继“4S集团接连爆雷、疯狂卷售后”之后，多家上市4S集团把AI纳入核心战略，与独立售后打法有何不同？

作者 | 拉面安

来源 | 汽车服务世界（ID：asworld168）

每一年的财报季，总能透露出一些行业变化的信号。

9大4S集团的2026年中财报已全部出炉，从营收、渠道、售后到数字化投入，每个维度都能看出一些变化。

其中，AI也是一个值得重点关注的方向。

汽车服务世界注意到，9大4S集团中，已经有3家把AI写进了财报的核心战略，分别是新丰泰、永达以及正通。

其中，正通的表述偏战略层面，提到“智能大模型搭建智能客服体系”和“不断深化拓展AI技术在实际业务场景中的应用”，方向明确但具体落地场景尚未展开。

永达的AI用法则主要落地在用户运营层面，包括推广新的CRM售后业务招揽管理系统；通过自有系统与主机厂系统协同提升有效线索获取量；通过企业微信+AI赋能提升招揽转化效率；同时根据用户价值模型和消费习惯分析优化营销产品体系，降低客户流失率。

值得重点关注的是新丰泰。

新丰泰的财报AI含量极高，涉及内容生产、直播运营、数据复盘、合规审核等方方面面。

其在“数字化建设未来展望”中的表述更为系统：“持续深化AI大模型等前沿技术在全业务场景的应用，推动从局部智能向全面智能升级，打造全链路、全场景、全角色的数智化业务体系。”

这说明新丰泰把AI定位为战略级的能力，而不是某个单点的效率工具。

事实上，不只是4S集团在加速布局AI，独立售后头部连锁的动作同样密集。

此前，汽车服务世界已经在相关文章中提到，途虎、兔师傅、华胜等抢先布局AI获客领域，而最近华胜在这方面又有更具体的消息流出：华胜推出了AI营销/GEO智能体，在试点推广后，由AI推荐到店的客户车次显著增长。华胜将其定位为帮助门店从“等客上门”转向“让客户主动找上门”的关键工具。

显然，4S集团和独立售后头部连锁在AI这条路上都在加速。

汽车后市场的AI落地路径，又清晰了一步。

01

头部4S集团都在用AI干什么？

结合上述4S集团财报对AI的描述来看，4S集团目前的AI布局主要围绕降本提效展开，重点集中在客服、质检、营销和用户运营等中后台环节。

其中，新丰泰在AI方面的打法及规划值得具体展开。

原因有三：

·一是和正通、永达放在一起看，新丰泰的AI应用路径是最“前置”的。正通的智能客服落在售后环节，永达的AI工具落在用户运营环节，新丰泰的AI内容生产和直播则落在获客环节。

·二是它的AI应用覆盖面最广，从内容生产、直播运营到数据复盘、合规审核都有涉及，“体系化”的味道更浓；

·三是对独立售后门店来说，新丰泰的路径更可参照。正通的智能客服和永达的招揽系统，背后有主机厂系统支持和多年客户数据积累，独立售后门店很难复制。

具体来看，新丰泰的AI应用集中在市场营销环节。

包括四个动作：

·依托AI完成数据智能复盘；

·批量生成海报和短视频，降低内容生产成本；

·创新试点AI直播项目，探索“AI直播+真人直播”新模式；

·建立AI内容审核机制；

这四个动作串在一起，形成了一条“AI内容生产—AI直播运营—AI数据复盘—AI合规审核”的链条。

结合这些动作的功能定位进一步分析会发现，这些大致可以分为三个层面。

·批量生成海报和短视频是基础层，解决的是内容产能问题。这一点无需过多赘述，独立售后很多企业现在多多少少都会用AI生成一些营销素材，门槛不高，用起来也快；

·AI直播是核心层，直接触及成本结构。新丰泰在财报中明确提到，AI直播的目标是“有效压降人力成本、提升团队运营效能”。因为真人主播的工作时长和人力成本是刚性的，而AI数字人主播可以承担部分直播场次，尤其是夜间和低峰时段；

