AI 营销云：打造出行行业数字化营销新范式

研报总结

核心观点与挑战

出行行业数字化营销面临三大挑战：公域线索营销弱感知、私域触点营销高门槛、以及传统模型在非标场景下的局限性。现有营销方式效率低、策略依赖专家、实时响应难，且业务、管理和技术层面均存在瓶颈。

解决方案：AI智能营销V2.0

通过引入大模型（AIGC+DS）和行业数据，升级线索智能营销V2.0，实现从线索获取到转化的全链路解决方案。关键升级包括：

• 数据层升级：整合车企大数据、用户特征、渠道数据、公域营销策略等，构建知识引擎。
• 模型层升级：利用多模型、多路、多模态数据融合，实现实时、动态的用户刻画。
• 线索营销Agent矩阵：智能营销能力全面升级，覆盖线索获取、识别、流转、决策、跟进等环节。

创新实践

1. 线索优配：通过智能优配模型解决异地线索匹配门店问题，显著提升到店转化率（实验组效果提升25%+，到店率90%+）。
2. DCC分配探索流程优化：实时对接DCC值班状态、模型升级为多目标预测，实现全局动态排序，持续优化接通率和到店率。

MAaaS（多智能体即服务）

引入MAaaS架构，通过多Agent协同（如营销策略Agent、内容Agent、活动复盘Agent等）实现L3智能决策模式，结合DeepSeek和混元双引擎，支持对话式圈人、文生图、人群预测等功能，推动私域触点营销智能化。

未来展望

未来将围绕品牌全域数据驱动的智能化增长，拓展更多应用场景，包括：

• 双擎个性化旅程管理（车型/商品推荐、智能门店选址等）。
• 全链路归因转化（一二方精准广告投放、线索营销赋能DCC等）。
• AI消费者互动营销（数字化展厅、内容营销创意、AI消费者互动等）。
• AI私域服务辅助（会话标签、品牌数智人、沟通情绪评估等）。

通过数据增长引擎和AI引擎的融合，实现泛出行场景下的全面智能化升级。