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数字化时代下,企业如何借助AI实现流量增长和精细运营?

时间:2022-10-13 02:48:58 | 浏览:1997

近日,在素质教育行业垂直媒体睿艺举办的“2021·ACE全球素质教育行业峰会”暨“第三届国际素质教育展”上,一知智能联合创始人顾泽良发表了“AI+教育2.0——流量困局下的增长破局之道”的主题演讲。分享了一知智能在学科素质教育领域的AI语音

近日,在素质教育行业垂直媒体睿艺举办的“2021·ACE全球素质教育行业峰会”暨“第三届国际素质教育展”上,一知智能联合创始人顾泽良发表了“AI+教育2.0——流量困局下的增长破局之道”的主题演讲。分享了一知智能在学科素质教育领域的AI语音辅助教育企业增长的实操经验。

演讲重点:

►教育企业如何更好地挖掘公海流量

►AI赋能下的教育机构精细化运营

►AI+教育2.0创新增长方案

大家下午好,今天我们聊两个点:过去一年我们服务了不少素质教育类企业,也为这些企业解决了他们增长过程中的效率优化和精细化运营打法,今天我会给大家带来两个观点和两个详细的案例拆解。



首先,在我们服务众多素质教育机构的过程中发现,对教育公司来说,获取前端流量比较困难,在这里我可以讲讲我们的一些观点。


第一,组织效率需要被规模化提升。这是我在去年包括今年年初听得最多的话,“我先负责把模式跑通,再把效率打到极致”,过去很多的品牌方和在线教育公司不太在乎效率,为什么现在效率很重要?其实是市场竞争和内卷打乱了传统的运营模式,每一个公司的组织效率以及在线教育公司本质的模型都要回归到每一个单个客户的运营模式,每一次和客户传递信任都是有成本的。


第二,教育公司需要寻找新的流量获取来源。举一个跨界的例子,拿这两年的明星品牌“完美日记”来说,从数据可以看出,完美日记在天猫的复购率是8%-12%,基本上不靠用户二次购买行为维持的商业模式,所以基本上得靠融资往前走,这个时候完美日记做了一件非常聪明的事,尝试在美妆行业里面做自己的私域流量,之前在完美日记财报里面,16.5%营收来自于私域流量,这一差异化解法拉开了完美日记和其他对应美妆公司的差别。

这个时候我们发现一件事情,原来那么多企业明明坐在金矿上,但是却在用小簸箕在篓金沙。对应到素质教育行业里,假如面对曾经表示有课程兴趣的家长,5岁时课程不契合需要,那孩子6岁应该怎么做?单个课程不适合,其他课程会不会适合?所以本质上很多企业已经坐拥金山,但是没有在里面找出有价值的东西,公海恰巧是教育行业今天流量困局下最大的金山。

过去我们看到很多的AI+教育,主要致力于C端听课者的效率提升,今天我们聊得更多的是B端机构如何在用户运营的时候做效率提升。

第一, AI语音让规模化的老客激活成为可能,我们现在有两个核心场景,如果品类是单一的,我就是只卖一种课程。

第二就是扩科,公域流量靠投放,比如A公司出了B的写字课程,投放一条线索的成本150-200元,这个时候帮助他在已有的规模化客户里面做扩科是显然是更明智和划算的。

接下来是提效,在我看来这本身并不性感,一知智能是150人的组织,任何人过来说提效吧,提效可以给我们带来价值,我很难被打动,但当一家教育企业面临15000人时,提效就变成一个必须要做的事情。

所以我们常常会听到这样的问题,增长团队自己会问自己,试听课的运营已经做到极致了吗?公海营销是不是成本高效果不好?

