摘要:本文以埃森哲最新发布的《2020年技术展望报告》、于永义先生的新书《市场营销技术:原理、策略和实践》以及国内网络教育实践案例为基础，探讨了2020年教育行业市场营销运作技术的新趋势。文章分为三个部分。每个部分讲述了一个具体的趋势，并附有一个国内教育行业的案例研究。

教育平台系统：这是在线教育行业的一个困境。当营销技术与实际发展脱节时，企业会不知不觉地陷入这样的困境:技术投入很重，实际效果很小。

有许多新的营销技术，如智能匹配、人工智能服务、个性化推荐等。但没有相应的实施基础和落地步骤，促进营销业务的实际增长就成了空谈。这也是为什么许多顶尖教育机构在营销技术上投入了大量资金和心血，却不得不被投资者的灵魂所折磨。

趋势1:我负责我的体验——用户有个人自主权 几乎每个教育品牌都在通过个性化的产品和服务来提高竞争力。然而，很少有人意识到产品的个性化过程总是以品牌为导向的。根据埃森哲在2020年第一季度的调查，今天的用户更加关注个性化体验的参与和主导地位。

问题:老龄化个性化服务模式 许多企业已经建立了良好的数据收集和分析能力。这些业务主要在后台运行，判断用户需求，提供有针对性的个性化服务。然而，在企业不断增强这种体验和个性化能力的同时，这些后台技术正在逐渐“边缘化”用户，即强化企业的“上帝视角”和用户的“被动接受”视角。如果不改变这种单向的创造模式，个性化的体验就会偏离最初的初衷，因为营销目标是“只有短期表现才是地图”，最终指向消费者的失望。

解决方法 (1)拒绝纯技术驱动的个性化体验。

技术已经改变了我们早已习惯的教育模式。借助于增强现实和5G技术，教室可以打破地理空间的限制，为用户提供更加个性化的教育体验。但是，企业也应该注意，个性化服务模式不能单纯由技术驱动，而应该尊重用户的真实期望，在用户的反馈下发展个性化服务。技术也能让用户感觉更投入，而不是纯技术驱动的黑盒个性化。营销技术实施的基本逻辑必须简单透明。

(2)从更多链接开始，建立用户体验。

为了保持用户的粘性，有必要在营销时关注用户的感受，体验的共建是许多品牌正在实践的思路。例如，无代码开发的智能营销工具可以改善从交付到转换的内容体验，帮助企业创建更多个性化的内容，从而为用户提供更多匹配的信息。其他品牌将在营销阶段与用户进行深入互动，允许用户在确定广告情节方向的同时输入信息，并最终给出最合适的展示页面。

案例研究:斑马人工智能让家长和孩子主导课程 斑马人工智能采用人工智能互动课程+导师社区服务的模式。在纠正孩子英语发音的同时，还强调了家长陪孩子看图画书的环节。

教学方法很简单，只要你一步一步地按照APP上的程序，你就可以完成日常课程。学习的速度由父母和孩子根据实际情况决定。例如，如果你有足够的时间，你可以每周学习5节课，如果时间不够，可以学习3节课。每个月，根据课程的实际进度，品牌会让会员家长更换新的图画书教材，包括单词卡、学习地图、画册、练习本等。

如图所示，斑马英语协会建议家长根据孩子的年龄和水平选择自己的课程。这种自主权的转移也反映在教材的选择上。教科书不是固定的，孩子们和父母可以从大量的分级书籍中选择他们感兴趣的版本。

值得一提的是，在每天学习之后，还有一个小测试，这也是一个孩子们可以深入参与的环节。测试后，语音作品将自动生成，并可以张贴到作品墙上，供教师和其他学生观看。这部分口头陈述不仅能帮助教师纠正和评论，还能与其他学生互动留下信息。这一部分与社会属性的互动使孩子愿意为好的作品努力练习，并参与相互评价。

斑马为期一个月的低成本体验课程结束后，家长们基本上看到了孩子们学习主动性的变化，因此更新率高达48%以上。

总结斑马英语在“共同创造经验”方面的领导力:

教学环节最轻。通过现场直播、家庭互动、游戏和其他技术手段，孩子们可以在不同的场景中体验学习的乐趣。 技术+社会驱动练习。培训期间全面的在线数据收集和数据分析，使系统能够自动推荐以下内容，通过对抗人们的遗忘曲线和检查无效练习，达到更好的学习效果。同时，要调动社会因素，让孩子有成就感和参与感，从被动走向主动。 新的双师型:人工智能+真正的教师。斑马人工智能是一个更具参与性的在线录音和广播智能人工智能系统，具有一定的推理交互性。这不仅仅是一堂视频课，而且根据孩子们的表现来推广这个故事。同时，它没有放弃实景课程和实景监督，保持了课程的灵活性和服务的亲和力。 趋势2:自动化营销——升级两阶段精确营销 面对媒体流量变得越来越贵、用户数量越来越多的现实，教育品牌正在增强其营销自动化的能力。从2018年起，教育品牌的负责人开始在台湾投资自己的数据，建设数据分析能力和营销自动化能力。由于国内数据建设起步较晚，营销自动化的真正爆发期预计最早将在2021年至2022年。

从目前2020年的整体发展情况来看，一些龙头企业已经走出了营销自动化“好大喜功”的困境。尽管离完整链接和良好的个性化体验还有很长的路要走，但在某些情况下，营销自动化已经可以很好地实现。

这是勇毅先生引用的一个生动的比喻。目前国内龙头企业做得很好，这就是两阶段精准营销:“矿山”(低成本、不精确、覆盖面大)+“大炮”(高成本、精准、能与用户深度互动)。

地雷:数字广告最受欢迎，因为它成本低，覆盖面广，数据可回收。品牌通过数字广告捕捉对产品感兴趣的消费者身份，并以真正的购买意图为目标用户。

Cannon:通过对用户行为的数据分析，用户可以被初始标记(例如，停留超过15秒，并被标记为“感兴趣”)，并且在随后的转换中将使用更精确的“cannon”。具有不同标签的标识的群组营销可以匹配不同的内容、活动、折扣等。和购买可以通过不同的转换路径来完成。

今天的两阶段营销还结合了敏捷营销和“成千上万的人和面孔”的个性化。不同类型的用户采用不同的营销策略，提供不同的内容，设计不同的触发事件。

案例:低成本交付+私有域流量的半自动操作 网络教育的核心产品是课程。为了争夺用户，网络教育开始采用体验式营销策略，低成本课程是这一策略的直接体现。通过购买低成本的课程，用户被吸引到私人流动池来体验教学和服务质量。

目前，低成本课程策略已应用于各大广告平台，加剧了教育行业的市场竞争，增加了获取客户的成本。接待客户后的运营主要基于微信生态，通过“服务号+课程社区”的结合来培育。当用户在登陆页面上完成低价类时，会被引导添加服务号，接收各种具有转换属性的内容，继续操作以安抚用户，最终完成高价购买。

以昌图学校为例，充分利用其在财务管理上的大V优势，利用“微信朋友圈+社区运营”模式赢得客户。

如图所示，视频广告放在微信朋友圈里。剧本聚焦于目标观众——在城市中挣扎的年轻人。被视频吸引，用户的点击将自动引导他们关注他们的公共号码，并获得一个低价课程:9元钱的小白金融训练营。通过这门课程，你可以接触到精确的目标受众——对财务管理感兴趣但对价格非常敏感的年轻一代。

9元的课程只是开始。机器人助手和负责课程的班主任微信将自动完成“学生注册”任务(留下手机号码)。完成任务后，会弹出一条欢迎信息和班主任的试题。完成所有这些后，用户可以获得二维码进入最终的学习小组。

关于什么？这种自动营销的设计过程很强吗？如果你想学习，你不仅要先付费，还要填写你的个人信息，回答问题，并被贴上用户的标签。在你加入学习小组之前，这些无形的“霸王条款”已经悄悄地完成了。

