一、線索相關概念解讀

在深入理解線索培育、線索評分、線索畫像等概念，以及其對應的神策解決方案之前，我們需要先了解一些線索相關的基本概念。

1、線索（Leads)

線索又稱“例子”（Leads 的音譯），用來描述潛在用戶的信息集合，代表一次潛在的營銷與銷售機會。只有獲取了線索，我們的課程顧問、班主任老師們才能開展他們的銷售轉化工作，最終將用戶轉化成付費學員、高價值學員。

2、線索到現金流（Leads to Cash）

線索到現金流指的是：從線索進來后，經過運營團隊、銷售團隊層層“引導”，到最終成單轉化的全流程。不同的行業流程不盡相同。

比如目前教育行業的主流玩法是，通過投放低價課、引流課吸引用戶低價付費，然后引導學員添加班主任企微，完成從公域到私域的轉化。接著，班主任會將學員們拉進訓練營班級群，在群里督促大家學習，試聽課后班主任會進行轉化工作。在這整個 LTC 流程中，班主任需要借力各種“工具”來提升轉化率、提升工作效率。

3、其他術語

除了上述接觸最多的兩個概念外，還有常見于 B2B 行業中的 MQL、SQL、SDR 等，此處做一個簡單介紹。

• MQL（Marketing-Qualified Leads，營銷合格線索）：MQL 指的是在市場營銷的基礎上，對企業的產品或服務更有興趣、更高轉化潛力的線索。

• SQL（Sales-Qualified Leads，銷售合格線索）：SQL 指的是經過銷售跟進后并被判斷為高質量的 MQL。若 MQL 代表著客戶還未準備好購買，那么 SQL 就代表著客戶已經在決策、購買流程中了。

• SDR（Sales Development Representative，銷售開發代表）：他們的主要工作是對線索進行清洗與初篩，從而提供給銷售團隊跟進。

可見，所謂的 MQL、SQL 其實也代表著一個線索的不同階段，由于 To B 的產品與服務采購流程較長，重決策，因此一個線索需要拆分成多個階段、并且由不同的專業團隊跟進、消化。

而對于教育行業來說，To C 的課程與服務用戶購買決策鏈較短，我們只需要理解 Leads、LTC 即可。

二、線索獲取方式

線索獲取的方式多種多樣，不同方式獲取的線索數量、質量各有差異，接下來將詳細介紹。

1、信息流廣告

如 LTC 所述，目前教育的主流玩法是在各個主要媒體平臺付費投放免費課、低價課等，從而獲取大量的線索。

這一方式獲取的線索量較大，但質量相對于其他方式而言較低，如何根據不同的業務階段制定投放策略、渠道評估體系、提高投放的 ROI，神策數據有完善的渠道追蹤方案、渠道效果評估體系解決方案。

2、轉介紹/老帶新

通過運營私域流量，引導學員/老用戶在全學習流程中分享內容，從而帶來新用戶注冊、購買。此方式獲取的線索量相對有限，但線索質量普遍較高。

目前投放成本高企，轉介紹作為最重要的免費獲客方式，越來越受到各個教育公司的重視，如何在保證線索質量的同時提升線索數量，是神策數據為在線教育企業實現的重要價值之一。

3、直播轉化

直播帶貨作為近幾年新興的、火爆的電商模式，同樣適用于教育行業的課程銷售，直播的平臺包括不限于抖音、快手、淘寶、微信視頻號。

部分教育公司將直播作為引流獲客的方式，在直播間通過低價課獲取大量的線索，然后引導用戶下載 App、添加班主任微信，進而進行一對一引導轉化。當然，也有的公司將直播作為重要的轉化場域，配合限時特價、秒殺等方式直接完成高客單價課程的轉化工作。

4、其他方式

• App 投放：利用應用商店推廣、軟文營銷等方式，提升 App 的下載注冊量，從而獲取線索。此方式適合用于刷題等工具類的 App，優秀的工具類 App 運營，能帶來豐厚的流量；

• SEM/SEO：進行關鍵詞投放或搜索引擎優化，提高官網的曝光量，并配合資料鉤子等方式獲取線索；

• 渠道代理：線上渠道代理、線下培訓機構合作、圖書中印制二維碼等方式引流，成單后返傭金；

• 資源購買 & 互換：從數據服務商處購買數據，與其他非競對公司合作或資源置換。

在線索獲取這一環節，諸如像信息流廣告投放、轉介紹等，神策數據均具備完整的解決方案，鑒于本系列的文章重點在于闡述獲取獲取線索后的轉化監控、線索培育、線索評分、線索畫像的解決方案內容，故此處不再展開詳闡。

三、線索轉化面臨的挑戰

在獲取完線索后，我們要開始展開線索轉化工作了。通常，我們將從線索到現金流的全過程簡稱為“線索轉化”，故而“線索轉化全鏈路”需要解決轉化監控、線索培育、線索評分、線索畫像等一系列疑難雜癥，在本篇及后續的文章中，我們逐一分析并破解難題。

當前教育公司在線索轉化方面的主要挑戰可以概括為三點：

1、轉化效果數據反饋不及時

對于數據采集缺失或數字化建設較初級的公司，線索轉化數據、營收數據往往需要需要手工查詢，導致管理層不能及時了解實時的營收情況，也不利于一線的課程顧問及時地了解自己的工作業績。

