关于汽车品牌从 0 到 1 构建语音质检体系，上一期（）我们已经探讨了初期如何建立内容规范、运用好「四度」「二率」服务考评标准等。

这一次，我们继续介绍，如何借助 AI 不断优化质检内容（包括品牌热词 / 冷词、准确率、召回率、难度一致性调整），进而迭代质检体系，让团队的精力更多地放在优化 SOP、强化培训及数据分析上。

01

洞察品牌冷热词

品牌热词与优质话术

在语音质检过程中，如果品牌发现质检得分率低，一部分原因可能是内容标签的遗漏，导致热词未被识别。

借助「帷幄绘声 Echo」，通过 AI 识别可能被忽略的热词后，业务人员可以评估将合适的品牌热词添加到对应的语料库中，丰富标签库，并调整对应得分权重，以提升命中场景标签的精确度。

同时，在日常抽检过程中，管理人员如果发现销售人员优质的表达方式，也可将其标注为「优质话术」添加到对应的语料库中，以供后续其他销售的学习、参考和复用。

品牌冷词

如果品牌发现某项质检标签得分率低，则是「品牌冷词」，如下图「注意事项」「建议意见」「试驾场地」等。

不同汽车品牌可能具备不同的冷词判定标准 。

如 冷词可 能为过时的表达或不符合本品牌的表达方式，那么则建议删除； 冷词也可能为品牌新推广的新词， 在各角色中还未传递到位，则需要强化培训与沟通； 冷词也可能为不恰当 的表 达方 式 ，则业务人员需要 对词汇的 表述进行相应调整。

02

捕捉话术漏洞

「达标率」调整

汽车品牌通常希望每个质检项都能精准命中所设定的目标对话，以确保质检效果全面且准确。

然而，有时在优化质检项的命中效果时，品牌往往面临一个挑战：当「违规率」和「达标率」都达到了一定的高度后，进一步提升变得困难。

此时，品牌经常面临一个「二选一」的困境，因为违规率和达标率往往相互影响，一方提升可能导致另一方下降，使得优化过程变得复杂而棘手。

那么，在利用 AI 做正向质检时，我们可以优先考察「达标率」——即找出销售人员「该说的什么内容没有说」。

例如客服领域的规范性用语——「标准开场白」「标准结束语」「服务延伸用户（请问还有什么可以帮您）」以及「确认客户预留信息」等。这类正向质检项，通常在目标对话量中比较大，如果错误率较高，复检成本就会很高。

所以在正向质检项中，通过 AI 算法调整，宁可漏掉几个，不可错杀一片。

如下图，在「车辆介绍」子场景下，销售人员「介绍动能」的执行情况比较好，但「介绍底盘悬挂」「介绍加速性能」的执行情况却一般。那么，针对这些薄弱项，汽车主机厂后续就可开展「所有车型的底盘悬挂对比介绍」培训。

「违规率」调整

在品牌质检中，也存在负向质检内容，也就是考察「违规率」——即找出销售人员「说了什么不该说的内容」。

对于汽车品牌来说，负向质检是比较常见且重要的需求，尤其是在受监管比较严格的领域。

负向质检项通常有两个特征，一是违规量通常都不太大（大部分对话内容不会违规），二是漏检之后的风险相对比较大。

因此，针对负向质检项，同样需要借助 AI 算法调整，宁可错杀一片，不可放过一个。如下图，销售人员会触犯「消极回应」等违规项，那么主机厂后续则可针对员工违规项开展「如何更好地服务客户」相关培训。

但也有少量例 外，如有的负向质检项，录音量不算少，而且风险也比较低，那可以优先考察 「达标 率 」； 有 的 正 向质检项，录 音量非常少，而且重要性比较高，那就应该优先考察 「 违规 率 」 。

「难度一致性」调整

对于同一位顾客的服务，品牌通常会涉及到多个场景的质检考评，而多项考评最终都引导至转化成交。因此，为了评估服务环节中的优质点和待提升点，做到相对客观的评价，就需要对每个场景的评价尽量达到一致。

也就是说，品牌要在各场景的难度设定中，尽可能保障平均分在 ±5 分之间。

比如对于汽车服务流程中的门店邀约、线下接待、试乘试驾、客服回访 4 个场景，规范与要求可保持一致性，则能更好地分析员工在服务环节中的提升点，以及顾客的全生命周期体验情况。

结语

通过这两期介绍（），相信能够帮助汽车品牌在语音质检体系搭建上，掌握更多 AI 创新管理方法。

汽车品牌以全新的内容质检工作为核心，以数据为引擎，持续优化多场景下的质检模型，进而实现洞察员工与顾客，不断优化 SOP 与服务质量，实现业务持续增长。

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