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- 教育培訓行業精準化營銷智能解決方案（連載二）
四、用戶信息的收集及傳遞流程
基于下一業務環節的需求，確立用戶信息收集的維度，通過API或數據導入的方式，實現各業務環節間所需的用戶信息流轉流程。
以官網至呼叫中心為例，如下圖所示：
- 定期收集網絡日志到系統
- 系統提取瀏覽歷史、合作渠道、設備信息
- 系統分析瀏覽興趣并更新至客戶畫像
- 系統根據初步畫像和需求定位，計算成單概率，分配給座席
- 座席呼叫客戶，收集進一步信息，更新至CRM
- 系統從CRM里采集信息變化，更新至客戶畫像，并重新計算成單概率，
- 座席再呼叫客戶時，使用最新客戶畫像并繼續收集（可重復）
在座席預約試聽以后，可延續統一的數據交互流程擴展業務，如下圖所示。
- 門店迎接客戶，使用系統+座席收集的最新信息與需求興趣，讓客戶擁有良好體驗，加速成單。
- 教師歡迎學生，使用系統+座席收集的需求興趣，無需重新收集就可以為為客戶設計適合的需求。
- 教師與學生的交流中，發現更多信息，重新跟新至用戶畫像。
- 系統為學生計算類似學生還會上的課程（類似電商的買這個產品的人還買了xx的功能），更新用戶畫像。
- 門店使用系統推薦的為學生推薦更多課程，更新交叉銷售成單。
- 系統重新計算客戶生命周期價值，重新更新客戶畫像以便未來預測。
（圖4-2）
如上圖所示，通過銷售和服務環節各個維度信息的完善，在每一個環節調用統一標準的API，采集最新的數據和更新最新的資料，配合數據分析及標簽功能，逐步實現對用戶信息的豐滿和多元化展示，實現針對本行業更有效的用戶畫像，
五、坐席評價及潛客匹配
建立用戶評價體系，對潛在客戶進行標簽，如下圖所示。
- 在CRM呼叫中心系統建立坐席評價體系，按照技能和歷史潛客成單率進行標簽。
- 在BI系統建立潛客分配試用規則A、B、C
- 將潛客信息和匹配坐席信息傳遞給CRM呼叫中心系統進行leads分配。
- 跟蹤測試不同分配規則下的產出效率并優化分配方案。
- 通過坐席與潛客的規則匹配，使坐席效能最大化，提高邀約率。
（圖5-1）
針對個人座席，跟蹤成單率vs客戶成單概率，提供包括呼叫時長、呼叫成本、成單率/客戶成單概率、成單價值等反應客觀效率的分析，并提供周、月、年趨勢的對比。
六、智能Dashboard
通過時間、地域、渠道、客戶性別、客戶年齡段、客戶工作類型、瀏覽產品、成單產品、價值層次等維度，對企業英語的業務成單屬性、渠道接觸行為屬性、客戶業務量和收入進行多維分析，形成企業英語的智能洞察指數。
通過對客戶業務成單的分析和成單概率，為潛客的精準分配和座席的效率提升提供支撐。展現座席營銷的明細數據，支持通過呼叫時間、客戶區域、成單產品、人群屬性等條件進行靈活組合查詢；支持按照呼叫周期查詢；可對指標進行升、降序排序；支持通過時間、區域、產品、人群屬性等條件進行靈活組合查詢。
通過日期、地域、客戶成單率等維度的靈活組合，對渠道客戶獲得數量、平均獲得成本、平均成單金額，平均客戶凈價值等指標來行多維分析，識別渠道的收益成效。
智能洞察指數主要用于，如下圖所示：
- 熱門產品排行、地域分布、客戶群分布；
- 座席效率排行；
- 成單趨勢分析；
- 各渠道分析；
- 瀏覽成單路徑分析；
（圖6-1）
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