即使對于數字化建設較高級、研發實力較強的公司，內部的 BI 系統也缺乏靈活的維度下鉆分析功能，亦或者缺失指標監控與報警機制，或報警機制比較初級，導致轉化工作出現異常時無法及時洞察從而采取措施挽救。

2、線索質量無法把控

多種方式獲取的線索質量參差不齊，全部依賴于銷售人工外呼，又會造成外呼資源的浪費；遇到活動推廣帶來了大量的線索，又會因為銷售團隊人員有限，無法及時消化所有線索，導致一部分線索被浪費或跟進滯后錯過最佳轉化時機。

種種問題的根源在于，缺少必要的線索培育機制將低熟度的線索培養成高熟度，缺少關鍵的線索評分機制來篩選高質量線索，缺少實時的通知機制告知銷售優先觸達高意向線索。

3、用戶情況不明朗，溝通效果差

即使銷售通過電話、企微等方式聯系上了用戶，也會因為對用戶知之甚少，一開始只能頻繁地問用戶問題“索要”信息，引起用戶反感，導致溝通效果差、轉化率低下。

當然，不排除個人銷售能力強的員工，通過自身能力彌補系統的不足，但若我們能在系統層面解決這一問題，將對銷售團隊整體的轉化率上有質的提升。

四、神策數據提出的解決方案

基于上述諸多挑戰，神策數據在線索轉化全鏈路上研究和制定了綜合解決方案。

1、單點破局能力強化

以線索質量參差不齊的問題為例，目前主流的解決方法是對線索進行評分，通常的做法是基于不同的規則制定不同的分數，例如用戶活躍了加多少分，訪問了課程詳情頁加多少分，加購物車了再加多少分，再配合一定的減分機制。

看似完美的方法，在真正落地時其實困難重重，例如哪些行為要加分？不同的行為分別加多少分？這些細節都會在落地時造成極大的困擾，當然可以利用數據分析、專家經驗來解決這些問題，但是每次策略調整都是耗時耗力。更糟糕的是，每一次策略調整都不能保證效果比之前更好，只能通過線上驗證來比較好壞。萬一效果更差，就白白浪費了這一段驗證期的線索量、時間。

所以，在線索質量的問題上，神策數據自研了算法評分機制，基于機器學習技術利用歷史數據來構建用戶轉化概率預測模型，再利用預測結果來進行分級，且當只有訓練模型的準確率、召回率達到一定的標準才會上線。一方面利用機器智能決策來解決評分規則的困擾，另一方面又能保證每一次策略迭代都不是“開盲盒”。

2、完整的數據應用閉環

有了線索評分、分級，僅僅是萬里長征走完了第一步，如何平衡數據準確性和實時性，如何將這些評分數據與銷售轉化工作有機結合，也是一個難點。

在數據與業務結合方面，神策智能運營的策略引擎，能夠幫助企業實現批量圈選進行線索培育，也可實現實時觸發進行關鍵時機一對一溝通轉化。更關鍵的是，企業可以在神策智能運營中完成轉化率、轉化效率的內外部多重目標監測，從而實現數據在業務中的閉環應用。

數據在業務中的閉環，除了可應用在線索轉化場景，也可拓展延伸到課程續報、流失召回等場景。

3、全鏈路綜合解決方案

除了上述提到的單點能力強化、場景閉環應用外，我們更能提供全鏈路的綜合解決方案，覆蓋的場景和能力包括且不限于：

• 實時的數據 BI 看板，方便管理層及一線銷售及時了解業績

• 多維度下鉆分析，滿足銷售運營、分析師的數據分析訴求

• 智能預警及多樣通知方式，保障異常情況快速響應與處理

• 線索轉化概率預測，科學高效地解決線索評分與分級問題

• 智能運營策略引擎，實現數據在業務中的深度應用

• Webhook 通道對接，低成本地實現關鍵時機觸達用戶

• 用戶標簽體系與單用戶畫像，助力銷售一對一轉化

• 企微客情卡，賦能班主任溝通與標簽反打、信息記錄

……

4、外科手術式建設規劃

針對線索轉化全鏈路的解決方案，我們遵循從易到難、從前到后的原則，給出了建議性的建設階層次、目標，如下圖所示：

同時，考慮到不同的公司已有系統不同、數字化水平不同、產品研發能力不同，我們也可以基于企業的實際情況做出診斷分析，給出外科手術式的建設規劃方案，精準地解決教育公司目前在線索轉化鏈路中存在的問題。

本文介紹了線索相關的幾個概念，以及教育行業獲取線索的主流方式、線索轉化的挑戰等，且給出了線索轉化全鏈路的整體解決方案，更具體的描述可關注本系列文章的連載，我們將在后續的篇幅中詳述。

除了在線索轉化這一環節，神策數據教育行業研究團隊針對線索轉化前后的各個環節（如轉化后的學習服務環節、學情分析方面）皆有經驗沉淀與綜合解決方案，若您從事教育行業相關工作、或對教育行業感興趣，歡迎各位在文末留言區交流討論。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据丨教育行业线索转化全链路解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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