TripleTen er en førende udbyder af tech-uddannelse, der tilbyder coding-bootcamps designet til at hjælpe karriereskiftere med at gå over i tech-branchen. Med fokus på færdighedsbaseret læring og jobplacering havde TripleTen brug for effektivt at håndtere et stort volumen af forespørgsler fra kommende studerende, samtidig med at de bevarede kvalitetsengagement gennem hele optagelsesprocessen.

Efterhånden som deres marketingindsats vandt indpas, og antallet af studerende steg, stod TripleTen over for betydelige driftsmæssige udfordringer i deres optagelsesafdeling, der truede med at begrænse deres vækstpotentiale. Løsningen, de fandt, Retell AI, ville transformere deres drift og sætte en ny standard for uddannelsesmæssige optagelsesprocesser.

‍

Udfordringen: At yde support til kommende studerende uden at gå på kompromis med kvaliteten

Med stigende volumen af programforespørgsler i sommeren 2024 stødte de hurtigt på en flaskehals i deres optagelsesproces. Deres eksisterende optagelsesteam kunne simpelthen ikke håndtere tilstrømningen af nye studenterforespørgsler, hvilket skabte en kritisk forretningsudfordring:

“Vi indså, at vi fik så mange studerende fra forskellige kilder, at vi var nødt til at skalere vores optagelsesteam meget hurtigt. Vi måtte dog også vente, indtil nye medarbejdere var blevet onboardet. Dette var en udfordring for vores marketingteam, fordi vi var klar til at bruge budgettet, tiltrække flere studerende og havde gode omkostninger i vores kanaler, men vores nuværende optagelsesteam kunne ikke håndtere volumen.”

Volumenbegrænsninger: Optagelsesteamet kunne ikke skalere hurtigt nok til at håndtere det øgede volumen af forespørgsler fra potentielle studerende.
Ansættelsesforsinkelser: Rekruttering og onboarding af nye optagelsesrådgivere tog for lang tid til at imødekomme studerendes umiddelbare behov.
Tidsfølsomme svar: Uddannelsesbeslutninger er ofte tidsfølsomme, og forsinkelser i opfølgning fik potentielle studerende til at se sig om andetsteds.
Ressourceallokering: Optagelsesrådgivere stod over for udfordringer med at støtte kommende studerende effektivt på tværs af forskellige stadier af deres beslutningsproces. Rådgivere brugte betydelig tid på indledende forespørgsler, hvilket begrænsede deres kapacitet til at engagere sig dybt med emner længere fremme i deres beslutningsproces, som krævede mere personlig opmærksomhed.

‍

Løsningen: Retell AI's stemmeagenter

Efter at have undersøgt flere udbydere af AI-assistenter valgte TripleTen Retell AI til deres platform for konversationel AI. Det, der fik Retell til at skille sig ud, var deres vilje til at lære om TripleTens specifikke use case og levere tilpasningsmuligheder, der var afstemt med deres optagelsesproces.

‍"Blandt de forskellige udbydere, vi mødte, skilte Retell sig ud. Vi satte især pris på, at Retell var den eneste, der var oprigtigt interesseret i at forstå vores specifikke case og aktivt vejlede os."

TripleTen implementerede en AI-stemmeopkaldsassistent ved navn "Charlotte", der kunne:

Håndtere indledende programintroduktion: Charlotte engagerer sig med kommende studerende, der gennemfører TripleTens karrierequiz, med særligt fokus på emner, der endnu ikke er klar til at tilmelde sig.
Besvare programspørgsmål: AI-agenten giver nøjagtig information om TripleTens programmer, priser og uddannelsestilgang.
Booke aftaler: Charlotte kan identificere, hvilke emner der er klar til næste skridt i processen, og booke dem til at tale med en optagelsesrådgiver.
Håndtere store opkaldsmængder: Systemet kan håndtere tusindvis af opkaldsforsøg månedligt og fungere på tidspunkter, hvor menneskelige agenter måske ikke er tilgængelige.
Øge pickup- & konverteringsrater: Charlottes opkald blev understøttet med Retells proprietære Branded Call-funktion, der øgede pickup- og konverteringsrater med 20 %.

‍

Implementering & integration

TripleTen tog en afmålt tilgang til at implementere deres AI-stemmeopkaldsløsning, startede småt og udvidede gradvist. Implementeringsprocessen begyndte med en lille prototype i august 2024, hvor de testede AI-agenten med en delvis udrulning, før de udvidede til bredere use cases og bredere implementering.

