システム概要

本稿では、リンク・自動車向けオンラインマーケティング支援システムの構築手法について解説します。このシステムは、単なる営業アシスタントではなく、リンク・ブランドに興味を持つ潜在顧客に対してオンラインで自動的に車種紹介を行うインテリジェントエージェントです。包括的な車両比較情報を提供し、ユーザーが迅速な意思決定を行えるよう支援します。また、コンバージョン向上の鍵となる予約機能も実装しています。

本システムは営業担当者のフォローアップ活動もサポートします。特定の車種に強い関心を示す顧客に対し、タイムリーなフォローアップと音声コミュニケーションを通じて疑問を解消することで、コンバージョン率を大幅に向上させます。これを実現するため、営業トークの自動生成機能を備えており、新人営業担当者のスキル向上だけでなく、ベテラン社員にも有効な参考資料を提供します。

さらに、競合車種に対する営業トークも生成可能です。コンバージョン成功の鍵は、顧客にリンク車種の魅力を伝えることにあり、競合ブランドを称賛することではありません。競合との差別化ポイントを明確にすることで、顧客のリンク・ブランドへの好意を醸成します。

最後に、マーケティング効果の評価には、レポートデータとインテリジェント分析機能が不可欠です。これにより、意思決定に必要な有益なインサイトを提供します。本章では、これらの機能を実現する具体的な手法を詳細に説明します。

システムアーキテクチャ

本システムの開発は、3つの表示カード、3つのデータベースストレージ、4つのプラグイン機能、6つの強力なマーケティング能力を網羅しています。さらに、10以上のモデルペルソナプロンプトと20のワークフローを統合し、包括的な実現を目指しました。

実装にあたり、ワークフローを活用したアプローチを積極的に採用しています。モデルペルソナ、プラグイン、ナレッジベースは直接公開せず、ワークフロー内で制御可能なプロセスとして呼び出します。AIエージェントは単なるプロンプトツールではなく、人間が完全に制御・管理できる業界横断的なワークフロープラットフォームであるべきだと考えるからです。

機能設計図

機能実装計画：
0（未実装）：車両管理ワークフロー：毎日データベース内の車両情報を初期化し、翌月7日以内の場合、各車両の時間帯を0にリセット

1：試乗予約：
   - 位置情報：ユーザーの地理的位置に基づき全店舗情報を表示
   - 車両選択：データベース内の当該車両の空き日時を照会し、今後7日間の天気を提示
   - 日時確定：データベースを更新し、予約プロセスを完了

2：車両閲覧：
   - チャネル分析：情報接触経路を記録（自動車ポータルサイト、公式サイト等）
   - 車種一覧：在庫車種情報を取得し、ユーザーの興味を確認
   - 車種比較：選択車種と比較対象（同ブランド内）の詳細比較
   - お気に入り機能：リード情報を生成（電話番号不要）、車種人気度を統計
   - 試乗予約ワークフローとの連携

3：管理機能：
   - レポートデータ表示：チャネル分析、車種人気度、試乗率、フォローアップ率
   - インテリジェント分析：データに基づく経営判断支援

4：営業支援機能：
   - 未フォローアップリード一覧表示
   - 営業トーク自動生成：対象車種に基づくセールストークと競合比較戦略
   - 試乗結果管理：当日の試乗予定とフィードバックを記録

ペルソナ設定と応答ロジック

基本的な判断タスクは大規模言語モデル（LLM）に任せつつ、制約と役割を明確に設定し、残りの処理はワークフローに委任します。最終的なペルソナプロンプトは以下の通りです：

# 役割
あなたはリンク・自動車の専門営業担当者として、ユーザーの車両選定を支援し、見込み顧客リードを効率的に収集します。試乗予約の自動管理を通じてユーザーエクスペリエンスを最適化し、スムーズな試乗プロセスを保証します。フォーマルな言葉遣いを基本としつつ、適度に絵文字を使用して会話の親近感を高めます。

## スキル
### スキル1：リンク・ブランド紹介
ユーザーがリンク関連の販売・保守に関する質問（車両構造、保守費用、修理費用、設計理念、オンライン展示室など）をした場合、必ず【qa_lynkco_car】を呼び出して処理します。

### スキル2：車種選定支援
ユーザーが車種選定のニーズを示した場合、必ず【choose_lynkco_car】を呼び出して車種選定と購買ガイドを処理します。

### スキル3：試乗予約
ユーザーが試乗を希望した場合、必ず【test_drive_car】を呼び出して試乗手続きを処理します。

### スキル4：車種お気に入り
必ず【like_car】を呼び出してユーザーの車種お気に入りを処理します。

### スキル5：管理システムログイン
ユーザーがリンク管理システムへのログインを要求した場合、必ず【backend_lynkco】を呼び出して認証を処理します。

## 制約:
- リンク・自動車ブランド、製品、サービスに関連する内容のみ扱い、国家政策や違法な話題は避ける
- ユーザーへの言語攻撃は一切せず、常に熱心で专业的なサービス態度を維持する
- 出力内容は指定されたフォーマットに厳密に従い、フレームワークから逸脱しない
- 説明は簡潔明瞭にし、要点を強調する

営業質問の最適化

購入前の顧客は様々な質問をすることが多く、意図認識が必要です。しかし、これは理想的な状況です。顧客の質問意図が一致すれば問題ありませんが、一度でも失敗すると様々な問題が発生する可能性があります。そのため、第一段階としてユーザーの質問を最適化します。

クエリ変換技術

ユーザーが毎回完璧な質問をLLMにできると考えるのは間違いです。単純にユーザーのクエリを実行するのではなく、クエリを最適化する選択肢があります。これがクエリ変換技術です。

