教培一线观察：传统投流仍如常，通过 AI 实现增长是良方

我最近在研究AI对于教培行业的增长助力，所以有幸跟二十余家机构的创始人或运营负责人频繁交流，总结下来大家的想法高度一致：投流不敢停，预算越来越高，利润却越来越薄。大家都想找到新的增长路径，但绕了一圈回来，主流获客方式还是抖音、小红书、百度、腾讯这几大渠道。不是不想变，是没有更好的方案------这就是当下教培行业最真实的现状，整个行业的生存基本盘。

数据显示从2019年到2026年，教培行业规模型机构从12.4万家锐减到4932家，96%的压减率是事实；新生儿数量锐减、家长报班更理性、各赛道内卷加剧也是事实。小机构批量倒闭，中大机构靠着规模效应维持自己的基本盘，整个行业从「疯狂扩张就能赚」的红利期，彻底进入了「抠细节、拼效率」的存量周期。

再从获客层面来讲，早几年素质类一个有效商机三四十块，职教类也不过八十块左右，销售只要跟进及时，成交率稳得住，大幅扩预算都不会亏。现在呢？主流赛道商机成本普遍翻倍，职教考证类动辄就得到两三百，并且现在无效线索、同行套信息的虚假线索比过去还多了不少。同样的预算，拿回来的有效线索少了一大半，转化难度却涨了一大截，最后算下来，营销成本吃掉营收三分之一甚至一半的机构比比皆是。

很多机构把问题笼统归在"获客成本高了"，但在我看来，表层原因确实是获客成本上涨。但深扒获客运营层面，我们会发现传统人工运营也存在三个短板：

• 第一个短板：线索利用率不足，机构很多的投流费用都浪费在了低效跟进里。一天几百条线索进来，销售人均有效跟进的上限就是三四十条，剩下的要么草草聊两句标记无效，要么直接烂在客户池里。因为人工根本做不到每天海量的快速准确判断客户意向，并针对每个线索都细心引导，讲透产品价值。
• 第二个短板：课程转化阶段过分依赖销售的个人能力，无法形成标准转化动作。 绝大多数机构的成交逻辑，都是「老销售靠经验，新人靠踩坑」。一套好用的破冰话术、一套应对学生和家长异议的逻辑，全靠员工自己摸爬滚打磨出来。老销售离职，带走的不只是客户，是整套可复用的成交经验。
• 第三个短板：是私域存量做不透，用户LTV挖不出来。公司攥着几千上万的学员和家长微信，除了群发活动通知、到期催续费，不知道该做什么、怎么做。如何人工做精细化运营？一个用户运营管一两百个学生就到顶了，而且做不到个性化的触达，最后要么频繁群发骚扰导致用户拉黑，要么常年躺平变成死粉，学生转介绍、升班复购的增量完全没释放出来。

说到这里很多人会问：那AI是不是就能彻底替代投流和人工运营？ 我的答案很明确：不能！至少现阶段不能。 投流依然是教培行业的主流获客方式，这个格局短期不会变。AI不是来颠覆投流、替代人工的，它是给现有增长体系做「增效补丁」的------它解决不了没有流量的问题，但能解决「投流预算花得糙、流量来了用不好、人工效率有天花板」的问题。

这也是我一直在说的「增长型AI」的核心：它不是一套拿来就能躺着赚钱的黑科技，是嵌入到你现有投流、线索、销售、复购全流程里的效率工具，是你现有增长方式的「强效辅助」。

我们现在开始拆解「增长型AI」如何通过五个关键节点实现增长落地：

01

AI辅助线索清洗：

提升转化效率，盘活投放存量

机构现在越来越多的投流预算开始向小红书、抖音等平台倾斜，这些平台来的线索通常先被内容种草，带着兴趣或问题来咨询。但难点恰恰是如何在平台规则允许的范围内，真正有效的把有效线索筛选出来，把客户的动机挖出来，把信任铺垫好，再顺势沉淀到企微私域。

