21天CARE養成：商家智能體“AI銷冠”讓生意“狂飆”

深圳某家政公司CTO李萍拓展華北市場時遭遇困境：新設50個網點面臨高昂廣告成本與地推長效性難題。

好在，在同行推薦下，她引入了百度商家智能體，其通過語義理解實現千人千面精準服務，令家政公司新開拓網點實現了11天獲客、58%轉化率的優越績效，成為公司的“新增長引擎”。

無獨有偶，千里之外的北京，家居設計公司總監Vivian發現夜間咨詢流失嚴重：老年客戶因操作復雜放棄留資，年輕群體則不滿客服響應遲緩。

她也選擇通過引入可“7x24小時服務”的百度商家智能體來助力經營，不僅實現"數字員工"無縫銜接咨詢，更以擬人化服務提升體驗，數月間成單量持續攀升。

"數字員工"崛起：AI重構商業服務邊界

當ChatGPT掀起全民AI狂歡時，商業領域正悄然發生更深層的變革。與C端應用側重娛樂與交互不同，商家智能體展現出了強大的價值創造力——它們既是全天候在線的“超級員工”，更是具備進化能力的“經營伙伴”。

就如深圳與北京的雙城案例，恰好揭示了這場生產力革命的演進路徑：百度商家智能體與千行百業"孿生經營"的商業新范式，或許正在應運而生。

而能夠具備如上效能，商家智能體背后的“技術引擎”自然不可小覷：

首先，依托文心大模型為技術底座，百度商家智能體天然具備深度語義理解與多輪對話能力，是個7*24小時在線的金牌業務員，能解決了傳統客服時間和人力限制問題；

而具備獨立規劃大腦的多模型協作Agent模式，能夠實現對話需求理解和營銷對話模型構建，可在充分理解用戶訴求、過濾低意向網民的基礎上，提升高價值線索的轉化效率；RAG技術還能通過知識檢索增強輔助大模型生成，可助力智能體為用戶找到“精準”的知識、給用戶更“滿意”的回答；

此外，商家智能體還具備強大的自進化能力，依托商家與平臺的協同共建體系，通過智能體用戶、商家和平臺多維度反饋調優，商家智能體就能漸近地提升對話智能性和擬人性，增強專屬領域的業務能力。

總的來講，百度商家智能體就是以"大模型+行業知識+工具調用"為核心，實現從流量觸達到轉化提效的商業閉環。如今的商家智能體，正在從響應式服務向“提前預判+主動行動”的前瞻性經營轉變，逐漸成為賦能業務增量名副其實的“銷售冠軍”。

這個仍在不斷進化中的新質生產力工具，能夠解決傳統經營鏈路中人力成本高、服務效率低、用戶需求響應慢等痛點，正在成為企業專屬的“數字員工”。

用好CARE方法論：21天調教出“滿級智能體”

如何將初始階段的"業務理解者"培育為具備行業洞察、決策支持和價值創造能力的"智能業務官"，需要用符合AI發展規律的合適方法論精準“調教”它。

CARE養成方法論——只要21天，就能把一個通用商家智能體，變成商家的專屬業務員。這套融合深度強化學習與領域自適應技術的認知增強體系，就像是數字時代的“基因編輯工程”，通過21天的精密"認知編程"，將通用智能體蛻變為具備商業直覺的專屬數字雇員，在商業戰場上演化出“千人千面”“千重智慧”的生命形態。

從時間周期上細分，CARE方法論由“C（認知Cognize）”、“A（培養Adopt）”、“R（修正Repair）”、“E（鼓勵Encourage）”四大模塊組成——將優秀商家智能體的培育周期解構為“21天漸進式訓練”——每個迭代周期均設有量化訓練指標與模塊化任務集：

認知（Cognize）階段： 主要是構建多模態認知引擎與知識圖譜的階段。簡化成大眾認知，就是一個商家為專屬智能體注入品牌基因與差異化競爭力的過程——這個階段里，?多模態的數據融合、被商家智能體“理解貫通”后，能助力它形成“我是誰”“我能做什么”“我要達成目標”的基本認知，形成一個專屬商家智能體的“基本人格”與“決策大腦”。

