行业线索运营有深度的经验、历练和积累，例如流量渠道的运营优化、DCC 产品和运营的结合、经销商网络的管理逻辑，以及战败线索背后的复杂原因。

　　将技术与场景相结合，深演智能带来的是一种以数据驱动和持续迭代为核心的运营新模式。其方案强调通过 PDCA 闭环与数据迭代，实现策略的持续优化。例如，通过外呼效果分析、战败线索二次激活数据以及基于后链路成交数据的回归分析，不断反哺和优化 Agent 的话术与模型。这也契合了长安汽车构建精益化运营体系的长期目标。

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　　Agent 构建线索管理全流程运营体系

　　基于对长安汽车痛点与深演智能能力的双重认可，双方共同设定了以 Agent重构线索运营流程的实施方案，其核心落地路径如下。

　　方案整体架构划分为四层。最底层是融合了大模型与小模型的 Hybird AI 技术底座。其上则是系统平台层，包含承载人机交互的AI智能外呼系统、知识库平台和数据看板。业务流程层，定义了 Agent 驱动的自动化运营流程。

　　最终，在运营机制层，通过 PDCA 闭环、数据迭代与人机协同，实现整个系统的持续优化。这一架构确保了 Agent 不仅是执行单一任务的工具，更是串联并驱动整个业务流智能运转的中枢神经。

　　在线索清洗环节，深演智能部署的 AI 外呼直接回应了长安汽车对提升线索清洗效率与准确性的迫切需求。传统人工清洗仅能验证联系方式有效性，而 Agent 则通过多轮对话，主动探询用户的真实购车意向、偏好车型、购车预算及时间周期等深度信息。

　　在此过程中，大模型提供了强大的语义理解与流畅的对话生成能力，以应对用户多样化的表达方式，并结合方言识别功能扩大服务范围。同时，通过双轨录音和实时转人工机制，确保了高价值交互机会的零流失。这一环节的落地，将线索清洗从耗时耗力的人工劳动中解放出来，实现了 24 小时在线的标准化、高质量初步触达，为后续环节奠定了坚实的数据基础。

　　完成初步交互后，进入线索评级与下发环节，这是体现大小模型协同的关键节点。大模型首先对对话内容进行深度语义分析，理解用户的潜在需求和情绪倾向。随后，专门为业务场景优化的小模型对线索的转化概率和潜在价值进行量化评分。

　　最终，Agent 根据评分结果将线索自动划分为高、中、低或无意向等级，并触发相应的自动化工作流。高意向线索立即下发至对应区域的门店销售顾问，中意向线索则自动流入企微培育池。

　　为了最大化线索的全生命周期价值，深演智能方案还设计了自动化培育与战败激活机制，实现了对线索的自动化运营。在培育阶段，Agent 通过社群或一对一交互，向用户自动推送个性化的车型详解、优惠信息、试驾邀约等内容，进行长期低成本的孵化。

　　对于低意向及战败线索，系统会定期对这批线索进行自动复筛，利用其持续学习能力，探测用户购车意向的可能变化。一旦发现新的意向信号，线索将被重新激活并纳入相应级别的运营流程。这种贯穿始终的运营模式，彻底改变了传统线索管理一次性消耗的弊端，将线索真正视为可持续挖掘的数字化资产。

　　支撑上述所有环节高效协同运作的，是深演智能方案内置的数据驱动闭环与人机协同运营模式。整个系统基于对线索下发率、到店率、成交率等多维度数据的实时监控与分析，不断反哺和优化 Agent 对话策略、评级模型与运营动作。

　　更重要的是，方案明确了 AI 与人工的职责边界，构建了高效的协同机制。Agent 承担了海量、标准化、初步的线索处理工作，而人工销售顾问则被赋能去聚焦于那些需要深度沟通、情感互动和复杂谈判的高价值环节。

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　　从成本中心到价值引擎，人机协同释放业务价值

　　深演智能 Agent 解决方案在长安汽车的成功落地，带来了切实可量化的业务价值。

　　在成本优化方面，Agent 实现了对标准化、重复性人工劳动的有效替代。部署后，长安汽车人效实现了翻倍，同时显著降低了在无效线索跟进上的时间和电话等隐形成本。

　　在效率提升层面，基于 Agent 的 7x24 小时自动化工作能力，实现了实时线索清洗的时效，完成了对海量线索的即时响应和自动化初筛，使销售顾问能够聚焦于高价值客户，人均有效跟进量显著提升。

　　更重要的是，在增收与资产盘活方面，通过精准的意向识别和分层运营，高意向线索的到店率与试驾率提升超过 20%，整体成交率明显提升；同时，基于Agent 的持续追踪与自动复筛能力，成功激活了历史沉淀的大量战败线索，实现了线索全生命周期价值的深度挖掘，避免了商机流失。

　　本项目的成功，首要归因于始终坚持以业务痛点为原点，以端到端流程重构为路径的指导思想。所有的技术方案，从 AI 外呼清洗到智能评级下发，再到战败线索激活，都紧密围绕提升线索转化率、降低运营成本这一核心目标展开。

　　这种以价值为导向的思维，确保了 Agent 的应用始终与业务目标同频共振，避免陷入技术脱离场景的陷阱。其成功实践表明，Agent 的价值并非体现在单一环节的效率提升，而在于其作为核心引擎，系统性重构并串联起了从线索入口到价值再生的完整业务闭环。

　　综上所述，长安汽车与深演智能的合作，成功验证了一个可复用的数字化智能化转型公式：真实的业务痛点与明确的战略目标，叠加 Hybrid AI 技术架构提供的强大智能引擎，再叠加覆盖全链路的业务流程重构，最终通过有效的人机协同和数据闭环实现业务价值的规模化释放。

　　这一案例的精髓在于，它清晰地表明 AI Agent 的终极价值并非替代人类，而是作为赋能者，将人类从重复性劳动中解放，聚焦于更具创造性的高价值工作。同时，该实践也昭示着，Agent 正在从降本增效的工具演进为重构商业模式的核心资产，为存量时代的营销变革提供了确定性的路径。