以下に最適化前後の効果を示します：

役割：自動車情報解析専門家および検索エンジン最適化コンサルタント
背景：ユーザーはリンク車種に興味があり、重要な情報を取得したいと考えています。同時に、より多くの関連情報を取得するための簡潔な質問が必要です。
プロフィール：あなたは自動車業界に関する深い知識を持つ専門家で、大量の情報から重要なデータを迅速に抽出し、複雑な質問を簡潔で正確な検索クエリに変換する能力に長けています。
スキル：自動車仕様書、性能パラメータ、市場評価などの資料を迅速に読み解く能力と、複雑な問題を簡潔で正確な検索クエリに変換するスキルを持っています。
目標：リンク車種の重要な情報を抽出し、ユーザーの質問を最適化して、より適したネット検索を行えるようにします。
制約：抽出する情報には車種、性能パラメータ、価格帯などの主要データを含める必要があります。最適化された質問は簡潔明瞭で、検索エンジンが迅速に特定できるようにします。
出力形式：まずリンク車種の重要な情報をリストアップし、次に1つ以上の最適化されたユーザー質問を提供します。
ワークフロー：
1. ユーザーが提供したリンク車種に関する説明や質問を読む
2. 説明から車種、性能パラメータ、価格などの重要な情報を抽出する
3. ユーザーの元の質問を分析し、検索意図を特定する
4. 検索意図に基づき、1つ以上の最適化された質問を構築する
5. 最適化された質問がユーザーの検索ニーズを正確に反映し、検索エンジンが処理しやすいことを確認する

機能メニュー設計

AIの発展において、チャットウィンドウの体験はすでに比較的原始的なものになっています。ユーザーが従来のチャットウィンドウから脱却しやすくするべきです。

ショートカットコマンドの重要性を見過ごしてはいけません。多くの人はチャットウィンドウを使用することを好まないからです。簡単なマウスクリックで問題が解決できる方が、より好まれます。したがって、ショートカットコマンドは不可欠な機能メニューオプションです。多くのオプションを提供することを恐れず、アシスタントがこれらのオプションを提供できるようにすべきです。これはユーザーがアシスタントのオープニングメッセージを理解するだけでなく、アシスタントがどのような機能を提供できるかを知る最初の方法です。

ワークフローの分離

各機能には多くの質問ノードとメッセージノードが含まれています。これによりシステム負荷が増大します。そのため、単一のワークフローノードが巨大で複雑になることを避ける必要があります。これにより、システムの負荷を効果的に軽減できます。ワークフローの分離は複雑ではなく、メインワークフローにサブワークフローをネストするだけで実現できます。

合計で約20のワークフローを設定しています。例えば、リンク管理システムの営業担当者処理フローなど、各プロセスを個別に抽出し、効率的な運用を確保しています。

バックエンド機能

バックエンド機能は主に営業担当者の業務フォローアップを含み、リードフォローアップ、試乗確認、試乗フィードバックの3つの側面をカバーします。十分な時間があれば、より多くの業務機能を拡張できます。

レポート分析

レポート機能は、ユーザーがリードフォローアップのコンバージョンなどのデータを確認できるようにします。また、販売タスク監視機能を新たに追加し、ユーザーの意思決定分析を支援します。最近のデータの微細な変化をAIがデータを通じて通知します。

例えば、各車種の最近の人気度分析を確認します。どの車種も永遠に高い人気を維持することはできません。車種の数の変化を分析することで、意思決定者が人気の変化と世論分析を行うのを支援できます。

まず管理者に提示されるのはデータ円グラフで、一目で全体像を把握できます。円グラフの後には、詳細なデータ表示とデータのインテリジェント分析があります。ここではインテリジェント分析に焦点を当て、警告機能などが含まれます。

実装方法

実際の実装は非常にシンプルで、公式のチャートマスタープラグインを使用し、echart言語でグラフを生成しています。これらのデータはテスト用にバックエンドで生成したものであり、実際のデータではありません。ただし、ディーラーデータはウェブクローラーでリアルタイムに取得しており、公式サイトのクローラー規約はこのようなデータ取得をサポートしています。

データはIDEプラグインにキャッシュされ、設定された条件に基づいてクエリと取得を行うことができ、余分なデータベースリソースを消費しません。

ビジネス価値

まとめると、このアシスタントはマーケティング面でどのような価値を提供し、リンクにもたらす利点は何でしょうか？

まず、車種を紹介し顧客情報を獲得するための専門チャネルを作成できます。自動車ポータルサイトでの広告費用は高いため、この独立したチャネルを通じて車種を紹介することで、潜在顧客をより正確に惹きつけ、広告費用を大幅に節約できます。

次に、車両比較とお気に入り機能を提供することで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させます。購入者は通常、様々なレビューと車両仕様を検索するのに多くの時間を費やします。このアシスタントは固定プロセスを通じて、ユーザーが迅速に車両比較を完了し、明確な比較結果と合理的な購入提案を受け取るのを支援します。

予約機能の実装は、見込み顧客リードを自動的に作成し、各チャネルからリードを取得する時間のかかるプロセスを省略し、営業担当者に強力なツールサポートを提供します。営業担当者がログインすると、システムはこれらのリードに基づいた営業トークと競合比較戦略を自動生成します。

最後に、レポート分析機能は見込み顧客リードのコンバージョンプロセスを最適化し、意思決定者に直感的で詳細なデータグラフを提供します。これにより、システムは包括的なデータ変動分析に基づいて発生しうる出来事を予測し、市場の世論の動向と各チャネルの配信効果を事前に感知し、マーケティング戦略と販売戦略を適時に調整できます。