教育企業如何做好存量線索的“二次商機挖掘”？

（注：本文首發于「芥末堆」官網 www.jiemodui.com/N/123567)

近兩年，在線教育行業競爭非常激烈。企業若想獲得持續穩定的增長，就必須具備全方位的競爭力，不僅在教學和課程質量上，要具備優勢，而且在運營和銷售效率上，也不能落后。

眾所周知，教育公司的獲客成本普遍較高，所以企業引入了很多方法，來提升轉化率，充分挖掘高價獲取的線索的價值。這些方法包括對線索進行更精細的分級、更高效地分配線索、對銷售人員（課程顧問等）進行更高效的培訓和實時輔助等。

但有一個環節很容易被忽視：如何對那些未轉化的、掉入“公海”的線索，進行更高效地二次商機挖掘？   

對于有一定規模的教育企業而言，“公海”的線索量通常維持在數百萬甚至更多。銷售人員（課程顧問）的主要精力會用在聯系新線索上，因為新線索的轉化率通常比從“公海”的線索轉化率高很多。但當新線索不夠用時，往往也需要從“公海池”中領取（或被動分配）一定量的線索。

那么，如何能從數百萬甚至更多的線索中，篩選出少量的相對高意向的線索呢？不同的企業會有不同的方法：有的企業是隨機篩選的；有的企業要先進些，會根據用戶畫像和用戶行為數據進行意向預測。 

國內的一家AI企業服務公司，循環智能（Recurrent AI）發明了一種全新的線索篩選方式：根據過往企業與客戶之間溝通時產生的對話數據，以及溝通的結果（最終是否轉化）進行AI建模，得到基于對話數據的成單意向模型。然后用這個AI模型，就可以對公海線索池中的線索進行意向預測，從而幫助企業篩選其中的高意向線索，提升銷售人員（課程顧問）的銷售效率。 

循環智能為多家“公海”規模較大的教育企業，提供這套創新的線索意向預測方案，幫助企業實現了更高效的二次商機挖掘服務：企業只需要通過API接口的形式獲取線索意向評分數據，然后調整公海線索篩選的方法即可。通過設置對照組進行對比，使用循環智能這套創新方案的公海線索轉化率可達企業原有方案的2倍~3倍，通常可以帶來 4%~8%的營收增長。 

在教育領域，循環智能（Recurrent AI）已經服務了包括伴魚少兒英語、新東方在線、51Talk、火花思維、尚德機構、豌豆思維、輕輕教育等在內的頭部教育機構。除了創新的線索意向評分方案，循環智能還面向教育行業提供員工的執行力監督與分析、SOP流程的驗證與挖掘、溝通實時輔助系統，以及溝通錄音的語音識別、溝通文本的語義分析等在內的執行力提升整體解決方案，讓企業更好的培訓和管理課程顧問或班主任，從而為客戶帶來更專業的服務和更好的體驗。

rcrai.com/education_solution

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