从一知智能目前服务客户的过程中我们可以看到,我们现在是在已有海量老客户的池子里挖掘更多的价值,我在这里分享几个案例:

案例一,某家头部素质教育机构花了将近百万预算,只为了做好一个环节的效率提升。这个故事要从今年春节开始,素质教育公司做增长的朋友和一知教育线的负责人叙旧,聊着聊着突然开始诉苦,说今年老板让他背将近200%的增长目标,但是目前来看不知从何下手。

于是后来春节回来后,我们给他们针对“首次到课”场景做了一个AI运营方案:从添加助教老师或班主任的微信开始,到下载APP,再到首次上课,我们尝试把AI语音嵌入每个运营步骤当中。在没有用AI前,同样一批数据综合的加微率是72%,微信的数据显示,91%下载了APP,下载了APP的用户当天到课率为65%,第一节累计到课率为75%。

假设当下有1000个试听课线索流入,最终有491条是完成了第一节到课的,背后有近500条没有得到转化;当我们在不同的运营过程中把AI语音嵌入以后,我们看一下加微场景提升并不高,提升到了75%,同时对应APP打开也就是提高3%-5%,最后我们来看实际转化率,即第一节课后最终综合转化率提高到58.5%,大约这个提升比率在9.4%。

当时这个客户日均获取线索是2300条左右,投放获得1条Leads的成本是230元,我们算了一下,这9.4%的改变能帮助他在这1000条Leads里多赚52839元,这就是AI语音给教育企业核心运营环节中能够实现的效率提升。

同时我们也发现,很多班主任不用AI,各个转化率数据也非常优异,那么结合AI之后对应的效率提升来源于哪部分?我们对数据分层分析溯源后,发现有三类班主任,一类是头部班主任,SOP模型和经验都非常老道,一类是普通班主任,还一类是教育企业为了快速增长过程当中大规模招聘的新人班主任,所以最终这9.4%的提升核心来源于AI赋能和标准化了的新班主任以及普通班主任的运营动作,同时也间接帮助了新班主任快速上手。

如今在线教育公司每天都要规模化运营几万客户,我们认为在已经SOP标准化流程当中,大部分组织其实希望人在某种场景下像机器人一样地进行标准化工作,但是这件事情本质是反人性的,今天真正注重效率的公司其实已经开始将这些对应的SOP拿出来,看看哪一些重复性动作是在机器人射程范围内的,果断用机器提升效率的同时,把人解放出来去做更多创新性和“情感类”的工作。

案例二,这是一个我们正在服务的美术赛道素质教育公司。过去他们有非常多的体验课客户,但只有不到10%的客户可以转到正价课,有90%进入公海。而在投放获量圈地时代,一个在线教育公司的生意经无非是前端的获客引流成本是否较同行有竞争力,每引流进来的一个客户的LTV是否有竞争力,这个时候教育公司往往希望通过扩科把用户LTV拉长,过往的扩科方式往往通过低效率的Push、短信或班主任们的“自觉”引导。

这家美术机构的验证出来的新模式是,通过AI电话批量给公海里那90%的沉睡老客户做点对点触达,去做现有的课程意向度重新挖掘以及相近学科的扩科意向筛选,发现最终扩科成功的单个试听leads的成本低于20元,这无论是对于流量获取还是精细化运营都是非常值得思考的事情,因此很多与客户的简单沟通场景,成本更低效率更高的AI显然是一个新的尝试方向。

上图大概是50个AI一天的总工作量,我们会看到数据量非常庞大,在这个客户实际任务截图中我们发现,该任务将近呼了36万次电话,平均接通率在59%左右,也就是共21.24w个接通触达;同时AI会自动判定每一次客户通话过程中的意向度,通过关键环节以及反问问题、通话时长,将有意向的客户标签打为A、B类,也就是说有77286个客户表示有明确/一定意向,意向转化率在21%左右。

同时是扩科的场景,当我们给原来已经在公海里面的客户打电话,问问要不要别的课程,我们会发现这件事情的变量非常多,从试听课的选择,到给予到用户什么样的利益点做激活,以及落地页的设计和话术一一对应,包括话术录制的男生和女生的录音转化率也有非常大的差别,另外短信到达率也有变量,这只是一些列举出来的变量,更多细小的变量都在实实在在影响最终转化率的。

