决胜网2019年度5G教育大会,中国联通、中国移动、华为共探5G教育!

循环智能CEO陈麒聪:教育企业如何借助AI技术提升获客效率

原创决胜网决胜网2019-12-12 19:558246

12月10日,由决胜网和百度联合主办的“2019年度5G教育大会暨佰育奖颁奖盛典”在北京·维景国际大酒店举办。本次大会以“融合·智变·加速”为主题,邀请到教育部领导、中国联通、百度、华为云以及优秀教育企业代表,从政策、战略、技术、资本等角度全面解读5G教育之势。


会上,循环智能CEO陈麒聪受邀出席会议并发表主题演讲,分享了循环智能在AI技术赋能教育服务上的实践经验。大会同期颁发了2019年度“佰育奖”各类奖项,循环智能凭借行业领先的产品和服务供给能力,斩获“最具合作价值教育服务商”荣誉。



以下整理来自陈麒聪的演讲实录:


在座的各位嘉宾大家好,作为一个AI初创公司非常荣幸能够在这里进行分享。在场的专家们主要是从教育最本质的教学环节去讨论如何提高教育效率,我可能更多从教育的服务环节去讲如何辅助核心教学。我今天讲的例子主要是我们应用在一些校外的培训机构上面的场景。


我们目前主要服务一些互联网公司,在教育行业里面我们服务了像新东方、VIPKID等头部企业。我们知道现在校外培训机构招生成本非常高,我们的标题叫做怎样提高这个学员的终身价值。


教育培训机构无法提高学员终身价值的原因有四个,一个是销售线索不匹配,大量线索没有转化,因此获客成本非常高。二是价值传递不成功。我们教学服务跟教学本身同样重要,我们在教学前需要了解孩子的学习缺陷、薄弱环节、家庭教育情况等等以方便我们因材施教;如果我们不能因材施教去了解这个孩子的背景,就很难让大家付费。三是我们成单以后服务过程中存在的各类问题,比如过度的承诺、对老师不满意等等,都可能会导致学员流失。最后一个是大家会忽视的环节,我们可能非常重视一些服务的过程,但是最后却忘记了本质,就是我们的教学产品不是这个学生想要的,可能在校外的情况相比校内更为严重一些。我们公司主要是帮助企业解决这四个问题。


第一个,怎样解决销售线索不匹配的问题。我们在校外中大型机构里面经常见到这样的事情,因为大家花很多钱买了很大的流量,有很多的获客,但是转化率很低,这些未转化的线索越积越多,最后可能形成几十万甚至上百万的线索池。怎样在里面重新找到合适的线索,怎样能让以前没有成单的线索更好成单,这个是我们的一个解决方案。我们可以根据这些学员的一些行为和他沟通的内容,去预测到底谁是意向最高多学员。这个看起来非常的互联网,怎样利用私海怎样做预测,在公海怎么做预测,我们把线索做持续的排序,帮助企业找到最可能成单的线索。这个是在一个上市教培机构的真实案例,当这个教培机构找没有成单线索是3.9%,当我们做转化之后,转化率是之前的2.4倍。


这个是另外一个上市公司的案例,这个讲的更细一些。这个企业每个月会进来60万个线索,大部分都没有成单,到下个月还能联系上个月的20%,因为大部分时间要联系新的线索,这些线索成单率2%,通过我们的精准营销排单之后,每个月能提升13倍,它的客单量非常高。


这个是我们这个产品的框架,会根据客户一些基本属性,在网站或者APP上的一些行为,以及个人说话的内容,比如说我们会采集这个学员的年级、科目,到底是哪门课最差,遇到什么问题,对价格更关心,师资更关心还是开课时间、服务内容等等,我们会告诉企业谁会更愿意成单。


