顧澤良：AI+教育2.0——流量困局下的增長破局之道

大家下午好，今天我們聊兩個點：過去一年我們服務了不少素質教育類企業(yè)，也為這些企業(yè)解決了他們增長過程中的效率優(yōu)化和精細化運營打法，今天我會給大家?guī)韮蓚€觀點和兩個詳細的案例拆解。

首先，在我們服務眾多素質教育機構的過程中發(fā)現(xiàn)，對教育公司來說，獲取前端流量比較困難，在這里我可以講講我們的一些觀點。

第一，組織效率需要被規(guī)模化提升。這是我在去年包括今年年初聽得最多的話，“我先負責把模式跑通，再把效率打到極致”，過去很多的品牌方和在線教育公司不太在乎效率，為什么現(xiàn)在效率很重要？其實是市場競爭和內卷打亂了傳統(tǒng)的運營模式，每一個公司的組織效率以及在線教育公司本質的模型都要回歸到每一個單個客戶的運營模式，每一次和客戶傳遞信任都是有成本的。

第二，教育公司需要尋找新的流量獲取來源。舉一個跨界的例子，拿這兩年的明星品牌“完美日記”來說，從數(shù)據(jù)可以看出，完美日記在天貓的復購率是8%-12%，基本上不靠用戶二次購買行為維持的商業(yè)模式，所以基本上得靠融資往前走，這個時候完美日記做了一件非常聰明的事，嘗試在美妝行業(yè)里面做自己的私域流量，之前在完美日記財報里面，16.5%營收來自于私域流量，這一差異化解法拉開了完美日記和其他對應美妝公司的差別。

這個時候我們發(fā)現(xiàn)一件事情，原來那么多企業(yè)明明坐在金礦上，但是卻在用小簸箕在簍金沙。對應到素質教育行業(yè)里，假如面對曾經(jīng)表示有課程興趣的家長，5歲時課程不契合需要，那孩子6歲應該怎么做？單個課程不適合，其他課程會不會適合？所以本質上很多企業(yè)已經(jīng)坐擁金山，但是沒有在里面找出有價值的東西，公海恰巧是教育行業(yè)今天流量困局下最大的金山。

過去我們看到很多的AI+教育，主要致力于C端聽課者的效率提升，今天我們聊得更多的是B端機構如何在用戶運營的時候做效率提升。

第一， AI語音讓規(guī)模化的老客激活成為可能，我們現(xiàn)在有兩個核心場景，如果品類是單一的，我就是只賣一種課程。

第二就是擴科，公域流量靠投放，比如A公司出了B的寫字課程，投放一條線索的成本150-200元，這個時候幫助他在已有的規(guī)模化客戶里面做擴科是顯然是更明智和劃算的。

接下來是提效，在我看來這本身并不性感，一知智能是150人的組織，任何人過來說提效吧，提效可以給我們帶來價值，我很難被打動，但當一家教育企業(yè)面臨15000人時，提效就變成一個必須要做的事情。

所以我們常常會聽到這樣的問題，增長團隊自己會問自己，試聽課的運營已經(jīng)做到極致了嗎？公海營銷是不是成本高效果不好？

從一知智能目前服務客戶的過程中我們可以看到，我們現(xiàn)在是在已有海量老客戶的池子里挖掘更多的價值，我在這里分享幾個案例：

案例一，某家頭部素質教育機構花了將近百萬預算，只為了做好一個環(huán)節(jié)的效率提升。這個故事要從今年春節(jié)開始，素質教育公司做增長的朋友和一知教育線的負責人敘舊，聊著聊著突然開始訴苦，說今年老板讓他背將近200%的增長目標，但是目前來看不知從何下手。

于是后來春節(jié)回來后，我們給他們針對“首次到課”場景做了一個AI運營方案：從添加助教老師或班主任的微信開始，到下載APP，再到首次上課，我們嘗試把AI語音嵌入每個運營步驟當中。在沒有用AI前，同樣一批數(shù)據(jù)綜合的加微率是72%，微信的數(shù)據(jù)顯示，91%下載了APP，下載了APP的用戶當天到課率為65%，第一節(jié)累計到課率為75%。