很多机构这项工作由于团队精力不足，ROI产出普遍偏低，清洗线索的过程往往都是复制粘贴话术，所以产生了以下问题：

• 没有判断出学生为什么咨询：刚需？比价？还是一时冲动随便看看？
• 没有问清预算、预计下单时间、学习阶段和真实痛点；
• 没有建立完整的学生意向标签，流转到销售手里只是一个微信，这个客户到底什么情况未知；
• 受限于工作时间，晚上学生兴趣最高的时候没有承接，导致线索沉默或被同行截走。
• 潜在学生没有从平台聊天自然引导到企微，平台私信流失率高，无法持续跟进；

那么，如果我们借助AI的能力，可以如何解决以下问题呢：

• 在承接小红书、抖音等平台咨询的时候，先分析学生评论、私信问题，围绕内容建立兴趣点，选择不同的策略进行对话；
• 在挖掘动机的时候，通过AI能力客观的判断学生是刚需解决问题、被内容种草、对价格敏感、需要方案，还是正在多家对比等多种情况。
• 深度挖掘需求，进行语义分析，从而建立全面的用户画像，给后面销售进行承接转化时候可以更加有针对性的提供销售策略支撑。
• 7*24小时进行服务和响应，比如晚间学生咨询量高峰时段，可以保证学生在兴趣点最高的时候及时响应，认真对需求加以引导；
• 更加合理的铺垫加企微理由，比如方便发资料、做方案、预约体验、领取权益、让用户可以沉淀在私域持续跟进；
• 将高意向线索整理成销售可接手的信息卡，让整个销售管理过程有据可循；

02

AI全流程辅助试听邀约和到课提醒：

实现全程标准化销售动作落地

教育线索成本很高，学生不会咨询后就马上报名，那么就来到了非常重要的一环：「试听邀约」，只有参与试听的潜在学生才会大概率转化成最终付费。那么对于销售来说：邀约过程中就要让家长或学生在试听前就先形成判断：这个课和我的目标有关，这个问题值得现在解决，这次试听我一定要去。

在长期跟踪和体验各个机构的试听邀约后，我发现了如下问题：

• 投流线索进来后，只问：要不要试听？什么时候能来试听？但学员的基础、目标、学科薄弱点、日常时间安排问不清楚；
• 家长不了解孩子的问题和课程之间的关系，没有让家长意识到当前问题拖下去会造成的影响；
• 虽然学生预约了试听，但有没有把课程价值、辅导老师、班型和学习路径说到学生或家长关心点上，导致到课率不稳定；
• 学生到课后没有和后期销售衔接学习反馈和报名理由，后续转化过程中没法有针对性的打痛点，造成试听后转化断层，转化率大打折扣；
• 试听转化过程过度依赖个人状态，报名高峰期因为要对接的学生太多，非常容易漏跟、断跟，白白浪费了投流预算。那么，刚才讲了那么多问题，我们又如何改良呢？
• 通过AI的模型能力，先了解学员的年级、基础、目标、薄弱点、考试节点、学习时间和家长主要顾虑。甚至可以先根据学员情况生成一套题目，学员答完后AI自主判断，生成针对性销售策略；
• AI还可以根据学生情况，把学习问题和课程价值对应起来，比如提分、应试、口语、作业习惯、规划能力等。并且把老师是否适合、难度是否匹配、后续学习路径，一次性在试听课之前就跟家长说清楚。
• 在经过上述工作后，学生应邀试听前，AI还可以再次强化试听目的和学生原本关心的问题，准备事项和家长是否陪同，同时提醒时间。
• 试听后，AI 将完整学生信息（从建联到试听课后）、家长顾虑、报名意向判断等信息统一发给后续跟进的销售同事，打通不同分工协同工作时的学生信息断点，销售过程有据可循。
• 由于AI跟进能力无上限，所以即使在报名高峰期也能轻松应对所有线索，对暂未报名的各类学生都可以继续围绕关键信息做持续跟进。

