本文結合新鮮出爐的《埃森哲技術展望報告2020》、於勇毅老師的新書《Martech營銷技術：原理、策略與實踐》、國內在線教育實踐案例，探索了2020年教育行業在營銷運營技術上的新趨勢。 文章分為三部分，每個部分講一個具體趨勢，並附有國內教育行業案例。
這是一場在線教育行業的困局。當營銷技術與實際落地錯位發展時，企業會不知不覺陷入這種困局：技術投資很重，實際效果甚微。
新興的營銷技術非常多，智能匹配、AI服務、個性化推薦等，但沒有對應的實施基礎和落地步驟，推動營銷業務的實際增長就淪為空談。這也是很多頭部教育機構在營銷技術方面投入大量資金和心血，卻要不斷經受投資人靈魂拷問的原因。
趨勢1：我的體驗我做主——用戶掌握個性自主權
幾乎每個教育品牌都在通過個性化產品和服務來提升競爭力。 但鮮有人意識到，產品的個性化過程始終是以品牌方為主導的，而根據埃森哲2020第一季度的調查顯示，今天的用戶更關注個性化體驗的參與感和主導權。
問題：老化的個性化服務模式
很多企業已經構建了不錯的數據收集和分析能力，這些業務主要在後臺運行，用來判斷用戶需求並提供針對性的個性化服務。但在企業不斷增強這類體驗和個性化能力的同時，這些後臺技術卻在漸漸將用戶“邊緣化”，即強化了企業的“上帝視角”和用戶的“被動接受”視角。如果不改變這種單向的創造模式，個性化體驗會因為營銷目標的“唯短期業績是圖”而偏離初心，最終指向消費者的失望。
解決思路
（1）拒絕純技術驅動的個性化體驗。
技術改變了我們長久以來習以為常的教育模式。藉助AR和5G技術，課堂能夠打破地理空間的限制，為用戶提供更個性化的教育體驗。但企業同時需要注意，個性化服務模式不能純粹以技術驅動，更要尊重用戶的真實期望，隨著用戶的反饋發展個性化服務。技術還可以讓用戶更有參與感，而不是純技術推動的黑匣式個性化，營銷技術實施的底層邏輯一定是簡單透明的。
（2）從更多環節切入，與用戶共建體驗。
想保持用戶黏性，就要重視用戶在被營銷時的感受，而通過體驗的共建，是一個很多品牌都在踐行的思路。比如，無代碼開發的智能營銷工具可以提升從投放到轉化的內容體驗，幫助企業創建更多個性化內容，從而為用戶提供更匹配的信息。還有的品牌會和用戶在營銷階段就做深度互動，讓用戶邊輸入信息，邊決定廣告情節走向，最後給出一個最適合的展現頁面。
案例：斑馬AI把課程主導權給家長、孩子
斑馬AI採用了AI互動課程 + 輔導老師社群服務的模式，在矯正孩子英語發音的同時，也會強調家長陪伴孩子讀繪本的環節。
上課方式簡單，只要一步步按照APP上的流程做，就可以完成每天的課程。學習的節奏由家長和孩子根據實際情況自行設定，比如，時間充裕可以每週學習課程5節，時間緊張就學習3節。每個月，品牌會根據課程實際進展，讓會員家長換新的繪本教材，其中包括單詞卡、學習圖、繪本書、練習冊等。
如圖，斑馬英語會建議家長結合孩子的年齡和水平，進行自主選課。教材選擇上也體現出這種自主權的讓渡。教材不固定，孩子和家長可以從眾多的分級讀物中，挑選自己感興趣的版本。
值得一提的是，每天學習完，都有個小測試，這也是孩子能深度參與的環節。測試後會自動生成一個語音作品，可以發佈至作品牆，老師和其他同學都可以看到。這個秀口語的環節，不僅可以讓老師幫助糾正和點評，還可以和其他同學互動留言。這部分帶有社交屬性的互動，讓孩子願意為好作品努力練習，並參與到互評中。
斑馬的一個月低價體驗課結束後，家長基本看到了孩子在學習主動性上的改變，所以續費率高達48%以上。
總結一下斑馬英語在“共創體驗”上的領先之處：
- 講授環節最輕量化。通過直播、家庭互動、遊戲化等技術手段，讓孩子在多元的場景中體驗學習的樂趣。
