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头部教育公司实践解答:如何做到销售环节的极致化运营

作者:逍遥子 发布时间:

头部教育公司实践解答:如何做到销售环节的极致化运营

作者:逍遥子 发布时间:

摘要:将最终成单的对话数据作为“正例”,将最终未成单的对话数据作为“负例”进行训练,训练出的模型就可以用来判断一个新的对话成单意向有多高。

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如果把每名销售在回答客户顾虑时、传递产品价值时,所说的每句话,都打印出来,摆在销售管理者面前。这名销售管理者看完所有的沟通记录之后,应该会产生两种感受:失望和欣慰。

  • 失望,是因为他发现平时给员工培训的最佳实践内容,在真正的沟通中,执行率通常不超过 1/3。

  • 欣慰,是因为他发现有些员工在沟通中其实很有创造性,讲出了之前完全不知道的、对成单有帮助的“话”。

这个“把每句话都打印出来”的场景是虚构的。因为销售管理者不可能看完所有沟通记录的,连百分之一、千分之一、甚至万分之一都不可能看完——每时每刻都有几十、数百,甚至上千位销售在于客户产生沟通记录,可能是电话录音,也可能是IM记录。

但这两种感受不是虚构的。因为已经有成熟可靠的技术和产品,可以帮助企业的管理者,管理所有销售与客户的沟通记录,分析在对话中的关键信息点(包含话术和知识点,为方便表述,下文有时会简称为“话术”)传递情况与成单转化之间的关系,挖掘那些此前不知道的有效话术,并监督销售人员在特定沟通场景是否正确传递了关键信息点。 

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某在线教育公司的销售管理负责人,在使用循环智能(Recurrent AI)提供的话术挖掘与成单分析服务、执行力监督系统之后,就感慨道:

  • “不分析还真不敢相信,大家说的都是什么呀,都没有按要求讲透。”

  • “不过有些人的自我发挥反而对成单很有用,应该让更多销售学习他们的讲法。”

如之前文章的分享,循环智能为头部教育企业提供三种对话分析的实践方法,其目标只有一个:找出那些对最终成单、提升转化有帮助“关键信息点(知识点和话术)”,然后借助执行监督系统,监督销售人员在相应的场景下,是否按照要求传达了这些有用的“关键信息点”。 

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除此之外,循环智能还在教育行业的公海线索打分、TMK线索分层场景,为多家头部教育客户提供服务,帮助他们充分挖掘存量线索的价值。

如何充分挖掘存量线索的价值?

简单来说,我们设计开发了一套基于沟通对话数据的 AI 模型,这个 AI 模型会将最终成单的对话数据作为“正例”,将最终未成单的对话数据作为“负例”进行训练,训练出的模型就可以用来判断一个新的对话成单意向有多高。

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这种方法,第一次听到的人,会感觉有些不可思议,甚至觉得“多此一举”。因为在我们的直觉中,销售自己就能判断线索成单意向,根本用不着机器算法来判断。

不过,数据证明这种想法并不正确。实际上,就像机器下围棋比人更厉害一样,机器来听完一段对话内容(比如约课电话)然后判断成单意向,结果比人更准确。原因有三个:

  1. 机器的视野是全局的,它见过所有成单对话的内容,而人只知道局部;

  2. 人对沟通中的强信号很敏感,但对弱信号无感;

  3. 销售人员的水平差异很大,大部分非资深销售的判断能力很差。

通过机器打分的方法,循环智能可以帮助企业充分挖掘存量线索的价值。例如,循环智能对企业公海中的线索进行打分,然后将意向分(0~100分)通过接口输出到企业的CRM系统中,销售运营或销售主管在分配公海线索的时候,可以挑选意向分最高的线索,销售个人也可以在公海中领取高意向分的线索。 

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通过设置实验组和对照组进行对比测试,我们发现实验组的公海 TOP20% 线索的转化率可达到对照组(未使用评分系统,销售随机选取公海线索)的 3 倍。从营收的角度看,以公海线索占比 5% 计算,循环智能提供的评分方案,可以帮助企业提升整体营收的 10%。

头部教育公司实践解答

7月16日周四晚19:00,芥末堆与循环智能联合主办一场线上教育直播论坛,邀请了新东方在线51Talk环球网校的销售运营相关负责人参与圆桌环节,讨论头部教育公司的极致化运营探索与实践。同时,循环智能CEO也会分享我们与客户在销售环节的极致化运营实践。

感兴趣的朋友可扫描海报中的二维码添加小助手,拉你进群看直播。

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