幾乎每家在線教育公司都面臨這樣的難題：獲客成本高昂，轉(zhuǎn)化率難提升。

為了提升轉(zhuǎn)化率，很多企業(yè)提出了“精細化運營”策略——拆解轉(zhuǎn)化流程的每一步，分析導(dǎo)致轉(zhuǎn)化流失的原因，然后有針對性地去尋找每個環(huán)節(jié)的解決方案：從“獲取線索”環(huán)節(jié)的廣告投放渠道選擇、落地頁的設(shè)計，到“上試聽課”前的預(yù)約試聽、提醒上課，再到“回訪轉(zhuǎn)化”環(huán)節(jié)的答疑解惑和正價課的推介。

但是整個轉(zhuǎn)化過程的流失，也可能是由于銷售人員（包含TMK電銷專員、CC課程顧問、TA課程助理等有銷售任務(wù)的職位）在與客戶溝通過程中，未能準確傳達產(chǎn)品價值、未能及時消除客戶的顧慮等原因而造成的。然而，對于銷售與客戶的溝通過程，如何做精細化運營，卻容易被忽視。

“大家說的都是什么呀，都沒有講透”

傳統(tǒng)銷售管理只能管理結(jié)果，無法管理“溝通過程”，即銷售人員與客戶的溝通中，是否準確傳達了產(chǎn)品價值、是否及時消除了客戶的顧慮。因為不能精細化管理“溝通過程”，所以想要分析銷售講的哪些“話”——“關(guān)鍵信息點”有助于提升轉(zhuǎn)化率，監(jiān)督銷售是否按要求傳達了這些“話”，就很難。

銷售新人在介紹公司產(chǎn)品時，表達是否到位；需要傳遞給客戶的信息，是否準確；需要提醒客戶的地方，是否忘記了；承諾客戶課程效果的時候，有沒有因為急于成單而過度承諾……其實，在新一代智能對話分析系統(tǒng)的幫助下，很多注重精細化運營的頭部在線教育公司，已經(jīng)可以將銷售環(huán)節(jié)的精細化運營，真正地細化到銷售人員所講的每一句話。

某教育公司的銷售運營負責(zé)人，第一次看到自己手下的銷售人員，在溝通中的關(guān)鍵信息點（話術(shù)和知識點）執(zhí)行情況后——一條關(guān)鍵話術(shù)的執(zhí)行率遠低于預(yù)期，只有不到 20%——不由得感慨道：“不分析還真不敢相信，大家說的都是什么呀，都沒有講透”。同時，當(dāng)挖掘出了一些之前完全不知道的優(yōu)秀話術(shù)的時候，這名銷售運營負責(zé)人也為自己手下員工的創(chuàng)造性感到欣慰，迫不及待想要把新發(fā)現(xiàn)的“寶藏”教給更多銷售來運用到溝通中。

本文將為大家分享，頭部教育公司在銷售環(huán)節(jié)的精細化運營是怎么做的，包含三種有效的實踐：已有話術(shù)的分析驗證、流失分析與挽留對此挖掘、未知話術(shù)的語義挖掘。

實踐一：已有話術(shù)的分析驗證

當(dāng)企業(yè)已經(jīng)憑借業(yè)務(wù)經(jīng)驗，總結(jié)出了一些銷售與客戶溝通時，需要傳達的“關(guān)鍵信息點”（包含話術(shù)和知識點，為方便表述，下文有時會簡稱為“話術(shù)”），因為驗證和分析的是已有話術(shù)，所以就可以采用“已有話術(shù)分析驗證法”。該方法的實施流程，大致分為三步：

• 第一步，摸清銷售人員是否按要求傳達“關(guān)鍵信息點”

• 第二步，分析“關(guān)鍵信息點”傳達情況與成單率之間的關(guān)系

• 第三步，對于能夠顯著提升轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵信息點，加強執(zhí)行力監(jiān)督
  