TripleTens implementering involverede flere nøglekomponenter:

Prompt engineering: TripleTen-teamet byggede agentens prompts og udviklede specifikke afsnit for at hjælpe Charlotte med at håndtere afbrydelser naturligt og opretholde samtaleflow.
Teknisk integration: Udviklingsteamet forbandt Retell AI med deres HubSpot CRM og skabte triggere til at aktivere Charlotte på det rette øjeblik i kunderejsen.
Testprotokol: Teamet testede omfattende med interne medarbejdere først og indsamlede feedback, før de rullede ud til små batches af faktiske emner.
Løbende optimering: De analyserede opkaldsudskrifter for at identificere særtilfælde og forbedre Charlottes svar på usædvanlige spørgsmål.

TripleTen-teamet fokuserede på at optimere Charlotte ved at fokusere på at udforme instruktioner og forbedre agentens manuskript trin for trin. Den fulde implementeringsproces tog cirka en måned og balancerede samtalekvalitet med informationsmæssig nøjagtighed.

‍

Kunderejsen med AI-stemmeopkald

TripleTen skabte en enkel, men effektiv rejse for kommende studerende, der interagerer med deres AI-stemmeagent:

Karrierequiz: Kommende studerende gennemfører en karrierequiz på TripleTens platform.
Smart segmentering: Baseret på quizsvar modtager kommende studerende skræddersyet outreach fra Charlotte, den virtuelle assistent.
Naturlig samtale: Charlotte præsenterer sig selv som en virtuel assistent og yder øjeblikkelig support, besvarer spørgsmål og guider studerende mod næste skridt i deres beslutningsproces.

“AI'en lyder utroligt naturlig. Vi har haft flere emner, der holdt pause midt i opkaldet og spurgte: ‘Vent, er det her virkelig en AI?’”

‍

Tekniske integrationsdetaljer

TripleTens AI-opkaldsimplementering forbinder problemfrit med deres eksisterende systemer:

HubSpot-integration: Information fra AI-opkald flyder direkte ind i deres CRM.
Brugerdefinerede triggere: Udviklingsteamet skabte specifikke website-triggere til at igangsætte AI-opkald på optimale tidspunkter.
Branded Caller ID: Dette viste sig at være kritisk, da pickup-rater faldt 20 %, da det midlertidigt var utilgængeligt.
Samtaledesign: TripleTen bruger Retells conversation flow builder til at optimere forskellige dele af hvert opkald.

‍

Resultater & effekt

Retell AI's stemmeagenter har leveret betydelige resultater for TripleTen:

‍Timer sparet siden implementeringen i august 2024: 3.000+

"Lige nu har vores agent håndteret mere end 3.000 timers taletid, siden vi startede — tid, som vores rådgivere nu kan bruge på at støtte studerende mere personligt"

‍Udgående opkald om måneden: 17.000 ‍
Timer sparet pr. måned: 200

"Det er cirka 200 timer om måneden, vi får tilbage, hvilket gør vores team i stand til at forblive fokuseret på samtaler af højere værdi"

Fastholdt konverteringsperformance under store opkaldsmængder: AI-agentens konverteringsrater er på højde med menneskelige rådgiveres, når menneskelige rådgivere ikke kan håndtere store opkaldsmængder.

"Sammenlignet med vores menneskelige optagelsesteam giver agenten en mere konsekvent oplevelse. Det menneskelige teams svartid kan svinge afhængigt af arbejdsbyrden, men Charlotte leverer stabil, øjeblikkelig support og eliminerer ventetider for studerende"

Teamets workflow strømlinet: TripleTens agent er i stand til at spare deres respektive teams afgørende tid, der nu bruges bedre på opgaver af højere værdi som personalisering.

“Vi udnytter AI til at styrke vores team, så de kan være meget mere effektive med AI-agenterne, der arbejder side om side med dem. Og vi forsøger ikke at erstatte hele vores team med AI-agenter, fordi vi ved, at især inden for uddannelse er personalisering virkelig vigtig.”

Denne løsning gjorde TripleTen i stand til at skalere deres marketing, mens deres optagelsesteam forblev fokuseret på samtaler af høj værdi.

TripleTens implementering demonstrerer, at AI-stemmeopkald, når de implementeres gennemtænkt, kan levere betydelige driftsmæssige fordele uden at gå på kompromis med den personlige berøring, som kommende studerende forventer. Ved at automatisere rutineprægede kvalificeringssamtaler har de frigjort deres optagelsesteam til at fokusere på interaktioner af højere værdi, mens de stadig yder øjeblikkeligt svar til alle kommende studerende.

For uddannelsesinstitutioner og andre organisationer, der står over for lignende skaleringsudfordringer, viser TripleTens erfaring, at konversationel AI kan være et stærkt værktøj til vækst, effektivitet og forbedret kundeoplevelse.