【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其是一种基于大模型的汽车后市场领域的多模态营销系统。
技术介绍
1、随着我国经济的持续增长，汽车产业得到了快速发展。根据统计数据显示我国汽车保有量已超过2亿辆，并且每年还在以约1500万辆的速度增长。汽车后市场作为汽车产业的重要组成部分，包括汽车维修、保养、改装等服务需求日益增长。
2、近年来，人工智能技术在汽车后市场领域得到了广泛应用。例如通过引入智能化设备和技术，实现了自动化的维修和保养作业，提高了服务效率和质量。此外人工智能技术在客户服务、市场营销等方面也取得了显著的成果。
3、在汽车后市场领域的营销过程中往往需要涉及到多种类型的数据，如文本、图像、语音等。然而现有的营销助手大多只关注单一模态的数据处理，如仅利用文本信息进行客户分析和营销策略制定。这种单一模态的数据处理方式无法充分利用各种数据源，从而限制了营销效果的提升。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大模型的汽车后市场领域的多模态营销系统，能够实现对汽车后市场多模态数据的综合处理，提高营销效果。
2、本专利技术的技术方案为：
3、一种基于ai的汽车后市场领域的多模态营销系统，包括输入模块、大模型处理模块以及多模态输出模块；
4、所述输入模块，用于负责接收和整合来自不同来源的汽车后市场多模态数据；
5、所述大模型处理模块，用于采用先进的人工智能技术，对输入的多模态数据进行深度处理和分析，该模块包括
6、a1:文本处理子模块，用于对收集到的文本数据进行预处理，然后利用深度学习模型，包括bert或xlnet模型提取文本的深层语义特征和情感倾向；
7、a2:图像处理子模块，用于对图像数据进行预处理，然后利用卷积神经网络模型，包括vgg、resnet、或inception提取图像的视觉特征；
8、a3:语音处理子模块，用于对语音数据进行预处理，然后利用循环神经网络或转换器模型提取语音的波形特征和语调信息；
9、a4:传感器和交易数据处理子模块，用于对传感器数据和交易数据进行预处理，然后利用机器学习模型提取关键的数据特征，包括车辆使用模式、消费习惯；
10、所述多模态输出模块，用于根据大模型处理模块的输出结果，生成针对性的营销策略，该模块包括以下子模块：
11、b1:客户分析子模块，用于结合文本、图像、语音、传感器和交易等多模态数据，对客户进行全方位的分析；
12、b2:营销策略生成子模块，用于根据客户分析的结果，生成个性化的营销策略。
13、进一步的，输入模块接收和整合的汽车后市场多模态数据包括：
14、(1)文本数据：包括客户评价、问答、投诉和社交媒体反馈；
15、(2)图像数据：包括车辆损坏图片、维修前后对比图和配件商品图；
16、(3)语音数据：包括客户电话咨询、语音评价和语音投诉；
17、(4)传感器数据：包括车辆使用数据以及维修过程中的传感器读数；
18、(5)交易数据：包括购买记录、配件销售数据和服务费用。
19、进一步的，所述输入模块还具备数据清洗、格式转换和存储管理的功能，以确保数据的质量和一致性。
20、进一步的，所述客户分析子模块对客户进行全方位的分析包括识别客户的需求偏好、维修习惯和消费行为等，通过聚类、分类或关联规则挖掘机器学习技术，形成对客户的深入理解。
21、进一步的，营销策略生成子模块生成个性化的营销策略包括设计优惠活动、推出定制化服务、优化广告投放和提高客户忠诚度，生成的策略需要通过历史数据验证其有效性，并通过a/b测试方法持续优化。
22、本专利技术的有益之处在于：
23、本专利技术提供了一种基于大模型的汽车后市场领域的多模态营销系统，能够充分利用车辆维修、保养、改装和配件销售等场景中的多模态数据，通过深度学习技术提取数据特征，并进行全方位的客户分析，最终生成针对性的营销策略。本专利技术能够提高汽车后市场服务的营销效果，提升客户满意度和忠诚度，促进业务增长。
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1.一种基于AI的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于：包括输入模块、大模型处理模块以及多模态输出模块；
2.根据权利要求1所述的基于AI的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于，所述输入模块接收和整合的汽车后市场多模态数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于AI的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于：所述输入模块还具备数据清洗、格式转换和存储管理的功能，以确保数据的质量和一致性。
4.根据权利要求1所述的基于AI的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于：所述客户分析子模块对客户进行全方位的分析包括识别客户的需求偏好、维修习惯和消费行为等，通过聚类、分类或关联规则挖掘机器学习技术，形成对客户的深入理解。
5.根据权利要求1所述的基于AI的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于：营销策略生成子模块生成个性化的营销策略包括设计优惠活动、推出定制化服务、优化广告投放和提高客户忠诚度，生成的策略需要通过历史数据验证其有效性，并通过A/B测试方法持续优化。
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于：包括输入模块、大模型处理模块以及多模态输出模块；
2.根据权利要求1所述的基于ai的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于，所述输入模块接收和整合的汽车后市场多模态数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于ai的汽车后市场领域的多模态营销系统，其特征在于：所述输入模块还具备数据清洗、格式转换和存储管理的功能，以确保数据的质量和一致性。
4.根据权利要求1所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨兴荣，魏永强，杨兴海，李建州，
申请(专利权)人：世纪恒通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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