打破案场黑匣子,大模型重塑营销流程与IT系统

原创 爱分析ifenxi 2024-07-08 18:04




近期地产行业热点颇多,政策方面不断调整,地产进入到了新的周期和时代。在此背景之下,遇上大模型工具的到来,属于技术+行业双周期的碰撞。对于地产营销板块,也让我们看到了非常大的可能性。本文从时代周期变化、重构的地产营销系统与实际落地案例三方面展开说明。

分享嘉宾|刘述军 旺小宝AI产品副总裁

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01

技术行业双周期时代

对于地产的新时代,和居民的资产息息相关。地产进入到了全面的买方市场,从原来的高周转时代到了品质时代,营销逻辑也发生了很大的变化。原来买房子能够赚钱,无论房子品质如何,最终都能变现,所以地产不缺客户,投放即有。但到今天的买方市场逻辑,客户总量有限且不断缩小。

基于此背景,今天房地产的售楼部,客户流量有限,花了很大精力和金钱到投放环节,但获客效果非常糟糕。导致整个房地产的转型,从高周转到品质时代后,回归到购房者本质是居属性的角度进行升级,同时对客户的理解、认知发生转变,营销链路也要基于该背景进行重构。
房地产最重要的环节是案场沟通,一个半小时就能决定成交转化,但这个过程一直是黑匣子。
20 年前,语音识别的主流技术是NLP,或者是基于简单的规则引擎和关键词做识别,有效性非常差,会漏掉很多信息,且训练成本高。一个标签的识别分析,需要 300- 500 个长对话的原文语料做训练才能达到基本可用水平,难度和成本非常大。
基于大模型通过训练机制和大参数量,使其更快速的具备广泛场景理解能力和推理能力,在与客户沟通中涉及到关键信息,可以通过大模型对信息进行快速总结提炼,同时可进一步地让大模型推理分析购房客户的购房需求、意向度等信息,这些信息决定了客户是否能够成交。
同时大模型可从海量数据中挖掘客户抗性,这是非常重要的分析点,决定着产品定位以及户型设计。我们尝试通过历史数据,让模型直接挖掘购房抗性,分析出过去一段时间客户的意向占比,基于占比分析出对应购房客户抗性点到具体列表,以及对话的原文,来解释推理出抗性的原因,在未来对于客群的研究和产品定位,都会有质的提升。

另外通过拍摄的照片,尝试利用模型做图片视觉的信息挖掘。针对模型做训练,基于客户的行为、年龄、穿着、看房时间、性别等因素分析出购房客户的特征、购买力。模型对客户的分析和判断,视觉加语音的结合,给到很多信息的支撑。

02

行业转型遇上AI大模型,催生“新营销+新IT工具”

当前行业遇到新的生产力工具,催生全新营销模式,重构整个营销链路,置业顾问的工作内容、IT工具都会发生变化,这就是新营销。
原来房地产在案场营销管理中有三大痛点:
1、信息都来源于一线的置业顾问,人为来判断客户的意向,再向上反馈。这过程层层反馈和层层失真。最终决策者拿到的数据,会出现极大的偏差,基于这个数据做决策的正确性是可想而知的。
2、房地产的结果导向式管理已失效,一个售楼销售情况不佳时,第一选择是更换营销负责人,重新操盘。大量的数据和信息是失真状态,营销结构发生变化时,很多信息无法真正被发现解决,管理动作就失效。
3、客户的真实情况判断不明,一线反馈的客户未成交原因千奇百怪,很难判断真实问题。信息不明最终导致各种决策和操盘上的问题。
所以我认为案场面临最大的问题就是“销售过程的黑匣子”,缺乏真实客观的信息,导致房地产进入到了管理红利时代。数字化的真实数据没有获取到,后面所有的数字化方法都是空中楼阁。所以房地产营销的变革上最重要是从原来的凭手感操盘,到真实数据的驱动决策,这才是真正的数字化。

AI大模型在房地产营销中,将AI变成案场助理角色,首先是数据采集,需要利用到智能硬件,有了数据后,业务的逻辑和结论才能够构成,基于这点我们做了非常多智能硬件产品。有了这些数据之后,其次才有 AI 模型和营销大脑的落地,再往上层构建 AI 助理角色,它包含了案场的营销情况、营销策略、客户情况,以及还可以通过AI助理做PPT报告。

地产企业一般都有很多营销工具和系统,但管理者基本不关注,最终需要一线员工层层做PPT汇报。决策的过程信息真实性很重要,而决策速度决定了成败,如果可以做到每天对相应数据复盘和决策,那迭代速度一定非常快。但房地产今天的迭代和决策的周期以月为单位,层层做PPT汇报的过程很慢,信息也层层上报的过程中失真严重。AI 的加持是在助力真实数据采集和数据决策驱动,让原来以月为单位的决策速度,变成以周为单位,甚至实现以天为单位,以此实现营销的不断调整和变革。
利用 AI 技术重构营销底座,包含了几个层级,首先从数据的采集端,涉及到语音、视觉各类的硬件和相应的技术,再向上层叠加语音转写、语义理解两个较为核心的能力,最上面是具体落地的应用场景和相关应用系统,这是整个营销底层逻辑和架构上的重构。