03

AI辅助课程销售：

促进销售转化率提升

经过了不断的努力，我们终于推进到了课程转化的阶段。这里也是最考验我们销售能力的阶段了。在这个阶段，我们要把学生的学习痛点、目标差距、时间压力和报名动机一步步引导出来。但恰恰问题就在于，很多家长或学生已有了需求，但还没有形成「现在必须学、必须报、不能再拖」的认知。课程销售真正要做的正是要把课程价值传达到学生的焦虑点和目标点上，形成完整的闭环。

我们在课程销售过程中在努力提升转化率，但不确定：

• 销售人员是否充分了解和利用了之前沉淀的用户标签和画像，是否针对这些信息有针对性的制定销售策略；
• 销售人员是否能根据与学生的前期咨询沟通，试听课表现精准匹配对应的课程、老师和班型，解决学习短板问题，真实有效的帮助到学生；
• 销售人员在这个过程中是否根据既定策略把紧迫感，把压力、把可能造成的负面影响，把现在报名和以后再看的差别，跟学生讲清楚；
• 复盘过程中销售人员口述的客户情况和跟进记录是否真实客观，是否真的每一个有效线索都进行了跟进并努力进行了转化；

那么，如果以上的不确定性通过AI能力使之成为确定性了呢：

• 我们可以根据学生多维标签生成定制化策略，无论AI销售自行成单，还是让它作为人工销售的业务小助手，都以可摆脱传统人工经验判断易出错的问题；
• 我们可以把课程价值自动对应到学生痛点上，先判断清楚学生是为什么而来：成绩、就业、证书？学生的基础现在如何？再向学生讲明白：学什么、怎么学、老师和班型为什么适合、能解决哪些问题；
• 我们可以把学生的「想了解一下」转变为让他们认识到「这个问题继续拖会产生的影响」。最后围绕价格、时间和效果推进报名，对犹豫客户可以持续用考试节点、就业窗口和学习差距做召回。上述三点内容我认为只有AI可以孜孜不倦、冷静客观的为机构销售工作持续提供确定性。并且区别于过去销售的过程盲盒，AI的销售过程可以设定报警阈值，随时可人工干预，没有了「唯结果论」的不确定性。

04

AI主导社群运营和学生陪伴：

创造增长新起点

我们的学生终于报名开始上课了，但这并不是终点，而是我们持续增长的新起点。由于现在流量贵，获取新客户更是贵上加贵，所以利用好已购学生就变得尤为重要。做好复购增购的抓手，就是社群运营和学生陪伴。

社群运营和学员陪伴的核心，是持续制造互动、持续通过有温度的陪伴、放大学生的学习价值，并把群里的兴趣和参与感转化成增值行为。作为社群运营者真正关注的应该是：私域群有没有热度，抛出的话题有没有人接，设计的活动有没有人参与，发放的优惠券有没有被领取等等。