·数据复盘和内容审核是保障层，AI把内容发布后的效果数据整理出来供人调整方向，同时用AI对批量生成的营销内容做合规把关，降低人工审核压力。

很显然，新丰泰的AI应用在市场营销环节已经形成了比较完整的动作框架，但落地程度和实际效果还需要时间验证。

财报中“有效压降人力成本、提升团队运营效能”的表述，是目标还是已经实现的效果，从现有信息来看并不清晰。AI直播的实际转化率如何、批量生成的内容在平台上的表现怎样、AI审核机制能否覆盖主机厂和平台的双重合规要求，这些都需要后续的经营数据来回答。

这套动作真正的价值，在于支撑新丰泰在财报中提到的“全员营销”矩阵：1个蓝V+N个销冠KOS+X个车主KOC。

这个矩阵的逻辑是：蓝V做品牌信任，KOS做专业营销，KOC做用户种草。

三层账号加起来几十个，每个都要持续更新内容，没有AI，这个矩阵的运营成本会高到无法承受。AI把内容生产的边际成本压到接近于零，矩阵化运营才从“想做”变成“能做”。

此外，新丰泰在财报中还提到“重视私信挖掘，完善后链路转化”。这说明前端内容产能只是第一步，内容发出去之后，私信能不能及时回复、线索能不能高效转化，仍然取决于后端的运营能力。

前端用AI做大曝光，后端靠精细化运营做承接，两条线能否衔接顺畅，是这套模式能否形成闭环的关键。

对行业而言，新丰泰的打法不是成功与否，而是提供了一个观察样本：AI在获客环节的落地，不只是“用AI写文案”，而是有可能重构内容生产的成本结构，让矩阵化运营从“想做”变成“能做”。

但这个模式能否真正落地，取决于三个更根本的因素：一是投入能否控制在可承受的范围内，二是AI直播和批量内容的投入产出比，三是后端的私信承接和线索转化能力能否跟上。

转化本身不是问题，效率才是。

传统媒介时代如此，新媒体时代如此，AI时代同样如此。

02

4S集团与汽服连锁的AI应用差异点

4S集团的AI应用有一个共同特征：它们不是在替代某一个岗位，而是嵌入到客户运营的决策链条里，用系统化的方式提升整条链路的效率。

这一点，和独立售后头部连锁目前的AI应用及路径有相似之处，也有明显差异。

比较突出的相似之处已经有两个。

一是这一次，4S集团和独立售后头部企业一样，都处于“抢跑”位置。

回顾新媒体时代的经验，4S集团和头部连锁其实都是跟随者，在“单店靠一条短视频翻身的故事屡见不鲜”的时候，4S集团以及行业影响力连锁大多还停留在观望阶段，除了决策链条长、反应慢外，更核心的原因是早中期低估了短视频和内容平台对车主决策路径的影响。

但AI这一波，情况反过来了。原因不止一个：

①吃过一次亏，对新技术冲击的敏感度比过去高了很多；

②AI和短视频不一样，短视频是流量渠道，AI是效率工具，它能直接压缩人力成本、提升转化效率，这一点在各行各业都提倡“降本增效”的现在，可谓直接回应了企业的核心诉求；

③AI的高门槛，体系化能力是非常明显的决定性因素；

二是头部连锁和4S集团其实一样，都在把AI做成系统能力，而不是单点工具。

以途虎为例，其AI应用有两个特征：

·一是落地导向明确。途虎没有把AI停留在概念层面，而是优先用在能直接产生业务结果的环节，比如在轮胎与保养业务的实际转化环节，轮胎导购转化率同比提升约10%；

·二是入口卡位意识强。接入微信AI生态，本质是在AI流量入口上提前占位。

另外华胜的AI应用其实也很早，最新对外披露的AI营销/GEO智能体也有明确的卡位意识，官方给出的描述包括“自研GEO平台、内容中台和科室知识库”“AI搜索可见性监测、内容智能创作与营销线索自动转化”等技术能力，以及“由AI推荐到店的客户车次显著增长，且多为高信任、高价值客群”的效果反馈。