假設當下有1000個試聽課線索流入，最終有491條是完成了第一節(jié)到課的，背后有近500條沒有得到轉化；當我們在不同的運營過程中把AI語音嵌入以后，我們看一下加微場景提升并不高，提升到了75%，同時對應APP打開也就是提高3%-5%，最后我們來看實際轉化率，即第一節(jié)課后最終綜合轉化率提高到58.5%，大約這個提升比率在9.4%。

當時這個客戶日均獲取線索是2300條左右，投放獲得1條Leads的成本是230元，我們算了一下，這9.4%的改變能幫助他在這1000條Leads里多賺52839元，這就是AI語音給教育企業(yè)核心運營環(huán)節(jié)中能夠實現(xiàn)的效率提升。

同時我們也發(fā)現(xiàn)，很多班主任不用AI，各個轉化率數(shù)據(jù)也非常優(yōu)異，那么結合AI之后對應的效率提升來源于哪部分？我們對數(shù)據(jù)分層分析溯源后，發(fā)現(xiàn)有三類班主任，一類是頭部班主任，SOP模型和經(jīng)驗都非常老道，一類是普通班主任，還一類是教育企業(yè)為了快速增長過程當中大規(guī)模招聘的新人班主任，所以最終這9.4%的提升核心來源于AI賦能和標準化了的新班主任以及普通班主任的運營動作，同時也間接幫助了新班主任快速上手。

如今在線教育公司每天都要規(guī)?；\營幾萬客戶，我們認為在已經(jīng)SOP標準化流程當中，大部分組織其實希望人在某種場景下像機器人一樣地進行標準化工作，但是這件事情本質是反人性的，今天真正注重效率的公司其實已經(jīng)開始將這些對應的SOP拿出來，看看哪一些重復性動作是在機器人射程范圍內的，果斷用機器提升效率的同時，把人解放出來去做更多創(chuàng)新性和“情感類”的工作。

案例二，這是一個我們正在服務的美術賽道素質教育公司。過去他們有非常多的體驗課客戶，但只有不到10%的客戶可以轉到正價課，有90%進入公海。而在投放獲量圈地時代，一個在線教育公司的生意經(jīng)無非是前端的獲客引流成本是否較同行有競爭力，每引流進來的一個客戶的LTV是否有競爭力，這個時候教育公司往往希望通過擴科把用戶LTV拉長，過往的擴科方式往往通過低效率的Push、短信或班主任們的“自覺”引導。

這家美術機構的驗證出來的新模式是，通過AI電話批量給公海里那90%的沉睡老客戶做點對點觸達，去做現(xiàn)有的課程意向度重新挖掘以及相近學科的擴科意向篩選，發(fā)現(xiàn)最終擴科成功的單個試聽leads的成本低于20元，這無論是對于流量獲取還是精細化運營都是非常值得思考的事情，因此很多與客戶的簡單溝通場景，成本更低效率更高的AI顯然是一個新的嘗試方向。

上圖大概是50個AI一天的總工作量，我們會看到數(shù)據(jù)量非常龐大，在這個客戶實際任務截圖中我們發(fā)現(xiàn)，該任務將近呼了36萬次電話，平均接通率在59%左右，也就是共21.24w個接通觸達；同時AI會自動判定每一次客戶通話過程中的意向度，通過關鍵環(huán)節(jié)以及反問問題、通話時長，將有意向的客戶標簽打為A、B類，也就是說有77286個客戶表示有明確/一定意向，意向轉化率在21%左右。

同時是擴科的場景，當我們給原來已經(jīng)在公海里面的客戶打電話，問問要不要別的課程，我們會發(fā)現(xiàn)這件事情的變量非常多，從試聽課的選擇，到給予到用戶什么樣的利益點做激活，以及落地頁的設計和話術一一對應，包括話術錄制的男生和女生的錄音轉化率也有非常大的差別，另外短信到達率也有變量，這只是一些列舉出來的變量，更多細小的變量都在實實在在影響最終轉化率的。

坦白講，我們也是被頭部的客戶倒逼把每一個的節(jié)點在案例當中轉化到最佳，深度切入客戶的增長運營環(huán)節(jié)，最終和客戶一起把單個擴科成本試聽Leads成本控制在20元以內。

另外我們在做A/B Test過程發(fā)現(xiàn)，如果完全不去做這幾個環(huán)節(jié)的精細化運營，部分數(shù)據(jù)的擴科成本甚至高于在公域新投放而來的成本。