第二个,即使我们找到了各高意向的线索但是转化非常差,如果大家可以看到好的顾问和差的顾问,转化差非常多,根本原因是顾问对一个孩子或者一个家庭的价值传递成功率是不同的。可以看一下非常真实的数字,可以看到把客户分成三组,一个是头部的顾问,一个是中部的顾问,一个是最差的顾问,一个月内的业绩,可能比较差的业绩特别喜欢报价,这个客户就流失掉了,特别好的顾问很少用直接报价的方式,更多跟这个学员传递这个产品的价值。


这个数据也很有意思,这个是我们研究了大家在在线咨询平台回复情况,头部的顾问去拿到这个学员的联系方式成功率大概是1/4,最差的顾问拿到这些学员联系方式的成功率只有5%,为什么呢?如果大家去研究他们回复学员信息的速度,比较差有两个点,大部分是30s以上,很慢;一部分是回复学员的速度太快,在5s以内。我们在网站咨询的时候,很多人很被动说是的,资深的顾问会问孩子的信息,从而增加学员的兴趣。


这个是我们的一个标准产品,比如说我们怎样通过沟通采集到这个孩子是五年级的,这是一个非常难的事情。知道每个孩子具体的情况,他的薄弱点,我们才可以做非常精准的营销,但是怎样拿到这些信息是很难的。通过一些传统的自然语言处理拿到这个信息也是非常困难的。可以看到一些负面的例子,在一段通话中虽然带了面积、周长一些关健词,这些都是我们五年级学过的,但这并不代表这个孩子就是五年级,只是代表五年级学了这个知识。人类语言非常的复杂,可能找10个带五年级的句子,但是找不到一个是在说真实的五年级。我们有这样一套系统,我们也会大量标注,这句话带了五年级,是这个意思,不是这个意思,我们AI模型会自动训练,训练好之后,大家看真实的效果。我们通过我们的工具去找他是不是五年级,准确性可以到95%,召回率97%。


最后每个人的画像都可以像这个系统一样被管理起来,比如说是几年级,现在的顾虑是什么,比如他说现在还没有想好,希望有一个有经验的老师,学习习惯比较浮躁,成绩排名多少,性别等等,可以采集到更多的信息,更精准服务这些学生。


第三个痛点,当我们已经成单或者已经发生一些试听行为,但是我们的学员对服务的过程非常不满意造成他的流失,这是非常可惜的,因为他已经成单了,但是无法涵盖我们获客的成本。对于这种情况,我们会提供一套智能的质检的系统,会把相关冲突原因找出来,比如说家长觉得这个学校很不负责任,我们找出来,提前做一些干预,比如说找出来哪些顾问做了特别过度的承诺,比如说卖的时候就可以说全额退款,这样就会引发很多的冲突。或者是他售后过程非常不耐烦,可以把对客户非常不利的点都自动采集下来。


第四个点可能是我们最容易忽略的点,可能我们的客户不是觉得我们的服务不够好,而只是觉得我们的产品有问题,这个也是我们真实一个案例。分析了他的两款产品非常有意思,一个是正价非常贵,可以自动提取反馈,导入BI系统,可以看到直接卖很贵课的时候,大家的意见非常大,比如有人觉得担心效果,有人觉得时间不对,有人觉得价格不对,教材不对,上课方式不对等等,但是当我们先给学员一次试听的机会,试听之后再销售我们的正价课程,会发现这个数字发生非常惊人的变化,打消了学员在很多效果、价格、教材方面的顾虑,他更多的顾虑可能是在征求家人意见,我们会真实地把售前客户为什么会流失采集下来。


当然还有一些售后的分析,比如说我们可以去采集哪些孩子觉得这个效果是好的,哪些觉得效果是不好的。


当然今天的内容可能会比较简单,但都是我们服务重大客户过程中的一些干货,我们主要是解决四个问题,当我们的销售线索不匹配,我们的价值传递不成功,我们服务过程不满意,我们的客户需求不匹配,我们针对的方案可以去做精准前端预测,好顾问和差顾问的分析,可以把不合规的与顾客聊天方式抓出来,提前干预,可以把客户对我们的教学产品真实的反馈给收集下来。


这个是我今天的内容,谢谢大家。

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