还有开思的AI Agent在智能采购和智能维修场景下，已赋能约60万专业采购人员和200万名技师。

这些动作和4S集团一样，都是把AI嵌入到业务链条的关键节点上，而不是停留在“用AI生成宣传图、写文案”的层面。

差异目前来看也有两个维度。

数据基础不同。由此延伸出客户结构差异和AI可见度差异。

4S集团有主机厂系统支持和多年积累的客户数据，AI应用可以嵌入到CRM、DMS等既有系统中，关键是客户从购车就进入体系，数据覆盖购车、保养、事故维修、续保的全周期，数据闭环更完整。

独立售后头部连锁的数据规模极为可观，但数据维度可能不够完整。车主可能在这家店洗车、在那家店换轮胎、又跑到另一家店做保养，单店或单个连锁手上拿到的只是他全部用车行为中的一部分。基于这些数据，门店可以形成基本的客户画像，知道这个客户大概的消费习惯和维保偏好，但精准度不如4S店。

而这种差异意味着两点：

·客群结构不同，4S店的客户在购车阶段经过了品牌筛选，对服务确定性和品牌背书有更高的期待，做售后决策时更看重“省心”和“放心”。独立售后的客户更看重性价比和便利性，愿意花时间比价、找更划算的方案，意味着这些客户的决策逻辑是存在差异的，那么4S集团和独立售后在AI应用上的落点和方式自然不同；

·AI可见度不同。4S深耕单一品牌，对车主搜索习惯更熟悉，关键词捕捉更到位。独立售后覆盖多品牌，素材库更丰富，在“出保后还值不值得去4S店”这类问题上更容易产出被AI引用的内容。各有各的阵地。

组织模式不同。

4S集团的AI应用多为系统级部署，通常需要与现有的CRM、DMS等系统做对接，前期投入较高，适合规模化推广。

独立售后则分成两种。一种是头部连锁动作，总部统一搭建系统，前期投入集中在总部，回报周期取决于门店的承接效率；普通单店是另一类，这部分企业的AI应用多为轻量级工具，用大模型生成文案、配置自动回复、优化GEO标签，门槛低、灵活度高，但深度和广度都比较有限。

03

背后的共同逻辑

不过，不管相似在何处、目前的差异有多少，4S集团以及独立售后先行者们对AI的应用，背后的逻辑是一致的，都可以归纳为两条线。

第一条线是“替代型用法”。

也就是用AI替代重复性劳动。

4S集团里的智能客服、AI内容生成、AI直播都属于这一类。独立售后连锁里，途虎的AI客服、门店用大模型写文案做海报，同样属于这一类。

逻辑很直接：这类工作的内容是标准化的，AI做这件事的成本比人低，而且可以24小时不间断。对于门店而言，先把这部分工作交给AI，人才能腾出手来做更有价值的事。

第二条线是“赋能型用法”。

就是用AI辅助人做决策。

4S集团里，永达的CRM系统+AI赋能招揽转化、新丰泰的AI数据智能复盘，都是赋能型用法，借助AI把分散的数据整合成可用的决策依据，再由员工根据这些依据去做营销策略的调整。

独立售后连锁中，途虎的AI智能导购、华胜的GEO智能体、开思的AI采购代理，同样是赋能型用法，利用AI把线索匹配、内容优化、配件采购等环节的效率提上去，最终的决策和服务还是由门店和技师来完成。

两条线的差异在于：替代型用法见效快、成本低，门店几乎不需要额外投入就能上手。赋能型用法需要前期的资金投入、系统建设和数据积累，但一旦跑通，AI就能持续为业务提供决策支持，天花板更高。

对于普通汽服门店而言，这两条线看似复杂、且门槛一个比一个高，但其实都能走，只是走法不同罢了。

04

40万汽服店，现在可以怎么用AI？

结合汽车服务世界目前关注的一些汽服企业做法来看，普通门店的核心思路还是先用平台给的现成工具，把最占时间的重复劳动接过去；等用顺手了，再看平台还提供了哪些更深的功能可以接入。

