對創(chuàng)業(yè)公司而言,比起“什么需求都能滿足卻滿足不好”,更重要的是找到一種能比過去更好地解決用戶核心問題的方式。
來源|dowell之自言自語
作者|林路
編者按:
本文系轉(zhuǎn)載,作者為北極光創(chuàng)投合伙人林路,他2012年加入北極光,已在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域深耕10余年,他參與投資及投后管理的項目眾多,其中教育科技項目有VIPKID、火花思維及美奇互動等。
本文中,林路大膽暢想,未來教育公司最理想的狀態(tài)就是:只需要教研和技術(shù)研發(fā)團隊,其他服務(wù)都交給AI來完成。如果一個崗位的工作內(nèi)容可以通過SOP清晰定義,那么其中很大一部分其實是可以由AI來完成的。他認為,對創(chuàng)業(yè)公司而言,比起“什么需求都能滿足卻滿足不好”,更重要的是找到一種能比過去更好地解決用戶核心問題的方式。
01 除了教育,AI還能解決教育行業(yè)啥問題
(以下部分是暢想,并不是今天AI能實現(xiàn)的)
過去的教育行業(yè),本質(zhì)上是一個以服務(wù)為核心的行業(yè)。由于學(xué)習(xí)本身具有一定的反人性,必須依靠教學(xué)顧問來提升完課率,否則學(xué)生極易因缺乏持續(xù)的課消而流失。同時,銷售人員也需要不斷地溝通、跟進,來推動續(xù)費。在上一波教育的互聯(lián)網(wǎng)化浪潮中,無論是一對一中的學(xué)習(xí)顧問,還是大班授課、小班服務(wù)里的助教,核心解決的其實都是“如何提供更好服務(wù)”的問題。因此我們會看到,傳統(tǒng)教培公司的一個顯著特點,就是服務(wù)和銷售團隊往往遠大于教研和技術(shù)團隊。對于教育公司來說,管理龐大的服務(wù)與銷售隊伍是一項巨大的挑戰(zhàn),因此才會衍生出各種 SOP(標準作業(yè)程序),用以支撐標準化和規(guī)模化的擴張。
如果一個崗位的工作內(nèi)容可以通過SOP清晰定義,那么其中很大一部分其實是可以由 AI 來完成的。當(dāng)然,在現(xiàn)實工作中,人與人之間的溝通總會伴隨著各種例外情況和微妙的處理方式,這些仍是當(dāng)前 AI 難以完全勝任的環(huán)節(jié)。但如果能夠積累足夠的數(shù)據(jù),并在工程層面持續(xù)投入研發(fā),我認為實現(xiàn)可用并不是遙不可及的目標。
為了續(xù)費而進行的各種服務(wù)和銷售,其實往往讓人感到厭煩?;ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的主要商業(yè)模式一直是廣告,從最早的橫幅廣告,到搜索廣告,再到信息流廣告,廣告的形式不斷演化,核心目標都是提升效率。但現(xiàn)實是,橫幅廣告的點擊率長期徘徊在千分之幾,搜索廣告即便表現(xiàn)最佳,點擊率也只有約 5%,而嵌入信息流的廣告效果也并不算高。這意味著絕大多數(shù)廣告投放實際上是被浪費掉的。因此,即使發(fā)展至今,互聯(lián)網(wǎng)廣告依然存在巨大的效率提升空間。
過去,互聯(lián)網(wǎng)廣告主要依賴于收集更多用戶信息來提升效率:社交軟件掌握了用戶的瀏覽習(xí)慣,搜索引擎能夠識別用戶的意圖。但這些信息其實都不夠充分。相比之下,在 AI 教育場景中,用戶在平臺上的行為會沉淀出更細致的數(shù)據(jù):他可能在某些音節(jié)的發(fā)音上始終有問題,某個語法點長期沒掌握,或者平時閱讀量明顯不足。傳統(tǒng)的銷售人員本身往往缺乏對知識的深入理解,即便拿到這些數(shù)據(jù),也很難為學(xué)生和家長提供真正有價值的建議。如果我們假設(shè)銷售本身就是一位優(yōu)秀的英語老師,能夠基于這些數(shù)據(jù)給出切實解決問題的建議,那么續(xù)費自然不再是難題。在過去的互聯(lián)網(wǎng)教育時代,這幾乎無法實現(xiàn);但在 AI 的邏輯下,復(fù)制這樣一位“老師”的能力卻成為可能。
其實,學(xué)生和家長最缺乏的并不是學(xué)習(xí)資源,而是清晰的學(xué)習(xí)規(guī)劃。以英語為例,不同階段應(yīng)達到不同的目標:升學(xué)可能需要通過 KET/PET 等考試,出國留學(xué)則需要托?;蜓潘汲煽?。標準化考試本身具有明確的考綱和時間節(jié)點,結(jié)合學(xué)生當(dāng)前的水平,AI 完全有能力為其制定科學(xué)的學(xué)習(xí)路徑。當(dāng) AI 在學(xué)習(xí)規(guī)劃和路徑設(shè)計上比家長更專業(yè)、更高效時,信任關(guān)系就自然建立起來。此時,家長愿意長期付費,幾乎不需要額外的銷售干預(yù)。
未來教育公司最理想的狀態(tài)就是:只需要教研和技術(shù)研發(fā)團隊,其他服務(wù)都交給 AI 來完成。
02 對其他行業(yè)的啟示
當(dāng)“模型即應(yīng)用”的概念被提出后,基礎(chǔ)大模型不斷拓展自身能力。但與其在大模型上做各種修修補補,不如直接深入具體行業(yè),探索 AI 能夠帶來的實際改變。對創(chuàng)業(yè)公司而言,比起“什么需求都能滿足卻滿足不好”,更重要的是找到一種能比過去更好地解決用戶核心問題的方式。而行業(yè)的 know-how,正是橫亙在基礎(chǔ)大模型面前的一道厚厚的高墻。
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