- 科技+社交驅動的練習 。練習環節的全面線上化數據採集、數據分析，讓系統可以自動推薦接下來的內容，並通過對抗人的遺忘曲線、排查無效的練習，來達到更好的學習效果。同時，調動社交元素，讓孩子有成就感和參與感，化被動為主動。
- 新雙師模式：AI+真人老師。斑馬 AI 是更具有參與感的在線錄播智能AI系統， 帶有一定的推理互動，不僅僅是一堂視頻課，還會根據孩子的表現推進故事情節。同時，並沒有拋棄真人直播課程和真人督導，保持課程的靈活性和服務的親近感。
趨勢2：讓營銷自動化落地——兩段式精準營銷再升級
面對媒體流量變貴以及存量用戶寶貴的現實，教育品牌都在蓄力提升營銷自動化的能力。從2018年開始，頭部的教育品牌開始投資自己的數據中臺、構建數據分析能力和營銷自動化能力。因為國內數據建設起步較晚，真正的營銷自動化爆發期預計最快也要在2021年至2022年到來了。
從2020年目前的整體發展現狀來看，一部分領頭企業已走出營銷自動化“叫好不叫座”的困境，雖然距離全鏈路和良好個性化體驗還有很大距離，但在一些場景中，已經可以很好的實現營銷自動化。
這裡引用於勇毅老師的一個生動比喻，國內頭部企業目前做得很好的，是兩段式精準營銷：“地雷”（成本低、不精準、覆蓋面大）+“大炮“（成本高、精確、可與用戶深度互動）。
地雷：數字廣告以其成本低、覆蓋面廣、數據可回收而首當其中。品牌通過數字廣告捕獲對產品感興趣的消費者ID，鎖定有真正購買意向的目標用戶。
大炮：通過對用戶行為的數據分析，可以為用戶打上初步標籤（如停留15秒以上，打上“有興趣”標籤），接下來的後續轉化就要用到更加精準的“大炮”。對打了不同標籤的ID做分群營銷，可以匹配不同的內容、活動、優惠等，通過不同的轉化路徑完成購買。
今天的兩段式營銷，還結合了敏捷營銷和 “千人千面”個性化。不同類型的用戶採用不同的營銷策略，投餵不同的內容，設計不同的觸發事件。
案例： 低價投放+私域流量半自動運營
在線教育的核心產品是課程，為了爭奪用戶，在線教育開始採用體驗式營銷策略，低價課就是這一策略的直接表現。通過購買低價課，把用戶拉到私域流量池，體驗教學和服務質量。
低價課策略目前已應用到各大廣告平臺，這加劇了教育行業的營銷競爭，獲客成本也水漲船高。而獲客後的運營，則以微信生態為主，通過“服務號+課程社群”的組合進行培育。當用戶在落地頁購完低價課，會引導添加服務號，收到兼具轉化屬性的各類內容，持續運營以打消用戶疑慮，最終完成高客單價購買。
以長投學堂為例，充分利用自己是理財號大V的優勢，運用“微信朋友圈投放+社群運營”模式獲客。
如圖，在微信朋友圈投放視頻類廣告。劇本直抓目標受眾——城市中打拼的年輕人。被視頻吸引，用戶點擊會自動引導關注其公眾號，並領取低價課程：9元的小白理財訓練營。通過這個課程鉤子，可以覆蓋精準的目標受眾——對理財感興趣，但價格很敏感的年輕一代。
9元課程只是個開始，通過機器人助手加課程班主任微信，自動完成「學籍辦理」（留下手機號）的任務。完成任務後，會彈出提前設置好的歡迎語和班主任的測試問答題。這些都做完，用戶才能獲得進入最終學習群的二維碼。
怎麼樣？這套自動營銷的設計流程很厲害吧？你不但要先付費，想學習還必須填個人資料、回答問題、被打上用戶標籤。這些隱形的“霸王條款”就在你加入學習群之前，悄悄完成了。
運營中的自動設置也流露出魔鬼般的細節。例如，每個學員都配有2個小助手，一個是半自動的學習監督助手，一個是銷售性質的客服“學姐”。群運營是有營銷劇本的，話題、共讀、圖文直播，還有固定IP角色的提問和分享等。學習到第X天，會有完成任務領取優惠券的活動，激活掉隊的學生。
這種半自動半人工的運營方式，雖然稱不上多先進，卻充分利用了SCRM的自動化工具，並巧妙配合了人工服務。更重要的是，保持住了用戶群的真實活性，為反覆觸達用戶提供了機會。
