TalkingData|汽车销售线索评级AI实战，从实验室到落地
_本文原题为：从实验室到落地 ， 汽车销售线索评级AI实战
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为什么需要线索评级
汽车行业的销量自2018年以来持续的“跌跌不休” ， 不仅经销商的日子很不好过 ， 也直接导致了一线销售人员系统性的流失 ， 销售流程和经验无法固化沉淀 ， 线索跟进力度不足甚至中断 ， 销售转化效率低下、人力成本攀升 。
销售线索评级本质上是消费者精细化运营解决方案中的一环 ， 基于消费者的关键行为数据搭建算法模型 ， 按照业务价值高低输出人群得分 ， 并给到一线销售人员使用 。 那么 ， 在确定跟进的优先级和跟进的力度方面 ， 就可以不再完全依赖销售人员的个人经验或集体经验 ， 而是转变为在基于大数据和机器学习的AI能力加持下 ， 实现用数据+科技的力量帮助经销商更精准、更快人一步地争取销售线索 ， 降低有效线索流失 ， 促进销售转换 。
汽车销售线索评级项目实战
近期 ， TalkingData助力某合资汽车品牌打造销售线索评级项目 ， 让AI走出实验室 ， 工程化落地应用于经销商的每一条网络线索邀约场景实践中 。
本文将分享该项目的实战干货 ， 帮助大家深入理解和梳理AI项目及其背后一系列科学、细致的工作支撑 ， 相信这样也能更好地体现AI带给商业社会的价值所在 。
接下来 ， 笔者将基于以下项目实战流程 ， 详细介绍每个环节中的一些关键问题点及解决方案 。
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01
业务定义
1.1定义项目目标
作为厂商或经销商 ， 都希望车卖得越多越好 。 那么 ， 项目目标是否就理所当然地设置为提升“线索订单转化”呢？
对业务深入理解后就会发现 ， 汽车行业的消费者决策旅程长 ， 客户心智投入高 ， 且宏观市场、政策乃至微观个体经销商的销售策略 ， 都可以影响最终销售转化；另外 ， 经过数据分析发现 ， 订单转化周期相对更长、更不可控 。 作为订单转化的前提——到店 ， 90%的到店消费者从首次邀约到进店的周期是一个月以内 。
因此 ， 直接将“线索订单转化”作为项目目标并不切实际 。 从效果可衡量、更有效、更客观的角度 ， 最终将“邀约到店转化”作为项目考核指标 。
事实上 ， “邀约到店转化”也可以继续分解 。 是“所有”经销商的到店转化 ， 还是“个体”经销商的到店转化呢？这个问题不仅仅影响建模因变量的数学定义 ， 更本质的是对业务目标价值的定义 。 我们可以从不同的价值主体来思考：作为厂商 ， 是希望所有经销商还是个体经销商的客户到店越多越好？作为个体经销商 ， 又如何看待这个问题呢？欢迎大家思考 ， 并留言讨论 。
1.2理解需求场景
理解需求场景对项目的意义同样深远 。 主要从两方面来考虑 。
AI模型对于经销商的业务价值到底是什么？会是下图所示情况吗？从所有线索里挑选出模型得分高的线索进行跟进 ， 得分低的线索就不跟进 。
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AI模型如何自然嵌入到经销商的销售工作中呢？以上问题不能单纯通过“思考”来解决 。 在项目启动后 ， 项目团队在该汽车品牌的配合下 ， 用一周的时间实地走访了多家经销商 。 通过面对面访谈的形式 ， 了解经销商网销工作现状、架构、流程、线索进店转化影响因素等内容 ， 收集了大量丰富的一手信息 。 事实证明 ， 这些信息对后续AI建模工作的开展帮助极大 ， 决定了一个数据科学项目如何真正落地并指导业务实践 。
针对“AI模型对于经销商的业务价值”这个问题 ， 通过调研发现 ， 不同经销商的网销现状差异很大 ， 有的经销商线索量大 ， 而人力资源不足 ， 每天都存在不少线索无法落实跟进；而有的经销商线索量小 ， 当日下发的线索都可以及时处理完 。 那对后者而言 ， AI模型就没有用武之地了吗？
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