坦白讲,我们也是被头部的客户倒逼把每一个的节点在案例当中转化到最佳,深度切入客户的增长运营环节,最终和客户一起把单个扩科成本试听Leads成本控制在20元以内。

另外我们在做A/B Test过程发现,如果完全不去做这几个环节的精细化运营,部分数据的扩科成本甚至高于在公域新投放而来的成本。

过去我们问了一些头部的在线教育公司,问他们过去有没有尝试用真人做这个事?他们的回答是:“尝试过,但是算了一笔账,用人做线索的挖掘,最终把每一个人的管理成本和薪资成本算起来,发现在公海里面挖掘一条合适客户的线索比在公域里面做投放还要贵。”这是他们愿意用AI语音规模化挖掘公海的原因:技术变革带来了结构性效率提升和成本下降。

为了更好地迭代AI模型,我们的AI训练师也会做很多测试和电话回访,找到最有效的利益点和沟通方式,每一通电话有几个步骤,第一是印象唤醒,还记不记得XX,小孩在什么节点做过什么事情,所以用户对产品是否还有印象,我们看到我们的话术A和B,更新过的是60%,没有更新过的是50%,以及当我介绍产品的过程当中,不同的介绍方式也会有很大的差异化,比如用户拒绝了,我们还会根据对应的点做二次挽回,所以你看话术也在核心影响着最终的转化,本质上这件事情也和精细化运营息息相关。

我们也帮客户算了一笔账,在扩科场景下,到底一个月可以产生多大的价值?这是一个拥有将近千万级公海数据的客户,在用产品前自己要算清楚的一笔账,首先是我们用老用户的总数量乘电话的接听数,之后我们接听完客户之后,看有多少意向客户,我们再看意向客户有的是没有问题,不是短信发过去就不管了,还有意向用户的报名率,之后再看试听课用户转成正价课用户的转化率,然后课单价,当一个用户拥有1千万数据,最终可以每个月带来将近500万营收增量,这是转化漏斗。

我们发现像职业类、财商类、素质类头部客户,无一例外都在做这样的尝试或者是已经跑通这样的模式。

接下来也是每一位在线教育公司都在担忧的点,这些对应的数据是自己最核心的资产,假设我们当时在服务他们的时候,有人说你的数据敢拿去卖,明天就可以上市了?我说对的,他们今天刚刚获取新鲜的例子,可能在公域里面是260元,下一秒就会进入系统里面进行转化。但大部分的客户最终并没有这样的担忧,核心的原因有两点,第一是“软性”的,一知智能15%的投资来自于政府,单单从数据安全这个角度来讲,我们可能会比客户自身更注重红线;第二,我们会做一个物理层面上的数据加密,底层逻辑就是我们会把对应的外呼的交换系统部署在客户本地,然后每一次外呼数据都会传输到到客户本地发起对应的外呼,我们一知只出聪明的大脑,但是最终每一通电话和数据是留存在客户本地的。

以上是我们过去一段时间内验证过,且已经服务了非常多在线教育公司在所谓流量内卷时代下在效率层面和挖掘用户LTV层面的一些经验,我们未来还会做一些新的事情,并且非常看好和线下教育机构合作的机会,期待能和教育行业的同仁一起探索更多落地的场景。

本质上每次对应的信息传递都是有成本的,而今天如果能够帮助教育企业高效合规地进行老客触达是非常有价值的事情;另一个是专业性,在服务足够多头部客户后,我们会为客户提供详细的转化方案,拆解从用户获取到最终的成单甚至成单以后第二次的唤醒,这个步骤当中有什么AI语音的场景可以帮助你们更好的转化,这些都是我们现在做的事情。

最后,希望把我们积累下来的认知分享给行业的同仁们,一知智能从去年2-3月份迎来第一个非常有价值的在线教育客户以来,我们发现越来越多的客户主动找到我们来一起探索未来,我们认为这是非常健康的模式,也希望一知作为一家深耕教育行业的科技服务商能够和大家做久做大做强,陪跑和见证更多伟大的教育企业诞生。感谢大家。

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