大数据驱动个性化留学方案 智能化体验引潮流
2017年9月20日上午,以“服务升级共享全球”为主题的金吉列留学服务升级系列发布会之智能留学体验篇在北京米阳大厦五层正式召开。北京留学服务行业协会会长桑澎先生、中国驻新西兰大使馆前特命全权大使张利民先生、中国驻英国大使馆前公使衔教育参赞田小刚先生、
北京工商大学教授,北京师范大学心理学院心理测量学博士龚文先生、Kaplan集团全球语言市场总监王宗琦女士、青松留学生会馆陈宇硕先生、今日头条区域总监卢亭先生、今日头条北京渠道总监尹乐先生、宜信翼启云服首席创新官刘灏先生、金吉列留学董事长朱燕民先生、大学长(北京)网络教育科技有限公司首席执行官郑虓先生等高层领导共同出席大会现场。与会嘉宾领导围绕互联网时代下,如何利用大数据、科技手段实现智能留学服务,优化用户体验等方面展开了深入讨论,与此同时,在众多权威媒体的见证下,金吉列智能留学服务系统——咨询神器1.0惊艳亮相。
本次发布会是继金吉列留学继境外服务战略发布会成功召开后,秉承“服务升级”年度主题,在留学服务智能应用领域实现服务再升级的又一重要举措。
金今联手发布,新解留学大数据
在发布会致辞环节中,金吉列留学总裁冉维一表示,现在是一个高速发展的社会,互联网使人与人的交流越来越密切,生活越来越便捷,大数据信息流无处不在,留学行业要适应变化,金吉列留学要加强软硬件的开发利用,还要利用大数据大量、高速、多样、价值的特点,挖掘客户数据中蕴藏的深层意义,发挥大数据的核心作用。从境外服务战略布局,到今天的智能化、信息化升级,金吉列留学正在大刀阔斧地进行全方位的服务升级,将传统业务与互联网工具有机结合,实现服务创新。
金吉列留学总裁冉维一致辞
随后,金吉列留学联合今日头条发布了《2017留学生行为数据报告》,该报告基于今日头条用户的问答、点评、搜索等多维大数据以及用户点击、阅读等行为数据,结合金吉列18年留学指导经验和百余万成功案例,对留学生进行了全面的分析总结。今日头条北京渠道总监尹乐表示,“此次对外公布留学数据尚属首次,双方通过研究7亿用户的数据,分析超过2亿学生和留学生群体的行为习惯,总结出这部涵盖留学生用户画像等深度信息的留学数据指南。”报告内容不仅涵盖留学生名校偏爱排行榜、关注留学城市分布、年龄分布比例、上网习惯等干货,还有留学生最爱明星TOP10、最爱运动TOP5,最爱美食TOP5等冷知识。这些数据为业内人士提供了更精准的决策依据,也为消费者提供更直观的判断标准,让留学行为更趋理性。
传统留学智能化,满足个性化需求
发布会上,全球首发的智能留学服务系统——咨询神器1.0,可以说是金吉列留学多年对大量数据进行分析,对留学服务模式进行研究、对线下服务经验进行总结的结果。金吉列留学总裁冉维一在讲话中提到,“在2003年,金吉列留学在行业内首度研发并运用CRM客服系统,让服务变得更加规范;随后,陆续在全国49家直营分公司启动用户行为分析系统,以此为留学服务的优化提供可靠参考。咨询神器的顺利面世,源自于金吉列将传统留学行业的先天优势与新兴互联网技术的结合,以近百万的学生申请数据为背景,十几万的成功录取案例为重点,全国200多个城市的学生喜好为标准,全球5000多所院校的录取趋势为方向,上万名顾问的申请经验为指导,依托独家智能云平台,优化留学服务,化繁为简。”
北京师范大学心理学院心理测量学博士龚文发表《科学规划理性留学》演讲
在咨询神器发布环节我们了解到,该系统共由五部分组成:国家介绍、院校介绍、专业信息、办理流程和案例匹配,辅助留学顾问业务办理。其中,引人关注的一大亮点是心理智能评估功能,对此北京师范大学心理学院心理测量学博士龚文介绍道,“该功能以心理测量学为基本方法,帮助学生认识自己,找到适合自己特点的院校,同时,评估结果也能为学生在海外就业、职业规划提供更科学和准确的指导。”由此可见,金吉列对学生的留学服务追求不仅体现在学生外在申请条件的达标,更满足学生内在与专业等因素的匹配,科学定制精准留学方案,真正实现学生“成功留学”到“留学成功”,进一步贯彻“把合适的学生送到适合的院校”服务理念。对历史积淀的输出和创新知识的输入,推动了金吉列留学服务智能化、标准化,为学生带来更科学的个性化留学方案。
服务体验升级,互联网+趋势明显
随着留学人数的增多,科学技术的迅猛发展,消费者对留学体验的要求也越来越高。基于互联网思维,综合运用大数据分析、智能AI和云服务开发的咨询神器,学生可通过填写教育背景和留学意向等个人信息,经过系统多维查询,智能匹配成功案例,实现精准选校。同时,咨询神器集中呈现行业资讯,实时更新院校信息,申请进度在线查询,打破以往信息不对称,保障了流程透明度。咨询神器作为一款智能化的留学服务平台,实现了咨询场景全程在线操作,让留学体验更高效、更安全、更精准。
启动仪式
金吉列留学首席运营官郭明斐在《智能+,服务+》演讲中对咨询神器进行了详细阐述,他表示,“咨询神器1.0是一款移动端上的App,顾问老师在给学生做咨询、学业规划和院校推荐等前期服务的过程中使用,相比于过去传统的留学咨询方式优势明显。首先,这将一改以往单一使用纸质宣传的方式,全国分公司采用统一的智能化服务手段,发挥标准化优势;其次,学生通过App实时生成个性化电子合同,完成在线打印,实现签约过程高效透明。此外,咨询神器将院校、案例等信息更系统地展现在客户面前,共享大数据成果,为给客户带来便利性,提升客户留学体验。”利用大数据以及线上线下的协同能力,在一站式留学服务基础上,融入“互联网+”元素,利用“智能+”生态系统,为客户提供“千人千面”的个性化留学方案,实现“服务+”的优化升级,这一系列行动都是金吉列留学对“以客为尊”服务理念的深度挖掘和践行。最后,发布会在人群涌动的咨询神器体验中圆满落幕。
金吉列留学首席运营官郭明斐介绍咨询神器
随着大数据、人工智能、互联网技术的发展,越来越多的传统行业紧跟时代不断转型,智能科技正在引领留学产业进入新的发展阶段。通过此次发布会可以看出,咨询神器1.0的面市仅仅是金吉列留学深入智能服务的冰山一角,未来还将综合运用技术手段,在保持传统优势项目的同时,与互联网、人工智能等科技伙伴协同开发更多创新有效的服务模式,引领行业标准化,为留学生群体提供智能化、个性化解决方案,升级留学体验,助力留学行业产业升级。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14