在线教育创业“沙盘演习”,教你如何正确使用大数据

星河融快胡天硕2017-04-20 08:411548

大数据在我们生活中的无孔不入,我们每一个人的一举一动都被记录下来,美国的Palantir公司通过大数据分析,帮助美国政府抓到了本·拉登,大数据扮演的角色并不亚于海豹突击队。对于在线教育企业大数据扮演的角色也越来越重要,我们不仅仅能够关注到学生学习的结果,更可以去关注学生学习的过程。


2016年中国在线教育市场规模达到1560亿元,预计之后几年将继续保持20%左右的速度增长,到2019年将会达到2692亿元。在线教育用户规模的增长速度将保持20%以上。2016年,用户规模为9001万人,到2019年用户预计将达到1.6亿人。


虽然大的市场规模和用户规模使得在线教育企业产生了巨大的数据金矿,可是实践中创业者一般只看到了产品的用户量、活跃度、留存率等基础运营数据,而这些基础数据仅仅能够说明企业的健康度却不能指出为什么出问题。


我们都清楚诊断一个病人除了看基础的心率、血压以外更需要验血、心电图和B超等等检查才能得出真正的结论。那么对于在线教育领域中的创业者和投资人到底应该如何解读出大数据中有价值的信息呢?今天我们讨论的主题是如何让大数据从概念落地为教育企业带来价值。


大量的教育机构在做的是把老师的形象数字化,而真正行业里需要的是把老师的智慧数字化,保证优质教学体验的规模化。


电商、社交网络都已经逐渐做到基于数据的运营,而在线教育在这方面还做的非常初步,往往还停留在收集海量数据这个阶段——真正能够做到对数据有深度解读的极少。



来自北京簋街的张老板一直有一个教育梦,他的发小王老师是当地重点中学的语文教学骨干,他们俩一起创业做了个“麻小语文”App,帮助中学生提升文言文、现代文和写作能力。


这款App上线后得到了几个媒体的推荐,一夜间有很多用户下载,还有少量用户付费,让他们斗志昂扬。但是媒体停止曝光后,遇到了巨大的增长瓶颈,排名不断往下落。张老板开始犹豫到底应该是增加更多学习内容,优化已有产品,尝试付费推广和ASO,还是应该去做其他学科。



张老板虽然看到了产品的运营数据,但是依然只能靠拍脑袋来决定产品下一步迭代的方向。


这是因为:用户量、活跃度、留存率、付费率、流水、续费率等等基础指标是互联网公司的关键KPI,就如同人的心率、血压、BMI等指标——这些指标只能大面上表明企业的健康度,具体什么症结还需要进一步的化验。


大数据分析更像是做血液检查和影像学检查,从内部真正了解一个企业的运转。通过埋点收集学习行为是“麻小语文”做大数据的第一步,更重要的是对用户和学习行为进行建模,从海量日志数据进行中提起出有价值的信息。



数据收集上来了,张老板意识到如果一个个研究个别用户的行为,是完全不可行的,而如果把所有用户作为一个整体来研究,粒度又太大。他需要对用户建模给用户打标签,并且看不同标签的用户是如何互相转换乃至流失的,这种精细化的用户运营对于网游和手游都是家常便饭,但是对于在线教育还远未普及。


同一个用户在其生命周期中会不断转变类型,我在以前的文章中曾经强调过,有几个非常关键的转化决定了企业的发展。


一个是,用户从第一次接触这个产品到完成了一个完整的学习环节。能够完成这个转换的用户,才有可能会再次打开“麻小语文”。


另一个是,用户能否养成持续学习的习惯,因为只有持续学习才能够尝到学习的甜头,学习语文就像吃麻小一样越吃越上瘾,流失率就会低很多。


“麻小语文”本身靠内容和增值服务收费,那么是否能够让用户建立起花钱就会“爽”这个联系,花小钱“小爽”,花大钱“大爽”——而不是花了钱感觉受骗上当,再也不想掏钱。付费的转换的背后其实是用户对于品牌和平台的进一步信任。


大数据除了能够让平台运营方更容易发掘用户的动向,更能够对学生的学习状况有准确的把握,并且基于学生的困难点对学生的学习路径进行及时的调整——也就是自适应学习。与电商、新闻的推荐算法不同,自适应学习除了对已收集的学习行为数据做清理和分析以外,还是需要人工对教学内容的详细标注——毕竟NLP等人工智能技术做自动标注的技术在当前阶段还远远不成熟。


一般业内都是采用IRT+知识点网络对学生知识掌握情况进行建模,当学生做的题目越多,对学生掌握情况的判断越发准确。但一定要注意,学生做题未必能反映其真实能力,首先要判定学生是否是在认真学习,并且对不良行为进行干预。


张老板的“麻小语文”是一个纯2C的内容型产品,而针对不同的产品形态,例如2B产品,一对一直播、教育平台会出现不同的角色,关注不同维度的运营数据。例如目前k12领域里,家长对于大量在线学习和面授培训不满意的点在于家长们并不了解自己的孩子的学习情况,那么学生学习情况可视化就变得异常重要。


在线教育里的大数据并不只是新东方、好未来这样的巨头才能运用的,像张老板这样的创业者一样积累日常的运营数据,以便以后进行深入分析和解读。在线教育企业不仅仅应该关注数据所展示的what,更应该关注数据背后的why。然而数据并不是万能的,一定要结合自身的实际情况来调整迭代产品。

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