教育行业线索转化全链路解决方案

一、线索相关概念解读

在深入理解线索培育、线索评分、线索画像等概念，以及其对应的神策解决方案之前，我们需要先了解一些线索相关的基本概念。

1、线索（Leads)

线索又称“例子”（Leads 的音译），用来描述潜在用户的信息集合，代表一次潜在的营销与销售机会。只有获取了线索，我们的课程顾问、班主任老师们才能开展他们的销售转化工作，最终将用户转化成付费学员、高价值学员。

2、线索到现金流（Leads to Cash）

线索到现金流指的是：从线索进来后，经过运营团队、销售团队层层“引导”，到最终成单转化的全流程。不同的行业流程不尽相同。

比如目前教育行业的主流玩法是，通过投放低价课、引流课吸引用户低价付费，然后引导学员添加班主任企微，完成从公域到私域的转化。接着，班主任会将学员们拉进训练营班级群，在群里督促大家学习，试听课后班主任会进行转化工作。在这整个 LTC 流程中，班主任需要借力各种“工具”来提升转化率、提升工作效率。

3、其他术语

除了上述接触最多的两个概念外，还有常见于 B2B 行业中的 MQL、SQL、SDR 等，此处做一个简单介绍。

• MQL（Marketing-Qualified Leads，营销合格线索）：MQL 指的是在市场营销的基础上，对企业的产品或服务更有兴趣、更高转化潜力的线索。
• SQL（Sales-Qualified Leads，销售合格线索）：SQL 指的是经过销售跟进后并被判断为高质量的 MQL。若 MQL 代表着客户还未准备好购买，那么 SQL 就代表着客户已经在决策、购买流程中了。
• SDR（Sales Development Representative，销售开发代表）：他们的主要工作是对线索进行清洗与初筛，从而提供给销售团队跟进。

可见，所谓的 MQL、SQL 其实也代表着一个线索的不同阶段，由于 To B 的产品与服务采购流程较长，重决策，因此一个线索需要拆分成多个阶段、并且由不同的专业团队跟进、消化。

而对于教育行业来说，To C 的课程与服务用户购买决策链较短，我们只需要理解 Leads、LTC 即可。

二、线索获取方式

线索获取的方式多种多样，不同方式获取的线索数量、质量各有差异，接下来将详细介绍。

1、信息流广告

如 LTC 所述，目前教育的主流玩法是在各个主要媒体平台付费投放免费课、低价课等，从而获取大量的线索。

这一方式获取的线索量较大，但质量相对于其他方式而言较低，如何根据不同的业务阶段制定投放策略、渠道评估体系、提高投放的 ROI，神策数据有完善的渠道追踪方案、渠道效果评估体系解决方案。

2、转介绍/老带新

通过运营私域流量，引导学员/老用户在全学习流程中分享内容，从而带来新用户注册、购买。此方式获取的线索量相对有限，但线索质量普遍较高。

目前投放成本高企，转介绍作为最重要的免费获客方式，越来越受到各个教育公司的重视，如何在保证线索质量的同时提升线索数量，是神策数据为在线教育企业实现的重要价值之一。

3、直播转化

直播带货作为近几年新兴的、火爆的电商模式，同样适用于教育行业的课程销售，直播的平台包括不限于抖音、快手、淘宝、微信视频号。

部分教育公司将直播作为引流获客的方式，在直播间通过低价课获取大量的线索，然后引导用户下载 App、添加班主任微信，进而进行一对一引导转化。当然，也有的公司将直播作为重要的转化场域，配合限时特价、秒杀等方式直接完成高客单价课程的转化工作。

4、其他方式

• App 投放：利用应用商店推广、软文营销等方式，提升 App 的下载注册量，从而获取线索。此方式适合用于刷题等工具类的 App，优秀的工具类 App 运营，能带来丰厚的流量；
• SEM/SEO：进行关键词投放或搜索引擎优化，提高官网的曝光量，并配合资料钩子等方式获取线索；
• 渠道代理：线上渠道代理、线下培训机构合作、图书中印制二维码等方式引流，成单后返佣金；
• 资源购买 & 互换：从数据服务商处购买数据，与其他非竞对公司合作或资源置换。

在线索获取这一环节，诸如像信息流广告投放、转介绍等，神策数据均具备完整的解决方案，鉴于本系列的文章重点在于阐述获取获取线索后的转化监控、线索培育、线索评分、线索画像的解决方案内容，故此处不再展开详阐。

三、线索转化面临的挑战

在获取完线索后，我们要开始展开线索转化工作了。通常，我们将从线索到现金流的全过程简称为“线索转化”，故而“线索转化全链路”需要解决转化监控、线索培育、线索评分、线索画像等一系列疑难杂症，在本篇及后续的文章中，我们逐一分析并破解难题。