雖然我們距離營銷自動化的真正綻放還有時日，但在局部採用自動化營銷技術，並結合巧妙的營銷設計，可以大大降低人力成本，提高營銷效率。
趨勢3：人工智能與營銷人——人機協作的新機遇
人工智能推動了教育行業的各類創新，僅從營銷角度，頭部品牌今天已經可以實現的、有可複製性的智能場景如下。
虛擬助手
在線教育轉化的一個重要環節是通過虛擬助手和用戶展開互動，通過提出個性化問題來想辦法留資。目前，用智能+人工結合的服務方式居多，服務的品質感也會因智能化程度不同而參差不齊。
從技術角度看，智能屬性是通過意圖識別、語義理解、多輪對話、機器學習等手段實現的。而從成本上看，只要品牌主的電話溝通量夠大，虛擬助手的購買和後期優化成本分攤到每次溝通上，一般會比原來的人工成本降低1-2個數量級。
當然，虛擬服務的品質決定了真實轉化率。有的品牌很重視自家客服問答的開發，在引導流程、語境、風格、話術上都做了精心的設計，而有的品牌則相形見絀。
如下圖所示，有的廣告落地頁，點擊客服諮詢竟然是空白的對話框，需要用戶主動詢問，得到的自動回覆首先是一段課程銷售話術，感覺很不友好。
優質的AI客服，引導轉化的邏輯流暢，仿真人工服務的體驗好，幾乎不給用戶太多思考時間，並會根據用戶的疑慮、停頓，做出精細反應。
因為服務體驗的差距，虛擬助手的轉化率可以相差十幾倍之多。關鍵在於AI對話的人為設計，是否結合了行業經驗、是否有清晰的業務邏輯。在人機協作上，機器主要負責解決重複性勞動和龐大的計算，而人是構建智能轉化路徑的主導。
內容的自動生成
對於營銷人來說，製作一個好的內容難度遠高於找到一個高質量的目標消費者。雖然今天在營銷技術層面已經支持“千人千面”等個性化營銷，但再強大的品牌也無法通過真人設計師為每一個消費者製作個性化的內容。
幸運的是，由於教育行業的特殊性和品牌的穩定性，營銷內容製作的背後多少可以總結出一定邏輯，這就給了AI發揮的空間。
在整個用戶生命週期中，都需要大量內容來支持。在有“套路”的內容生產環節，人工智能目前可以實現內容的快速生產，節省大量人力。圖中的藍色箭頭標註了AI發揮空間最大的6個環節：廣告創意的智能生成、匹配動態推廣頁、低價AI課程體驗、課程說明引導、產品介紹引導、優惠規則觸發。
案例1：微軟小冰童話工廠
微軟小冰出過一款「童話工廠」的產品，思路是用AI為孩子定製個性化故事集。家長可以通過童話工廠平臺，為孩子設置主人公、性別、故事風格、情節走向等。AI則幫助客戶在30秒內、一鍵生成一本完整的童話集。很多家長會讓自己的孩子成為故事中的主角，提升孩子聽故事的興趣。
AI生成的語音故事，聲音超級萌，還會根據角色做配音變化。如果是人力完成同樣質量的一集約10分鐘的有聲童話故事，大概需要十個小時之久，包括選題、錄音、剪輯、後期等一系列專業複雜的創造過程，如果將故事的主角更換成孩子的名字，則要增加更多的工作量。
通過AI，不到30秒就輕鬆獲得了一套以“XX”為主角的故事集，其中包括了多種不同劇情的故事，創造效率極高。
這個產品的亮點是，AI製作內容中，巧妙融入了可定製屬性，大幅提升了內容的體驗感和代入感。可見，在內容AI化的進程裡，除了科技的運用，
產品核心始終是「科技怎麼真正應用到用戶體驗上」，設計出更個性化和有參與性的內容。案例2 高質量視頻內容自動生產
另一個效果顯著的案例是某大語文教育品牌。
今天的短視頻渠道已經成為教育行業的必爭之地。隨著短視頻形式的普及，高質量視頻內容和矩陣式營銷成為了營銷的核心。於是，這個教育品牌發力短視頻創作，僅抖音就有幾十個賬號，累計粉絲量超過1200萬，並且會打造名師IP，賬戶也用“XX學堂-XX老師”來命名。