但是最近几年做下来我们会发现，实际业务经常卡在下面几点：

• 群里发了课程通知和活动海报，没有人接话，学生和家长慢慢全变成潜水；
• 群话题没有设计，缺少能引起家长或学生共鸣的学习问题、成果展示、阶段目标和焦虑点；
• 群里活动缺乏有策略的预热：优惠、限时权益、讲解会安排之前没有被充分铺垫；
• 学生参加完公开课、试听课、打卡活动后，没有人继续跟进讲下一步学习路径和报名价值；
• 群里的高意向学生、积极互动的学生和沉默观望的学生没有被分层一对一跟进；
• 老学生满意度、续费、加购和转介绍机会没有在日常陪伴中被识别出来；针对上述问题，我认为可以用AI的能力来解决，比如：
• 让AI来根据群内学员画像设计群话题：围绕学习痛点、阶段目标、作业成果、考试节点、案例故事和家长关心的问题，引导群内讨论；
• 让AI来设计群内运营活动：对公开课、试听课、讲解会、训练营、限时名额等活动内容进行设计，对学生问题进行解答，激发大家参与热情；
• 让AI来设计优惠券和权益：自动识别用户类型，用户特点，杜绝千篇一律的优惠权益政策，让优惠可以实打实的促进增长；
• 让AI来分层跟进用户：基于用户标签，通过区分学生互动积极度、已参与活动、领取优惠情况等，对沉默观望、高意向和有流失风险的学生进行甄别，针对性的进行沟通引导；
• 让AI来识别转化机会：基于学生的沟通和表现，把续费、加购、转介绍、报名咨询和退费风险整理出来，提醒运营或顾问分类重点处理；05AI辅助销售全路径管理：赋能工作、彻底打开销售黑盒
• 我们最后再说说老生常谈的销售管理问题，绝大部分机构都在被销售管理问题困扰，因为只能管「结果」，管不了「过程」。销售跟进到不到位、话术合不合理、异议处理有没有偏差，管理者很难全量把控。这也就是我们要选择用AI辅助管理的意义：其一，把优秀的销售动作标准化，给全员配上「实时辅助教练」，抹平销售之间的能力差距；其二，彻底打开销售过程的黑盒，实现随时可观测、可预警、可介入。具体说来有以下几点：
• 从「靠销售个人能力签单」转变为「靠标准方法策略签单」，传统销售团队基本都是符合二八定律的，20%的销售给团队提供了80%的产出，但AI可以通过辅助普通销售的日常工作，尽可能的提高销售水平，拉齐团队人员能力；
• 从「靠经验猜业绩」转变为「靠量化数据预判结果」，AI可以基于跟进过程中的学生行为数据，预估每条线索的成交概率，帮管理者提前标记高潜力客户、潜在流失客户，同时精准定位成交卡点，及时提醒干预，反向优化销售流程；
• 从「定期开例会听汇报」转变为「销售过程随时可观测分析」，AI可以自行执行销售工作，管理者可以直接通过后台进行观测和干预。如果不放心AI全程跟进，也可以让它来作为小助理，辅助销售话术和动作，生成过程报告，作为管理者不用每个群的查看聊天记录了；
• 从「手动拉数据做分析」转变为「根据业务自动生成管理策略」，我们常规的销售管理策略制定需要：手动拉取数据，开会听汇报，结合这些数据根据经验做分析、做判断。那AI介入之后，我们就可以把所有的销售行为数据自动收集和分析，并且生成可执行的销售打法和管理策略，综合客观评估管理效率等。讲了这么多，但我不建议机构把宝全压在AI上，更不认同现在某些AI颠覆论的极端说法。当下的教培行业，投流还是获客基本盘，是保证你有稳定流量入口的基础，人工销售转化也必不可少。「AI是增量项，是帮你在同样的投入下，多赚一点、多省一点、做的比同行好一点的变量」。

比如，同样投10万的广告费：你用AI筛选线索，ROI比同行高20%；同样的销售团队，你用AI做销售辅助，转化率比同行高20%；你用AI管理销售过程，人效比同行高30%；这些短期看是几个百分点的差距，但长期下来就是能不能活下去、能不能赚到钱的差距。 这才是AI在当下教培行业最真实的价值：不是要颠覆什么旧世界、创造什么新未来。而是做增量，是补齐短板。对于绝大部分的教培机构来说，落地AI让业务增长的第一步，从来不是搞大小模型、招专门的团队，而是先从一个环节切入解决问题：比如先用AI做线索初筛，先看到小结果，再谈全链路。「先落地，再迭代；先提效，再扩量」后续我会站在教培一线从业者的视角，持续拆解「增长型AI」可用的工具和日常经验，比如一些AI的观测指标如何建立、具体的使用场景如何落地等能直接复用的实操打法。 毕竟在这个行业里，能落地的方法，才是有用的方法。

交流可后台私信或联系微信：realliuzheng