SOP验证法、流失分析法和语义挖掘法
三种分析方法，目的只有一个：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）”。这些关键信息点，隐藏在资深销售的沟通经验中，需要通过分析句子语义，并结合成单结果，进行挖掘。
02 话术与成单率转化分析
循环智能×芥末堆：销售极致化运营
循环智能CEO陈麒聪做客教育媒体芥末堆，直播分享了教育公司在销售环节的极致化运营实践。
业务需求与挑战
CHALLENGES
沟通环节的精细化运营被忽视
获客转化过程的流失，可能是由于销售人员（包含TMK电销专员、CC课程顾问、TA课程助理等有销售任务的职位）在与客户沟通过程中，未能准确传达产品价值、未能及时消除客户的顾虑等原因而造成的。然而，对于销售与客户的沟通过程，如何做精细化运营，却容易被忽视。
课程顾问人员流动率高
课程顾问团队人员流动性较高，新人较难出业绩，只有把资深销售做得好的地方进行标准化和系统化，才能建立稳定的销售能力。
高价获取的存量线索，没有充分利用
绝大部分销售线索没有转化，高价获得的线索很容易浪费掉。尽管公海线索只占整体营收的 5%~10%，但是如果能够在“翻打”时筛选出公海中的高意向线索，提升几倍转化率，就能给整体营收带来较大幅度的提升。
销售环节极致化运营
SALES MANAGMENT
挖掘存量线索价值，提升 3 倍公海转化率
基于过往沟通数据（电话或IM）和成单结果，利用AI模型找出公海中的高意向线索，公海线索TOP20%，转化率可达人工策略或随机拨打的 3 倍（注：销售的精力通常能覆盖的公海线索量的20%，大部分精力要用在新线索的跟进上）。
01 线索筛选
怎么做到的？
基于对话数据的AI模型：将成单对话作为正例、未成单对话作为负例进行训练，通过算法模型，筛选已沟通线索中的高意向线索。机器比人判断得更准的原因是： ① 机器的视野是全局的，它见过所有成单对话的内容，人只知道局部； ② 人对沟通中的强信号很敏感，但对那些弱信号无感； 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差。
第一步，利用聚类算法，让机器自动挑出语义相同的句子，分成不同的组；第二步，分析每一组对话的成单率与整体成单率质检的关系，找出成单率显著高于（或低于）整体成单率的组；第三步，结合业务经验，分析成单率更高的一组对话中，哪些关键信息点可以作为标准知识点和话术，推广给更多销售使用。
找出对产品价值传递不到位的员工
当分析得出有助于成单的知识点或话术之后，企业需要一个系统来监督销售人员是否按照要求执行，了解哪些销售的表现更好。对于销售管理者而言，对销售新人的判断不必等到出业绩，可以从每天的沟通中信息传递是否到位。
03 话术执行监督
让销售新人更快出业绩
得到有助于成单的关键信息点之后，就可以总结出新的SOP规范，在沟通中为销售提供实时辅助工具，包括实时语音转写、流程导航、客户画像提取、话术推荐、知识点提示、合规质检等功能，让新人尽快出成绩。
04 坐席实时辅助
我们服务的教育客户
OUR CUSTOMERS
“不分析还真不敢相信，大家说的都是什么呀，都没有讲透。”
—— 某在线教育公司销售运营负责人
“通过对销售录音进行分析和挖掘，我们发现除了已经总结的SOP，不少课程顾问的自我发挥，其实对成单很有用，应该让其他人也学学他们的讲法。”
—— 某在线教育公司销售VP
销售极致化运营的新实践
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跨越一道鸿沟：从“知道”到“做到”
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循环智能×芥末堆
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三种实践，一个目标，两大难点
为什么选择循环智能？
创始人与Google AI合作发布XLNet模型
联合创始人杨植麟作为第一作者，与 Google、CMU联合发布了 XLNet 自然语言理解模型
金融、教育等行业超十万小时数据训练
在金融、教育、互联网等领域，服务数十家超千人坐席的中大型企业，积累10万+小时的行业标注数据
由红杉中国领投新一轮融资
2016年成立以来，获得包括红杉中国、真格基金、金沙江创投、靖亚资本在内投资方支持
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在线教育解决方案
销售环节的极致化运营，从管理坐席通时到管理”每一句话是否说对了“；从随机分配线索到基于沟通内容筛选高意向线索。