維護這些視頻號需要每天有大量的視頻內容產出，人工製作成本太高。這個品牌投入了一些技術資源，實現了可以批量生產視頻內容的系統——AI會在海量的課堂視頻中，截取反響好的精彩片段（主要通過環境音和學生反映來判斷），直接生成頭尾完整的作品，有的還會根據老師是否有口音，自動配上字幕。
這些批量內容目前已經開始投入使用，增粉和轉化效果不降反增。同時，通過視頻播放和點讚的數量，機器還能持續學習和調整剪輯策略（如時長、片段在總進度中的位置等），抓取更多篩選條件。
知識圖譜和客戶體驗管理
從2018年開始，每年投放過億的頭部教育品牌開始搭建自己的數據中臺。如果用一句話形容數據中臺給營銷部門帶來的價值，“賦予了市場部在數字營銷領域的微觀操作能力”（於勇毅）
時隔2年，縱觀教育流量市場，提升最大的環節應該是品牌對數據“知識圖譜”的搭建，並將其運用到客戶體驗管理上。
“知識圖譜”如同一部數據語言的翻譯寶典，將海量大數據化繁為簡，變成業務端能看懂的標籤。這也是品牌實現大數據分析的底層基礎——藉助“知識圖譜”對底層數據進行結構化處理。
以圖中所示為例，通過“知識圖譜”發現：第一條數據的URL代表用戶在營銷頁認真看了課程A的介紹；第二條數據代表用戶在小程序對話框詢問過課程A的價格；
第三條數據是在APP中觀看了A的試聽課。初步定性判斷，這個消費者對產品A有高度興趣。同時，通過配置的算法，系統認為：有這樣行為的消費者，在未來30天內購買課程A的可能性是80%。“課程A”+“80%”+“30天”是業務端能讀懂的語言，並且可以根據標籤決定下一步營銷策略。
在線教育品牌在收集的大數據中，經常用到的 “知識圖譜”包括：網頁URL知識圖譜、App行為知識圖譜、第三方平臺（如微信、頭條）行為知識圖譜、地理位置知識圖譜、自家產品的標籤化知識圖譜等。但高精度的“知識圖譜”一定是藉助AI實現的。
知識圖譜還可以讓客戶體驗管理更貼近實際業務。在線教育的核心產品是長程、高客單價的課程，消費者的決策鏈比較長。這期間會產生大量的行為數據，“知識圖譜”幫助AI篩選出那些關鍵的“深度互動行為”。AI再通過消費全數據進行學習，把這些關鍵行為附上分值，為客戶此階段的購買意願打分。
如下圖，現在有豐富的可視化軟件可以搭建這類潛客評分系統。
以某個編程品牌為例，基於目前實際能收集到的每個消費者的碎片數據，通過人工智能橫向分析「最終購買者」的共性，從而預判每個潛在消費者的購買意向。銷售人員獲得的是打好分數的、可衡量的線索。
上圖展示了一種教育行業的具體場景「潛客算法」“Engagement Scoring”。營銷人員在分析了各種路徑下的用戶行為後，發現當用戶做過這幾種行為後，成單率最高：訪問網站、領取資料包、詢價、關注轉發。當然，隨著產品的變化和數據的積累，這個打分系統是動態變化的。
可喜的是，只要抓住消費者的關鍵行為路徑，持續優化打分體系，資源就會傾斜給高質量線索，從而解決教育行業營銷中的一大痛點：從線索到購買的低成單率。
#參考資料#
[1]《埃森哲技術展望2020報告》 埃森哲諮詢，2020.
[2]《中國MarTech市場研究報告_2019》 艾瑞諮詢，2019.
[3]《2019年致趣百川內容生產策略白皮書》 致趣百川，2019.
[4]《探底4家頭部在線教育機構，總結4大組合增長策略》 公眾號「野生運營社區」，2020.
[5]《Martech 營銷技術：原理、策略與實踐》 於勇毅，2020.
作者：Agnes；微信公眾號：靈蹊助手（MartechtoolLingXi）
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