例如，某在線教育公司，要求課程顧問在跟客戶（通常是家長）約試聽課的時候，必須提前告知客戶，試聽課上課全程英文教學(xué)，如果孩子聽不懂、坐不住，都是正常的現(xiàn)象，會有一個適應(yīng)的過程，讓家長有心里準備，以免對試聽課產(chǎn)生失望情緒，影響到最終的成單率。

那么，多少課程顧問實際上按要求做到了“提前提醒”呢？這個數(shù)字通常遠低于管理者的預(yù)期。我們分析的某企業(yè)某時間段數(shù)據(jù)顯示，“課前提醒”的執(zhí)行率低于20%。

這家在線教育公司使用對話分析系統(tǒng)，分析約課階段的每一通電話錄音的溝通情況，很快就能區(qū)分出，哪些課程顧問按要求傳達了信息，哪些課程顧問沒有按要求傳達該信息。這是這家教育公司眾多“關(guān)鍵信息點”中的一個。他們總結(jié)了多個這樣的“關(guān)鍵信息點”。不同的“關(guān)鍵信息點”，用來考察銷售人員在不同的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點，是否按照要求進行了信息傳遞。

第二步，分析“關(guān)鍵信息點”傳遞情況與成單率之間的關(guān)系。掌握了銷售人員對關(guān)鍵信息點的傳遞完成情況之后，就可以分析這些關(guān)鍵信息點的傳遞情況與最終的成單率之前的關(guān)系。完整的分析過程是非常復(fù)雜的：不僅要考慮單個關(guān)鍵信息點的執(zhí)行情況對成單率的影響，還需要考慮多個不同關(guān)鍵信息點的綜合執(zhí)行情況，對成單率的影響。

這里僅舉一個簡單的例子，即在只考慮單個關(guān)鍵信息點——“課前提醒”的執(zhí)行情況時，某在線教育公司在某段時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)，執(zhí)行了“課前提醒”的銷售人員，最終成單率是未執(zhí)行的 1.3 倍。

第三步，對于能夠顯著提升轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵信息點，加強監(jiān)督。了解到哪些“關(guān)鍵信息點”對最終的成單率有顯著影響之后，企業(yè)就可以加強對銷售人員培訓(xùn)和執(zhí)行情況監(jiān)督。

通過對話分析系統(tǒng)，即可找出那些執(zhí)行力差的員工，進行針對性培訓(xùn)，提升他們的執(zhí)行力，從而降低轉(zhuǎn)化過程的流失，提升成單率。通過對話分析系統(tǒng)，企業(yè)管理者還能夠方便地對比，優(yōu)秀坐席和普通坐席在處理同樣場景時的差異，并且可以進行溯源和驗證。

實踐二：流失分析與挽留對策挖掘

除了“已有話術(shù)的分析驗證法”，在實際使用中，循環(huán)智能還為教育企業(yè)提供，針對未知“關(guān)鍵信息點”的分析和挖掘方案，其中一種是“流失分析與挽留對策挖掘法”，對教育公司而言，該方法適用于試聽課或體驗課之后的回訪轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)。實施流程大致分為三步：

• 第一步，找出銷售在與客戶溝通時，客戶表示“無意向”的所有對話（注意：無意向不等于輸單）；

• 第二步，拆解無意向的幾個主要的原因（例如“孩子不想學(xué)”）；

• 第三步，對比分析，同樣場景下，挽留成功的銷售是怎么說的，將從中學(xué)到的關(guān)鍵信息點推廣給其他銷售形成標(biāo)準化挽留對策。
  

直白地說，流失分析法就是去分析，那些最會挽留客戶的銷售，面對客戶表示無意向的場景，究竟是怎么說的。然后，將有效的經(jīng)驗，推廣給其他銷售采納。

以“孩子不想學(xué)”這個理由為例，典型的成單錄音，銷售會提到“興趣的培養(yǎng)需要長期的堅持”；典型的未成單錄音，銷售會提到反問句“孩子現(xiàn)在不想學(xué)，你以后就不讓他學(xué)了嗎”。所以，初步的結(jié)論是，前者可以推廣給更多銷售，后者給客戶的感覺不好，則需要避免。