大模型层和推理分析层非常关键。模型在行业真正应用起来的核心是如何构建小模型。通用大模型在模型落地某个细分场景时的训练成本极高,如果用通用大参数量模型做训练,参数的调整与每一次单独的训练成本是大部分企业无法承受的,投入产出不划算,最终在行业落地上,行业模型+通用大模型是最优路径。所以我们通过了“知识库+微调+决策树+提示工程词构”构建地产行业模型。中间加入各种各样场景化的知识结构训练,最终实现了前篇提到的对于地产场景的理解,这是构建营销链路的底层的数据和知识的支撑。

03

AI+营销应用实战案例

以某房企其中一个案场营销项目为例,在业务目标上,该房企提出要通过对案场过程管理来提升转化,让去化慢的项目有更智能的分析手段,找到问题,解决问题,最后实现营销案场场景化能力的升级。

在营销系统目标上,希望引入相关智能设备做真实数据的采集。不只在案场环节,可以在整个营销链路里,形成 AI 中台,和全系统复用的AI能力,这是大部分房企 IT 信息部在考虑的事情。

具体做法上,首先在系统建设方案上,有相关基础能力的模型建设和硬件能力建设,包含了各种技术,中间核心是 CRM 系统重构,从客户到访到接待过程的信息留存,以及 AI 嵌入营销过程,人机协作搭配方案,包含了 AI 全局的营销助手,从单次的接待分析到全局分析,都是 CRM 系统的重构部分。
最上层是应用载体,适配包括App、电脑PC端、小程序等多种途径,来实现最终的应用。
接下来举几个具体场景。
1、用智能工牌做传感器训练销冠
置业顾问接待客户时带着类似录音笔的智能工牌硬件,用来做传感器,训练销售的能力。以往销售能力的高低很难判断,最常见的是以结果为导向,往往错把市场当能力,有时候能力并不够,但在资源上还可以,有一些部分的老客户资源,如果这种销售被提拔为管理者,对于组织和团队来说是极大的伤害。
所以我们就构建“三力”过程能力评估模型。
  • 产品理解力,销售能不能把产品讲好很重要,通过营销过程中的话术分析,实现整个销售过程的数据采集,实现产品理解能力的判断。

  • 客户洞察力,需求挖掘开口做的好,表明销售能找到合适时机向客户提问,称之为客户的洞察能力,通过挖需开口率,观察销售能否洞察到客户需求。

  • 客户共情力,也指平均接待时间,通过数据链路构建判断销售的基本能力,从而实现整个销售过程的观察,提拔真实销售能力强的人。

根据上述三个能力判断,该房企中一个销售新人原本不受重视,一周分配4台客,但通过数据发现,该销售能力比较好,后来尝试多倾斜了客户资源,最终发现他的转化率以及成交情况都排在 TOP3 的水平,这就很好的说明通过 AI 的能力,对人才能力的判断有更加清晰的脉络和方案。
2、GPT数智化盘客效率翻倍,精准盘客防流失
原来房地产场景里,客户的意向判断非常重要。通常把客户分为a、b、c、d、 e 几类客户,分别代表了不同意向类型和意向级别。基于此方向,每个置业顾问对于数据和信息判断差距很大,因为不同人的认知和能力水平不一样,导致了对于同一客户的判断随着不同的人结果不一样。这种情况,会导致损失或者埋没部分客户。
所以我们尝试通过 AI 能力帮助房地产构建客观的意向分析模型。通过几个维度:1)沟通的时长;2)客户互动频次;3)客户关键画像是否匹配楼盘核心的客群画像。通过这些维度来判断客户意向,最终实现了对于客户画像、意向的洞察,从而避免漏客、藏客现象,极大地提高了案场的转化能力。
今天的 AI 是人机协作方案,不单单只利用 AI 分析数据,背后能给人工做协助和辅助,所以会通过 AI 的辅助能力帮助销售员分析客户意向和画像信息,从而给到销售人员提示支撑,完成客户筛选、分析。
以及将 GPT 的能力嵌入到接待过程中,帮助置业顾问、销售管理者做客户分析和团队能力评估,敏锐洞察问题,快速解决问题,做出正确的决策。
3、应用视觉大模型合规,精准获取案场客流数据
AI 视觉模型上有非常多的应用场景。在原来房地产的售楼部里,会对客户做来访登记,可以基于来访数据做分析,但前台登记会有漏客现象。我们统计了目前楼盘在来访信息分布,大概遗漏了 30%- 40% 的数据。
所以通过技术手段,做了AI 视觉模型,同时满足合规,利用人群亲密度跟踪算法,追踪置业顾问与周边几组客户的亲密度关系,判断是否是同一组客户。避免通过人脸识别技术,触犯隐私与法律问题,实现案场来访的精准客流的精准分析。
4、应用视音多模态算法,案场立体盘客及远程“会诊”
基于视觉加语音的结合方案,实现多模态立体盘客与远程会诊。AI 人工智能不仅在体育场景协助管理层训练一线运动员,对于每一个细节做相应的解读和训练,还可以为企业训练销售人员,实现销售综合能力的提升。解构整个销售过程,找到关键点才能够解决重点问题。
今天的房地产也进入到了智能化时代,重复、高频且低效的工作,可以由机器取代。而置业顾问、销售人员,则有更多的时间去思考客户的跟进策略、决策和探索更有可能性的成交方案。在智能的时代, AI +地产正当时,所有行业都值得被 AI 重新做一遍,利用好 AI 能力,实现效率大幅度增长。

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旺小宝AI产品副总裁,数智案场专家,专注地产数智案场变革研究近10年,先后主导发明创造行业首个合规人脸渠道风控、AI语音工牌、地产行业GPT等产品及算法。

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