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云端思享汇预告 | 当“洞察”的定义被AI改写,汽车用户洞察力如何重塑?

云端思享汇预告 | 当“洞察”的定义被AI改写,汽车用户洞察力如何重塑? 中国商务广告协会数字营销委员会
2026-10-20
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过去,汽车用研靠"问"——发问卷、约座谈、做样本;现在,用户每天都在社媒、电商、客诉工单、私域对话里主动表达真实意图。


当 AI 开始全域"听"、实时"看"、逐条"追溯",我们熟悉的"抽样—问卷—报告"模式,会不会正在失效?


调研报告还有人等吗?


花 20–50 万做一次"快照",还值吗?


2026 年 10 月 21 日(周三)15:00,由中国商务广告协会数字营销专业委员会、CAAC 汽车营销研究工作委员会、新意互动联合主办的「意图营销·探寻新增长」系列直播第二期即将开讲。


本期主题为《AI 如何重塑汽车用户洞察力》,特别邀请 数字100 体验咨询事业部总经理卜祥慎、知乎营销研究院负责人桑田两位嘉宾进行分享,由 CAAC 汽车营销研究工作委员会副主任委员兼办公室主任汤红主持。


三位将以分享及对谈的形式,围绕三大核心板块展开:AI Agent 时代,汽车用研有哪些新变化?AI VOC、数字孪生、Agent 带来了哪些新可能?赢得 AI 洞察竞争,到底靠数据、技术还是人?


扫码即刻预约直播⬇️


嘉宾简介


卜祥慎 Martin Bu


数字100 体验咨询事业部总经理。拥有 20 年以上体验咨询行业经验,曾在银联子公司负责市场战略及整体营销管理工作;擅长根据企业实际业务需求,梳理客户体验优化落地策略,并按照企业内部需要组织数字化平台搭建与应用。服务客户涵盖:中国银联、美国运通、建设银行、平安集团、太平洋保险,以及北汽、上汽、赛力斯、极氪、马自达等汽车品牌,和海信、B站等知名企业。


数字100

国内领先的全域数据洞察服务商,以"数据要素 × 人工智能 + 专业沉淀"为核心驱动要素,助力客户实现业务增长。业务覆盖数据洞察服务、全域数据产品、数据智能分析平台三大板块,形成从数据采集、处理、分析到应用的一体化服务能力。旗下拥有体验宝 CEMPro 客户体验数字化平台、智瞰 InsightAI 智能平台、DATA100 敏捷洞察平台等产品,服务快消、互联网与人工智能、汽车、金融、零售、生活服务等多个行业,深受 500 强品牌信赖。


桑田


知乎营销研究院负责人。曾就职于搜狐、汽车之家、凤凰、网易、知乎等门户与垂直领域平台,长期洞察科技领域、新能源汽车与 AI 领域的快速发展与变化,经历垂直媒体转型、在线教育营销、知识经济内容营销,目前在知乎研究院聚焦 AI 对各领域的深度影响。


知乎

成立于 2011 年 1 月 26 日,是中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台。知乎以「生态第一」为战略,以「专业讨论」为核心定位,以「新职人」为核心用户和创作者,构建起富有包容性和生命力的社区生态。在 NLP、人工智能、中文语言大模型领域形成研发和应用优势,先后推出「智能社区」、「知海图 AI」大模型、AI 搜索产品「知乎直答」等技术战略与产品,为社区生态和用户体验持续赋能。


汤红


CAAC 汽车营销研究工作委员会副主任委员兼办公室主任,拥有 20 年以上广告与汽车行业经验,专长消费者洞察研究与数字整合营销方法论构建,先后搭建 Marketing 4.0 用户共创落地框架与 D.T.C. 数字营销增长框架。多年致力于为一汽-大众奥迪、宝马、保时捷、长安汽车、东风日产、零跑、红旗等主流车企提供整合营销策略与解决方案。同时持续多年主持虎啸盛典汽车营销论坛以及行业共创活动。现聚焦 agentic AI 时代"意图营销新范式"研究。



直播亮点


No.1

AI Agent 时代

汽车用研有哪些新变化?

用户的复杂度超过了方法论的边界


本期将从传统用研的"四困"讲起:


样本之困——样本通常不足 3,000,招募存在幸存者偏差;周期之困——设计到分析需 2–4 周,热点窗口期早已过去;深度之困——预设选项的封闭统计,只能得到"问卷设计者想到的问题";成本之困——单次项目 20–50 万,只能"拍一次快照"。


而今天的用户,每天都在公开渠道完整表达真实意图。本期将拆解 AI 对"洞察"本身的四重改写——数据源、分析维度、输出形态、决策闭环:从抽样到全量,从静态报告到"结论—证据—原话"可逐层穿透的证据链,从一次性项目制到 7×24 小时持续监测的"生产链"。


洞察不再是一项"研究活动",而是一种持续运转的决策能力。


No.2

AI VOC、数字孪生、Agent……

AI 给汽车用研带来哪些新的可能性?


当"百万级用户原声"取代"800 份问卷",洞察的想象力被彻底打开。


本期将带来多个实战场景:全域 VOC 智能洞察——百万甚至千万级用户声音、48 小时内输出洞察、样本规模提升 300–3,000 倍;镜像 Persona——从真实访谈 1:1 还原数字孪生用户,"能对话、可追问";出海 GGC 罗盘——"为什么是越南不是泰国",四维 Score 卡每一分都有来源;明辨 Insight Agent 与 CEMPro——Agent 回答"该不该做",CEM 补齐体验闭环。


同时本期也将讲清边界:AI 洞察与传统调研是互补而非替代,哪些决策必须用真人验证。


No.3

赢得 AI 洞察竞争

到底靠数据、技术还是人?


当大模型人人可得,凭什么赢?


本期将给出四大支柱的答案:数据——项目沉淀的、有业务语境的一手研究积累,是 AI 的校准源;技术——编码规则、画像框架、评分模型封装进 Agent,而不是接一个通用大模型;行业 Know-how——汽车旅程触点口径、证据身份纪律、跨市场可比建模等 AI 难以自动习得的专业资产;人机协同——AI 做全量和速度,人做判断和复核,从"产报告的人"变成"定标准、当裁判、握放行权的人"。


AI 重塑的不是洞察的工具,而是洞察的所有权——沉淀在你自己平台上、不会过期的决策能力。


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