能不能在方案还有调整空间的时候，先把几个选项测一轮？
基于真实的汽车消费者数据，以及对购车人群、用车场景和配置偏好的长期研究，数说故事推出智慧出行「AI 消费者决策模拟平台」（AI Consumer Lab）。车企可以在评审前，将候选方案交由不同类型的「AI 消费者」进行预演，让不同细分客群对同一批方案做出选择并阐述理由。当配置、价格或竞品条件发生变化时，团队可调整参数再次运行，对比前后反馈差异。
◎虚拟消费者围绕真实产品决策并行推演（示意图）
「AI消费者」是「AI 消费者决策模拟平台」基于真实消费者数据构建的数字人。数说故事汽车用户标签体系包含150+个人群字段和 10 类一级需求标签。人群标签覆盖年龄、职业、家庭结构、兴趣偏好、购车预算，以及上下班通勤、家庭出行、远途旅行等用车场景。
需求标签则进一步细化到安全、操控、续航、舒适性、智能驾驶、空间等购车/用车的关注点。车企可以按研究课题，组合标签，圈选更贴合目标客群的「AI 车主」，比较不同人群在配置、价格和功能上的取舍。
◎用户标签类别，覆盖基础画像-场景-产品需求-属性分类
车企怎么用「AI 消费者」？六大推演能力让新车方案先测再定
从配置评审到上市卖点测试，车企都可以先找对人，再问清楚他们怎么选、什么条件下会改选，最后把结果用起来。有潜力的方案带进评审，影响最终决策的分歧交给真人调研验证。每轮测试的条件和选择理由也可以留存，供改款或下一款车评审时参考。
从配置评审到上市卖点，还能怎么测？
「快速调研」适合给概念或卖点做初筛。比如，上百个产品创新概念，哪些更能打动目标用户？确认需求和样本后，当天可拿到带证据的简讯。
「普通调研」适合深挖配置和价格的分歧。比如，哪些人会为了这项功能选高一档的版本，又是什么因素让他们犹豫？
「造型调研」适合外观、内饰和配色比选。上传设计物料，就可以让不同人群比较候选方案。
数说故事·智慧出行
「AI 消费者决策模拟平台」