可以分成三步。

第一步，先碎片化用起来。

具体包括六个场景。

写朋友圈文案。门店搞活动、到了新配件、修了一台有代表性的车，把宣传这个动作的需求告诉AI，几秒钟拿到一条能直接用的文案。

回复客户微信。客户问价格、问工期、问故障原因，用AI设置常见问题回复模板，响应时间从几分钟缩短到几秒钟。

整理客户名单。把散落在微信、系统、纸质本里的客户信息整理成表格，让AI分类，哪些客户半年没来了、哪些快到保养里程了。

做简单报价单。把项目、配件、工时费告诉AI，按格式整理出来直接发给客户。

看经营数据。把工单数据导出来，让AI分析哪些项目做得最多、哪些客户贡献最大。

做海报和短视频。F6等系统已支持AI一键生成营销海报，输入项目名称和价格就能快速出图。

这六个场景的共同点是不需要额外投入、不需要系统对接、不需要理解技术原理。

先用起来，是第一步的全部目标。

第二步，做GEO，让门店出现在AI的世界里。

此前在相关文章中，汽车服务世界提出过一个观点：GEO是未来3年门店生存增长的关键，是新的流量入口。因为车主决策入口正在从地图和点评App向AI助手迁移。

车主问“附近哪里能做变速箱维修”，回答他的不再是搜索结果页，而是AI直接给出的结论。

而汽服门店有没有出现在这段结论里，取决于内容能不能被AI抓取和收录。

具体到操作，GEO落到门店就是三件事。

第一件事：把门店基础信息在全网统一。比如你的店在高德上叫“宝*通汽修”，百度地图上却叫“宝*通汽车服务”，被行业媒体报道时的名字又是“宝*通专修”。甚至直接变成了“宝*通**车专修”。

当门店信息在网络上不够丰富的时候，AI即便抓取到了这三个信息，但发现名称不完全一致，在做信息匹配时，要么当成三家不同的店、要么降低对这家店的识别置信度，推荐权重也可能因此被分散。

店名、地址、电话，在所有平台上尽量保持一字不差，是AI能准确识别门店的基础。

第二件事：围绕车主的真实问题持续输出内容。内容要发在搜狐、网易、今日头条这些开放平台上；内容本身要写车主真正关心的东西，比如“奥迪烧机油要不要大修、大概花多少钱、怎么判断修理厂靠不靠谱”。这类问题写多了，AI才会在车主问“底盘整备哪家好”时引用门店信息。如果只发“本店技术一流价格公道”，AI抓到了也不知道该怎么推荐。

第三件事：看AI有没有推荐这家店。每周在豆包、元宝（参数丨图片）上搜一搜门店的核心项目关键词，看门店有没有出现在回答里。没有，说明内容还没被收录，继续发；有了，说明GEO开始起效。

这三件事做完，门店才能从“在AI里不存在”变成“AI会主动推荐的对象”。

第三步，让AI帮门店看账。

前两步做完，门店手里已经攒了一些数据：客户信息、工单记录、内容发布后的互动数据。这些数据单独看没什么用，但AI可以把它们串起来，呈现出一些门店平时顾不上看的东西。

从行业实践来看，这个方向已经被部分平台和连锁纳入产品规划。F6等系统已经上线了AI经营分析功能，门店把数据导进去，AI可以直接输出结果。

目前看，主要有四个应用方向。

客户结构分析。把工单数据导出来，AI可以按到店频次给客户分层：哪些客户半年没来了、哪些一年来了三次以上、哪些只来过一次就再也没出现。门店拿到这份名单，就能判断该重点跟进谁、该放弃谁。

项目利润分析。把每个月的收入按项目拆开，AI可以算出保养、维修、轮胎、底盘、钣喷各自的毛利水平和交叉转化率。有些项目做得最多但利润最薄，有些项目做得不多但客单价高，这些差异在账面上不一定看得清楚，AI可以把它指出来。

投流效果分析。把各平台的投入和实际到店客户做匹配，AI可以算出不同渠道的投产比。有的门店在抖音上花了不少钱，但真正到店的客户不如大众点评多，这个差距靠感觉判断容易出错，靠数据判断才准确。

库存周转分析。AI可以根据历史工单和季节规律，预测下个月哪些配件会用到、大概用多少，帮助门店优化库存结构、减少资金占用。

对大多数汽服店来说，做到这三步，AI就已经不只是省时间的工具，而是日常经营中的一名全能型员工。