商家需要在B端巧艙平臺充分表達身份信息，包括名稱/頭像、經營業務、服務優勢、地址信息等，為后續的養成打下基礎。

培養（Adopt）階段：就是商家對智能體進行定制化培養，實現專業能力“升維”的階段——其一是通過不斷向智能體輸入私有知識，如銷售話術、官網內容、垂類知識及業務信息等；商家也可以利用巧艙平臺上的智能解析與內容推薦等便捷工具快速完成高質量的知識灌入，加速商家智能體的“超體進化”。

這個階段里，綜合知識庫賦能的核心是強化商家智能體的專業能力，讓其從“通用”走向“專精”；并最終經由量化的綜合與專業數據增強智能體的認知理解能力，實現相關業務知識點的關聯推薦。

修正階段（Repair）：現實業務中，這一階段是由平臺、商家、終端用戶三方持續互動調優完成的。

首先，平臺會計分判定出智能體成長等級，再給出對應等級的精準優化策略在動態微調中，推動智能體系統效能的螺旋式提升；而后，通過對話調優反饋消息正面和負面的評價樣本，幫助模型訓練及優化，提高智能體對話質量和可控性，使其逐漸趨于智能化和人性化；最后，利用“用戶洞察”能力精準補充建議供給，綜合調優并多維度持續經營。

鼓勵階段（Encourage）：顧名思義，是一個構建反饋閉環的階段，通過?具組件+轉化組件，提升?戶互動性和轉化率；通過全鏈路數字化管理，實現從流量定位、線索收集、用戶畫像構建到高效跟進的閉環，提升營銷轉化效率。

線索模型會通過精準流量定位與自動定向投放技術，結合工具插件實時識別用戶意圖、吸引留資，并依托曝光模型動態優化投放策略；在線索收集與迭代環節，覆蓋多場景數據采集，通過自主迭代的線索模型與自動化標簽反饋機制，持續提升數據質量；同時，該過程中，商家還可以進行人工標注，反向優化、動態調整中反哺模型并進一步驗證線索的有效性，綜合形成智能體成長的良性循環，借助智能跟進方案增強商家用戶的參與度與內容價值，推動轉化效率。

如何以“最小成本飛輪”破局經營革新？商家智能體給出答案

AI+深入各行業運營場景，商家構建的智能"數字員工"正以高效精準的服務決策能力，在存量競爭中開辟新質增長路徑。

此前，新東方考研與百度商家智能體基于“春招”項目的實踐，就堪稱典范實踐。雙方基于CARE方法論構建的"金牌咨詢導師"智能體，展現出超越傳統人工客服“輔導答疑”的服務維度：不僅實現7×24小時毫秒級響應考研咨詢，更能通過"引導式問答"精準捕捉用戶需求。

在考生咨詢過程中，智能體會化身經驗豐富的顧問，通過"是否在職備考"目標院校梯度"等結構化提問層層遞進，將碎片化咨詢轉化為精準用戶畫像，使有效線索識別率提升37%。

當考生查詢國家線/自劃線時，系統自動觸發"分數學科匹配"算法，同步推送調劑院校庫；百度商家智能體還創新融入"備考壓力指數評估"模型，通過"每日復習時長""跨專業備考難度"等情感化設問，令對話的線索轉化率也能得到有效提升。

與此同時，平臺還實時收集與總結服務考研咨詢當中，產生高效互動、留資效果的問題和數據，給出優化建議，從而補充"金牌咨詢導師"智能體的知識“盲點”，持續完善商家智能體的應答能力；并且，在實踐中，平臺還會將服務好評、線索轉化率等數據再告知“智能體大腦”，通過鼓勵機制，令其能力水平與精準程度，都不斷“向上提升”。

綜上，通過商家智能體"工具+情感"的雙重賦能，在2025年考研初試中，新東方累計已有近4000名考研全科學員取得初試總分360+的好成績；通過優化專屬問詢策略，補充諸如：考研時間、是否在校/工作、所考專業等更具同理心的引導，快速建立用戶信任，大幅提升開口率。

放眼當下商業世界，算力爆炸、生態創新的消息層出不窮，但市場真正稀缺的并非技術參數，而是將人類商業智慧轉化為機器認知的"翻譯藝術"。

依托CARE方法論打造的百度商家智能體，正是以“AI+”實現經營創新，促導生產力跨越式發展的“集大成者”——它既是賦能千行百業服務經營革新"最小成本飛輪"，更是促導全社會生產力變革躍遷的"核心引擎"，正在通過AI技術勢能與商業智慧的共振效應，持續釋放革新動能。（案例為真實案例演繹，涉及人名皆為化名）

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