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Cars24如何利用OpenAI实现对话规模化与快速开发

bingdadabingdada
八月 2, 202663 次阅读约 6 分钟阅读
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Cars24利用OpenAI技术构建AI代理,每月处理超100万分钟对话,挽回12%流失线索,并将AI工作流推广至全公司,实现规模化运营与快速开发。

核心要点
  • Cars24如何利用OpenAI实现对话规模化与快速开发
目录

目录

  • Cars24如何利用OpenAI实现对话规模化与快速开发
  • 规模化一个复杂、对话驱动的市场
  • 用AI代理自动化完整的客户旅程
  • 将Codex嵌入软件开发周期
  • 将代理工作流扩展至每个团队
  • 构建AI优先的运营模式
  • 相关阅读
  • 关于 Bingdada

Cars24如何利用OpenAI实现对话规模化与快速开发

2026年7月16日——Cars24借助基于OpenAI技术的智能代理,每月处理超过100万分钟的对话时长,成功挽回12%的流失线索,并将AI工作流推广至各个团队。 公司规模: 大型企业

地区: 亚太及大洋洲 行业: 科技 产品: API、ChatGPT、Codex - 100万+:AI代理每月处理的对话分钟数

  • 50%:客户支持解决率提升
  • 80%:关键服务工作流的响应时间缩短
  • 12%:通过AI驱动的重新互动挽回的流失卖家线索 --- Cars24运营着全球最大的人工智能原生汽车生态系统之一,专注于印度市场的汽车买卖业务,并在阿联酋和澳大利亚设有分支机构。公司覆盖完整的汽车拥有周期,从车辆发现、融资、转售到购后服务,同时通过更高效、更易获取的二手车生态系统延长车辆使用寿命——而印度市场的大多数交易仍依赖人工、受监管且碎片化。

规模化一个复杂、对话驱动的市场

与传统电商不同,印度的汽车买卖很少在一次会话中完成。大部分流程发生在应用之外,涉及电话沟通、文件核对和后续跟进,可能持续数天甚至数周。随着Cars24的规模化,这带来了核心挑战:如何在数百万次互动中提供一致的高质量体验,同时避免不断扩大运营团队。 为解决这一问题,Cars24利用OpenAI技术构建了语音和聊天代理,覆盖买卖、融资、跟进和支持等环节。公司还在其核心组织中推广了ChatGPT Enterprise和Codex,帮助工程、财务、法律、营销和运营等部门的员工自行构建AI驱动的工作流。

用AI代理自动化完整的客户旅程

Cars24从业务中约束最严格的环节入手:销售漏斗的中部和底部,即对话驱动转化的部分。买卖一辆汽车并非几次点击就能完成。客户需要帮助比较选项、预约参观、准备文件、安排融资以及参观后跟进。 利用OpenAI API,Cars24构建了AI驱动的语音和聊天代理,在整个旅程中为客户提供支持。当买家致电Cars24时,AI代理会询问预算、家庭规模、通勤需求和偏好车型。它会从Cars24目录中推荐汽车、预约试驾,并帮助客户探索融资选项。 随后,代理会在试驾前跟进确认参观、根据偏好变化推荐替代车型,并收集更多融资细节。参观后,AI代理会询问客户是否想继续、预约另一场参观或探索其他选项。购车后,代理会继续支持客户处理反馈、保修问题、退货和售后服务。 对于卖家,流程类似。AI代理收集车辆细节、安排检查、发送提醒、帮助重新安排错过的预约,并在客户在其他平台出售时收集竞争情报。对于过去10天后流失的线索,AI代理现在会重新互动客户、确认新的意向,并在Cars24能提供客户期望价格时将其重新引入漏斗。 > “在印度,买车是一段旅程,而非一笔交易。多年来,体验取决于接电话的人。AI改变了这一点。今天,我们每月通过AI处理超过100万分钟的对话,以任何规模为每位客户提供高质量体验。”

——Vikram Chopra,Cars24创始人

将Codex嵌入软件开发周期

Cars24还将Codex部署到其软件开发生命周期中,将其视为日常工作的参与者,而非独立的编码工具。 产品经理使用Codex创建和完善Linear工单。工程团队将Codex标记到错误报告中,以便它能够接手已定义的任务。Codex还能跨GitHub总结工作,并为团队发布更新,减少推动工作进展所需的站会次数。 Cars24在数周内围绕Linear重新调整了其项目管理流程,为Codex支持日常工作创造了更清晰的路径。在产品、设计和工程团队中,Codex现在帮助推动从工单创建、任务整理到实现、错误修复和更新的整个工作流程。 > “我以为Codex只会让我们的工程师更快。让我惊讶的是,它迅速传播到了工程之外。产品经理、财务团队,甚至日常工作流程都开始改变。那时我意识到,我们不仅改变了编写代码的方式,还改变了整个公司对完成工作的思考方式。”

——Jayesh Gupta,Cars24 AI与创新负责人

将代理工作流扩展至每个团队

最显著的转变之一是Codex在工程之外的采用,AI成为帮助团队自行解决问题、构建工具并更快改进业务的运营层。 例如,在财务和投资者关系方面,Cars24团队使用Codex从其记录系统中提取数据、运行分析,并准备投资者报告工作流,无需手动向多个业务负责人索取输入。 另一个财务工作流使用Codex审查超过特定阈值的采购请求和采购订单。自动化会检查异常、标记问题,并在未发现问题时自动批准请求。 这些例子反映了Cars24内部更广泛的转变:员工越来越多地自行构建所需工具,而不是等待集中式工程支持。一些团队已构建了“幕僚长”代理,连接Slack、Gmail、WhatsApp等系统,管理沟通、日程安排、招聘流程和跟进。

构建AI优先的运营模式

Cars24的经验展示了AI如何重塑传统行业。通过将AI代理嵌入客户旅程的每个接触点,并赋予员工利用Codex等工具创造自己工作流的能力,公司不仅提高了运营效率,还提升了客户体验。 对于希望复制这一成功的组织,关键启示包括:

  • 从高约束环节开始:识别对话驱动转化的领域,如销售漏斗中部和底部。
  • 让AI成为协作伙伴:将Codex等工具视为团队的一部分,而非独立解决方案。
  • 赋能员工:鼓励非技术团队构建自己的AI工作流,减少对集中支持的依赖。
  • 持续优化:利用AI代理回收流失线索,并通过数据分析驱动改进。 随着Cars24继续扩展其AI原生生态系统,它证明了技术可以规模化个性化体验,同时降低成本——这是任何面向客户的企业在AI时代的关键竞争优势。

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