芥末堆 话术和成单率转化分析怎么做？来自头部教育公司的三种实践( 二 )
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语义挖掘法是这样工作的 ， 依然总结为三步：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 。
看一个例子就更清楚了 。 课前的关键信息点挖掘：示例中的两组内容 ， 分别向客户传达了课程的预期学习效果和教学体系的严谨 ， 这两组的最终成单率达到整体成单率的1.7倍和1.3倍 。
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总结：三种分析方法有同一个目标简单总结一下 ， 借助AI对话分析系统 ， 循环智能在教育行业提供三种对话分析方法 ， 他们的目的只有一个：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）” ， 然后借助监督软件 ， 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” 。
假设验证法：分析已知的关键信息点中 ， 哪些对成单最有帮助 ， 加强监督执行 。
流失分析法：分析有流失倾向但最终仍然成单场景下 ， 销售讲了什么关键的知识点或话术 。
语义挖掘法：用机器聚类的方式 ， 分析哪些不为人知的、对成单有帮助的知识点或话术 。
这三种分析方法最难的地方有两处：第一 ， 规模化的语义理解能力 。 循环智能采用了原创的底层算法XLNet ， 该算法是由联合创始人杨植麟博士作为第一作者 ， 与Google、卡内基梅隆大学联合发布的 ， 在18项人工智能标准任务中取得最优结果（stateoftheart） 。
第二 ， 稳定可靠的销售人员执行力监督系统 。 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 。 循环智能的软件产品已服务了十余家上市公司 ， 并在教育领域获得多家头部客户青睐 ， 包括新东方在线、51Talk、尚德机构、轻轻教育、作业帮等 。
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