京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。
本次分享我将以教培行业为例,围绕三个核心板块展开说明,分别是销售场景的数据洞察、销售战略与战术应用、销售闭环与数字化增长运营。
通过对销售场景中的数据进行深入分析,我们可以挖掘出许多有价值的信息,从而为企业的决策提供有力支持。
根据过往数据,2024年教培行业的市场规模约为2000亿元,这表明该行业规模依然庞大。与此同时,教培行业每年新增约5万家机构,但其存活率并不理想。许多机构在招生初期便暴露出运营不善的问题,导致客户流失,最终难以为继。

一方面,对于用户而言,其可选择的范围非常广泛,既可以是线上教育,也可以是线下教育。因此,其可替代性较强。但另一方面,在考试方面,目前大约50%的学生进入职高,50%进入高中,家长和学生对于教育的刚性需求依然存在。
行业当前痛点分析:
“双减”政策前,部分教育机构会通过切片广告引导用户留下联系方式,这些线索随后被转交给销售顾问进行跟进。然而,如果销售顾问在四个小时内未能与潜在客户进行有效沟通,这些线索就会被浪费。
在教育行业,试听课环节存在一些问题,这些问题可称为“试听泡沫”。家长在试听过程中十分关注孩子是否能积极参与课堂。
例如,在线下试听时,家长会通过玻璃观察孩子是否被试听老师吸引,是否会分心。家长还特别关注试听老师是否与后续上课老师一致,以及老师是否能抓住孩子的注意力。这些因素直接影响家长对机构的评价。试听课内容也直接关系到转化率。
教育机构的收费多为预收款,但实际到账金额需基于消耗课时核算。如果客户退费率高,会导致机构现金流断裂。因此,管理客户预期、不过度承诺至关重要。

从流量线索到试听,再到签约,整个过程如同漏斗。
针对行业痛点,我们提出一个破题公式:成交效能 = 精准度 × 痛点命中率 ÷ 风险成本。精准度越高、痛点命中率越高、客户风险越低,成交效能就越高。
这一公式适用于B端销售、高价决策以及咨询类服务等需要更多说服和议价的场景,但对于标准化快消品等低价高频产品则不适用。
例如,假设精准度为0.8,痛点命中率为0.7,风险成本为0.5,根据公式计算,成交效能为1.12,这表明该策略具有较好的成交效能。
对数据分析漏斗感兴趣的,通过刷题、学习来掌握数据分析模型和方法。
在激烈的市场竞争中,制定合理的销售战略并灵活运用各种战术是企业取得成功的关键。
信任度是成交的基础,一旦丧失,后续转化将极为困难。因此,要重视销售战略与战术应用。
在销售战略与战术方面,动态分级是重要策略之一。根据“二八定律”,应将80%的精力放在20%的重要客户上。通过分层和贴标签,识别客户的优先级。

例如,一位客户频繁访问网站、多次在线咨询并索要学习方案,可被标注为高优先级客户,其决策权可能高达90%。
通过分析客户行为数据,快速识别并跟进此类客户,可在黄金48小时内促成交易。若未能及时跟进,客户可能转向其他机构,导致流失率上升。
实战沙盘演练也是有效手段。通过分析每月客户数据和营收情况,筛选出优先级高的客户,进一步优化转化流程。智能筛选系统可辅助识别有效客户,避免无效沟通。

例如,对于30天以上未跟进的客户数据,可重新分配至公海,由新的顾问跟进,确保客户得到及时服务。
在销售过程中,还需关注退费率和现金流断裂的预警。避免过度承诺,确保客户了解实际情况,以维持机构正常运营。
同时,通过五维客户价值模型评估客户优先级,包括响应速度、支付信号、教育焦虑值、决策链路和历史行为。

响应速度反映客户积极性;支付信号表明客户购买意愿;教育焦虑值越高,客户越渴望快速交易;决策链路需明确关键决策人;历史行为可判断客户再次选择的可能性。
通过这五个维度,可精准识别客户优先级,提高成交率。
在当今数字化时代,构建完整的销售闭环并借助数字化手段实现增长运营,对于企业的可持续发展具有重要意义。
信任度是成交的基础,一旦丧失,后续转化将极为困难。销售闭环构建与数字化增长运营是教培行业的关键环节。要从数据收集到客户转化,再到持续服务与反馈收集,形成完整闭环。

此外,预期管理至关重要。以思维培养课程为例,我们会提前告知客户,前四次课是孩子从陌生到熟悉、从玩耍到专注的适应期。在此期间,若客户不满意,可退费。
透明的预期管理,能有效避免客户因期望过高而产生的不满与投诉,保障校区稳定运营。同时,清晰的服务条款,明确允许与支持的内容,有助于稳定客户关系,进而稳定现金流。
销售闭环与数字化运营的前提是建立在数据洞察和分析策略的基础上,业务数据分析,Excel,SQL,多维数据处理,统计学以及PowerBI数据可视化。
如果大家想听黄老师完整版分享视频,可以点击下方链接。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3855?targetId=6777&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27