当前教育公司在线索转化方面的主要挑战可以概括为三点：

1、转化效果数据反馈不及时

对于数据采集缺失或数字化建设较初级的公司，线索转化数据、营收数据往往需要需要手工查询，导致管理层不能及时了解实时的营收情况，也不利于一线的课程顾问及时地了解自己的工作业绩。

即使对于数字化建设较高级、研发实力较强的公司，内部的 BI 系统也缺乏灵活的维度下钻分析功能，亦或者缺失指标监控与报警机制，或报警机制比较初级，导致转化工作出现异常时无法及时洞察从而采取措施挽救。

2、线索质量无法把控

多种方式获取的线索质量参差不齐，全部依赖于销售人工外呼，又会造成外呼资源的浪费；遇到活动推广带来了大量的线索，又会因为销售团队人员有限，无法及时消化所有线索，导致一部分线索被浪费或跟进滞后错过最佳转化时机。

种种问题的根源在于，缺少必要的线索培育机制将低熟度的线索培养成高熟度，缺少关键的线索评分机制来筛选高质量线索，缺少实时的通知机制告知销售优先触达高意向线索。

3、用户情况不明朗，沟通效果差

即使销售通过电话、企微等方式联系上了用户，也会因为对用户知之甚少，一开始只能频繁地问用户问题“索要”信息，引起用户反感，导致沟通效果差、转化率低下。

当然，不排除个人销售能力强的员工，通过自身能力弥补系统的不足，但若我们能在系统层面解决这一问题，将对销售团队整体的转化率上有质的提升。

四、神策数据提出的解决方案

基于上述诸多挑战，神策数据在线索转化全链路上研究和制定了综合解决方案。

1、单点破局能力强化

以线索质量参差不齐的问题为例，目前主流的解决方法是对线索进行评分，通常的做法是基于不同的规则制定不同的分数，例如用户活跃了加多少分，访问了课程详情页加多少分，加购物车了再加多少分，再配合一定的减分机制。

看似完美的方法，在真正落地时其实困难重重，例如哪些行为要加分？不同的行为分别加多少分？这些细节都会在落地时造成极大的困扰，当然可以利用数据分析、专家经验来解决这些问题，但是每次策略调整都是耗时耗力。更糟糕的是，每一次策略调整都不能保证效果比之前更好，只能通过线上验证来比较好坏。万一效果更差，就白白浪费了这一段验证期的线索量、时间。

所以，在线索质量的问题上，神策数据自研了算法评分机制，基于机器学习技术利用历史数据来构建用户转化概率预测模型，再利用预测结果来进行分级，且当只有训练模型的准确率、召回率达到一定的标准才会上线。一方面利用机器智能决策来解决评分规则的困扰，另一方面又能保证每一次策略迭代都不是“开盲盒”。

2、完整的数据应用闭环

有了线索评分、分级，仅仅是万里长征走完了第一步，如何平衡数据准确性和实时性，如何将这些评分数据与销售转化工作有机结合，也是一个难点。

在数据与业务结合方面，神策智能运营的策略引擎，能够帮助企业实现批量圈选进行线索培育，也可实现实时触发进行关键时机一对一沟通转化。更关键的是，企业可以在神策智能运营中完成转化率、转化效率的内外部多重目标监测，从而实现数据在业务中的闭环应用。

数据在业务中的闭环，除了可应用在线索转化场景，也可拓展延伸到课程续报、流失召回等场景。

3、全链路综合解决方案

除了上述提到的单点能力强化、场景闭环应用外，我们更能提供全链路的综合解决方案，覆盖的场景和能力包括且不限于：

• 实时的数据 BI 看板，方便管理层及一线销售及时了解业绩
• 多维度下钻分析，满足销售运营、分析师的数据分析诉求
• 智能预警及多样通知方式，保障异常情况快速响应与处理
• 线索转化概率预测，科学高效地解决线索评分与分级问题
• 智能运营策略引擎，实现数据在业务中的深度应用
• Webhook 通道对接，低成本地实现关键时机触达用户
• 用户标签体系与单用户画像，助力销售一对一转化
• 企微客情卡，赋能班主任沟通与标签反打、信息记录

……

4、外科手术式建设规划

针对线索转化全链路的解决方案，我们遵循从易到难、从前到后的原则，给出了建议性的建设阶层次、目标，如下图所示：

同时，考虑到不同的公司已有系统不同、数字化水平不同、产品研发能力不同，我们也可以基于企业的实际情况做出诊断分析，给出外科手术式的建设规划方案，精准地解决教育公司目前在线索转化链路中存在的问题。

本文介绍了线索相关的几个概念，以及教育行业获取线索的主流方式、线索转化的挑战等，且给出了线索转化全链路的整体解决方案，更具体的描述可关注本系列文章的连载，我们将在后续的篇幅中详述。

除了在线索转化这一环节，神策数据教育行业研究团队针对线索转化前后的各个环节（如转化后的学习服务环节、学情分析方面）皆有经验沉淀与综合解决方案，若您从事教育行业相关工作、或对教育行业感兴趣，欢迎各位在文末留言区交流讨论。