操作中的自动设置也揭示了魔鬼般的细节。例如，每个学生配有两个小助手，一个是半自动学习督导助手，另一个是销售客服“高级助手”。群组操作包括营销脚本、主题、共同阅读、实时图文电视、问题和固定IP角色的共享。在学习的第十天，将有一个优惠券收集活动来完成任务和激活留守学生。

虽然这种半自动和半手动操作模式并不先进，但它充分利用了SCRM的自动化工具，并与手动服务巧妙配合。更重要的是，用户组的真实活动得以保持，并为重复联系用户提供了机会。

虽然我们离营销自动化的真正发展还有一段时间，但在某些领域使用自动化营销技术，结合巧妙的营销设计，可以大大降低劳动力成本，提高营销效率。

趋势3:人工智能和营销人员——人机合作的新机遇 人工智能促进了教育行业的各种创新。仅从营销的角度来看，总部品牌今天能够实现的可复制的智能场景如下。

虚拟助理 在线教育变革中的一个重要环节是通过虚拟助理与用户互动，并通过提出个性化问题来找到留住资金的方法。目前，有许多将智能与人力相结合的服务模式，服务质量将根据智能的程度而有所不同。

从技术角度来看，智能属性是通过意图识别、语义理解、多轮对话、机器学习等手段实现的。从成本的角度来看，只要品牌所有者的电话通信量足够大，虚拟助理的购买和后期优化成本将被分配到每个通信中，这通常会将原始人工成本降低1-2个数量级。

当然，虚拟服务的质量决定了真正的转化率。一些品牌非常重视发展自己的客户服务问答，并在引导过程、语境、风格和演讲技巧等方面进行了精心设计，而另一些品牌则相形见绌。

如下图所示，一些广告登陆页面，点击客服咨询，变成了一个空白对话框，要求用户主动提问，得到的自动回复首先是一个课程销售谈话，感觉不友好。

高质量的人工智能客户服务，平滑的逻辑引导转换，良好的人工服务模拟体验，用户思考时间少，并能根据用户的疑问和停顿做出精细的反应。

由于服务体验的不同，虚拟助理的转化率可能相差十倍以上。关键在于人工智能对话的人工设计，它是否结合了行业经验，是否有清晰的业务逻辑。在人机合作中，机器主要负责解决重复劳动和大量计算，而人类是构建智能转换路径的主导因素。

自动内容生成 对营销人员来说，制作好的内容比找到高质量的目标消费者要困难得多。尽管个性化营销如“成千上万的人和成千上万的面孔”在今天的营销技术中得到支持，但没有一个强大的品牌能通过真正的设计师为每个消费者制作个性化的内容。

幸运的是，由于教育行业的特殊性和品牌的稳定性，在营销内容的生产背后可以总结出一些逻辑，这给了人工智能发挥的空间。

需要大量内容来支持整个用户生命周期。在与“常规”的内容制作环节，人工智能可以实现内容的快速制作，节省大量人力。图中的蓝色箭头表示人工智能具有最大发挥空间的六个环节:广告创意的智能生成、动态推广页面的匹配、低成本人工智能课程体验、课程描述指导、产品介绍指导和优先规则触发。

案例1:微软小冰童话工厂 微软萧冰公司生产了一种叫做“童话工厂”的产品。这个想法是使用人工智能为孩子们定制个性化的故事集。父母可以设定英雄、性别、故事风格、情节方向等。通过童话工厂平台。人工智能帮助客户在30秒内一键完成一个完整的童话集。许多父母会让他们的孩子成为故事中的主角，并提高他们孩子听故事的兴趣。

人工智能生成的语音故事在声音上超级可爱，并将根据角色进行配音。一个人大约需要10个小时来完成一个10分钟的高强度的相同质量的音频童话，包括一系列专业和复杂的创作过程，如主题选择、录制、编辑和后期阶段。如果故事的主角被改成孩子的名字，将会增加更多的工作。