過去我們問了一些頭部的在線教育公司，問他們過去有沒有嘗試用真人做這個事？他們的回答是：“嘗試過，但是算了一筆賬，用人做線索的挖掘，最終把每一個人的管理成本和薪資成本算起來，發(fā)現(xiàn)在公海里面挖掘一條合適客戶的線索比在公域里面做投放還要貴?！边@是他們愿意用AI語音規(guī)模化挖掘公海的原因：技術變革帶來了結構性效率提升和成本下降。

為了更好地迭代AI模型，我們的AI訓練師也會做很多測試和電話回訪，找到最有效的利益點和溝通方式，每一通電話有幾個步驟，第一是印象喚醒，還記不記得XX，小孩在什么節(jié)點做過什么事情，所以用戶對產(chǎn)品是否還有印象，我們看到我們的話術A和B，更新過的是60%，沒有更新過的是50%，以及當我介紹產(chǎn)品的過程當中，不同的介紹方式也會有很大的差異化，比如用戶拒絕了，我們還會根據(jù)對應的點做二次挽回，所以你看話術也在核心影響著最終的轉化，本質上這件事情也和精細化運營息息相關。

我們也幫客戶算了一筆賬，在擴科場景下，到底一個月可以產(chǎn)生多大的價值？這是一個擁有將近千萬級公海數(shù)據(jù)的客戶，在用產(chǎn)品前自己要算清楚的一筆賬，首先是我們用老用戶的總數(shù)量乘電話的接聽數(shù)，之后我們接聽完客戶之后，看有多少意向客戶，我們再看意向客戶有的是沒有問題，不是短信發(fā)過去就不管了，還有意向用戶的報名率，之后再看試聽課用戶轉成正價課用戶的轉化率，然后課單價，當一個用戶擁有1千萬數(shù)據(jù)，最終可以每個月帶來將近500萬營收增量，這是轉化漏斗。

我們發(fā)現(xiàn)像職業(yè)類、財商類、素質類頭部客戶，無一例外都在做這樣的嘗試或者是已經(jīng)跑通這樣的模式。

接下來也是每一位在線教育公司都在擔憂的點，這些對應的數(shù)據(jù)是自己最核心的資產(chǎn)，假設我們當時在服務他們的時候，有人說你的數(shù)據(jù)敢拿去賣，明天就可以上市了？我說對的，他們今天剛剛獲取新鮮的例子，可能在公域里面是260元，下一秒就會進入系統(tǒng)里面進行轉化。但大部分的客戶最終并沒有這樣的擔憂，核心的原因有兩點，第一是“軟性”的，一知智能15%的投資來自于政府，單單從數(shù)據(jù)安全這個角度來講，我們可能會比客戶自身更注重紅線；第二，我們會做一個物理層面上的數(shù)據(jù)加密，底層邏輯就是我們會把對應的外呼的交換系統(tǒng)部署在客戶本地，然后每一次外呼數(shù)據(jù)都會傳輸?shù)降娇蛻舯镜匕l(fā)起對應的外呼，我們一知只出聰明的大腦，但是最終每一通電話和數(shù)據(jù)是留存在客戶本地的。

以上是我們過去一段時間內驗證過，且已經(jīng)服務了非常多在線教育公司在所謂流量內卷時代下在效率層面和挖掘用戶LTV層面的一些經(jīng)驗，我們未來還會做一些新的事情，并且非常看好和線下教育機構合作的機會，期待能和教育行業(yè)的同仁一起探索更多落地的場景。

本質上每次對應的信息傳遞都是有成本的，而今天如果能夠幫助教育企業(yè)高效合規(guī)地進行老客觸達是非常有價值的事情；另一個是專業(yè)性，在服務足夠多頭部客戶后，我們會為客戶提供詳細的轉化方案，拆解從用戶獲取到最終的成單甚至成單以后第二次的喚醒，這個步驟當中有什么AI語音的場景可以幫助你們更好的轉化，這些都是我們現(xiàn)在做的事情。

最后，希望把我們積累下來的認知分享給行業(yè)的同仁們，一知智能從去年2-3月份迎來第一個非常有價值的在線教育客戶以來，我們發(fā)現(xiàn)越來越多的客戶主動找到我們來一起探索未來，我們認為這是非常健康的模式，也希望一知作為一家深耕教育行業(yè)的科技服務商能夠和大家做久做大做強，陪跑和見證更多偉大的教育企業(yè)誕生。感謝大家。

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