很顯然，不同流失原因的挽留難度是不同的。所以，流失分析法，既需要專業(yè)的對話分析產(chǎn)品，也需要結(jié)合實際的銷售經(jīng)驗進行判斷，從而形成行之有效的挽留對策。

實踐三：未知話術(shù)的語義挖掘

第三種方法，“未知話術(shù)的語義挖掘”，就是去挖掘那些我們暫時還不知道的、對成單有幫助的關(guān)鍵信息點（包含知識點和優(yōu)秀話術(shù)）。使用的方法是機器學(xué)習(xí)中的“聚類”算法。該方法的實施流程，同樣分為三步：

• 第一步，利用聚類算法，讓機器自動挑出語義相同的句子，分成不同的組；

• 第二步，分析每一組對話的成單率與整體成單率質(zhì)檢的關(guān)系，找出成單率顯著高于（或低于）整體成單率的組；

• 第三步，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗，分析成單率更高的一組對話中，哪些關(guān)鍵信息點可以作為標(biāo)準知識點和話術(shù)，推廣給更多銷售使用。
  

看一個例子就更清楚了。課前的關(guān)鍵信息點挖掘：示例中的兩組內(nèi)容，分別向客戶傳達了課程的預(yù)期學(xué)習(xí)效果（“大約XX個月可以看到孩子變化”）和上課的靈活性（“約課很靈活，可以自己選上課時間”），這兩組的最終成單率達到整體成單率的 1.7 倍和 1.5 倍。

挖掘出大量對成單有正面促進效果的關(guān)鍵信息點之后，銷售管理者可以結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗，參考數(shù)據(jù)分析結(jié)果，形成新的最佳實踐，并推廣給銷售人員執(zhí)行。同理，對于那些對成單有負面效果的關(guān)鍵信息點，則需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗，判斷是否作為禁止項，并追蹤銷售人員是否在溝通中違規(guī)。

三種實踐，兩大難點

簡單總結(jié)一下，借助AI對話分析和執(zhí)行力監(jiān)督系統(tǒng)，循環(huán)智能為頭部教育企業(yè)提供三種對話分析的實踐方法，但他們的目標(biāo)只有一個：找出那些對最終成單、提升轉(zhuǎn)化有幫助“關(guān)鍵信息點（知識點和話術(shù)）”，然后借助執(zhí)行監(jiān)督系統(tǒng)，監(jiān)督銷售人員在相應(yīng)的場景下，是否按照要求傳達了這些有用的“關(guān)鍵信息點”。

對企業(yè)而言，銷售環(huán)節(jié)精細化運營的三種實踐，存在兩大難點：

第一，規(guī)?；恼Z義理解能力。循環(huán)智能采用了原創(chuàng)的底層算法 XLNet，該算法是由聯(lián)合創(chuàng)始人楊植麟博士作為第一作者，與Google、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的，在18項人工智能標(biāo)準任務(wù)中取得最優(yōu)結(jié)果（state of the art）。而傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞和正則表達式方法已經(jīng)完全不夠用了——既找不全，也找不準，以至于無法實際落地使用。

第二，穩(wěn)定可靠的銷售人員執(zhí)行力監(jiān)督系統(tǒng)。當(dāng)分析得出有助于成單的知識點或話術(shù)之后，企業(yè)需要一個系統(tǒng)來監(jiān)督銷售人員是否按照要求執(zhí)行，了解哪些銷售的表現(xiàn)更好。循環(huán)智能的產(chǎn)品已服務(wù)了十余家上市公司，并在教育領(lǐng)域獲得多家頭部客戶青睞，包括新東方在線、51Talk、尚德機構(gòu)、輕輕教育、作業(yè)幫等。

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