通过人工智能，可以在不到30秒的时间内轻松获得一组以“XX”为主角的故事，其中包含了许多不同情节的故事，具有极高的创作效率。

该产品的亮点是人工智能的内容巧妙地与可定制的属性相结合，这大大提高了内容的体验感和替代感。可以看出，在基于人工智能的内容开发过程中，除了技术的应用之外，产品的核心始终是“技术如何真正应用于用户体验”来设计更加个性化和参与性的内容。

案例2高质量视频内容的自动制作 另一个重要案例是一个主要的中国教育品牌。

今天的短视频频道已经成为教育行业的必需品。随着短视频格式的流行，高质量的视频内容和矩阵营销已经成为营销的核心。因此，这个教育品牌下了很大的力气来制作短片，用几十个账号就摇出了声音，共有1200多万粉丝，并将打造一个著名的知识产权。账户也以“XX学校-XX老师”命名。

维护这些视频号码需要每天输出大量的视频内容，并且手工制作的成本太高。该品牌投入了一些技术资源，并实施了一个可以大规模制作视频内容的系统——人工智能将在大量的课堂视频中截取反应良好(主要根据环境声音和学生反应判断)的优秀片段，从头到尾直接生成完整的作品，有些会根据老师是否有口音自动匹配字幕。

这些配合料目前已经投入使用，粉末添加和转化的效果将会增加而不是减少。同时，机器可以继续学习和调整编辑策略(例如，持续时间、剪辑在整体进度中的位置等)。)并通过播放的视频数量和收到的好评获得更多的放映条件。

知识映射和客户体验管理 从2018年开始，每年投资超过1亿元的领先教育品牌开始建设自己的数据中心。如果用一句话来形容数据中台湾给市场部带来的价值，“它赋予了市场部在数字营销领域的微观操作能力”(于永义)

两年后，看看教育流市场，最大的改进应该是建立品牌的数据“知识地图”，并将其应用于客户体验管理。

“知识地图”就像是数据语言的翻译宝典，它将海量的大数据转化为商业用户简单易懂的标签。这也是品牌实现大数据分析的基础——借助“知识地图”处理底层数据。

以图中所示的例子为例，通过“知识地图”，发现第一个数据的网址表示用户已经仔细阅读了营销页面上的课程a的介绍。第二个数据表示用户在小程序对话框中查询课程A的价格。第三个数据是在APP上观看A的试镜。初步的定性判断表明该消费者对产品a非常感兴趣。

同时，通过配置的算法，系统认为有此行为的消费者在未来30天内购买课程A的概率为80%。“课程A”+“80%+“30天”是一种商业方面能够理解的语言，并且能够根据标签决定下一个营销策略。

在线教育品牌在收集大数据时经常使用的“知识地图”包括:网页网址知识地图、应用行为知识地图、第三方平台行为知识地图(如微信和标题)、地理位置知识地图、自有产品标签知识地图等。但高精度的“知识地图”必须借助人工智能来实现。

知识地图还可以使客户体验管理更接近实际业务。在线教育的核心产品是长期且价格昂贵的课程，消费者有一个很长的决策链。在此期间，将产生大量的行为数据，“知识地图”帮助人工智能筛选出那些关键的“深层交互行为”。人工智能然后通过消费所有的数据来学习，给这些关键行为打分，并在这个阶段给顾客的购买意图打分。

如下图所示，有大量的可视化软件可以为潜在客户构建这种评分系统。

以某个节目品牌为例，基于目前可以实际收集到的每个消费者的片段数据，通过人工智能对“最终购买者”的共性进行横向分析，从而预测每个潜在消费者的购买意愿。销售人员得到了可衡量的线索，这些线索得分很高。

上图显示了教育行业的一个特定场景，即“参与度评分”算法。在分析了用户在各种路径下的行为后，营销人员发现当用户做了这些行为时，单个率最高:访问网站、接收数据包、查询价格和注意转发。当然，随着产品的变化和数据的积累，这个评分系统是动态的。

幸运的是，只要抓住消费者的关键行为路径，不断优化评分系统，资源就会向高质量线索倾斜，从而解决教育营销的一个主要痛点:从线索到低单次购买率。

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