如何用大数据让教育企业实现业务和运营的双轮驱动?|教育行业洞察

今天,我们以服务教育大客户,如好未来、正保教育、tutorabc过程中的一点收获来聊聊:在线教育如何把服务做到极致。

一、核心难点:既重体验,又重结果

服务业大多分为两类,一类是体验导向的,比如:游戏、旅行、酒店;一类是结果导向的,比如:医疗。体验导向的服务业消费者需要情感粘性,会有很强的主动消费意愿;结果导向的服务业消费者,需要逻辑粘性,更多是被动消费意愿。

站在用户的角度,比如很多人都沉迷“吃鸡”。因为这个游戏体验好,所以会主动去玩,但我们不会因为医生和护士小姐姐的服务贴心,就总跑医院,每次去医院,都是因为生病熬不住不得不去治疗的。

再来看教培行业,我们会发现这个行业是个既重视体验,同时还重视结果的行业。家长为孩子报辅导课程,是希望孩子在上课过程中发自内心地、快乐地接受学习方法和学习计划,同时希望上完辅导课成绩有提高,这就是所谓的教培行业的特点——既重体验,又重结果。

大部分教培行业的产品有很多“说不清”的混沌状态。以上课为例,课程的结果是提高学生的成绩,而达到这一结果需要经历老师准备、老师将内容输出,然后学生输入、学生自行消化再输出到考卷上的一系列过程,将这些环节综合在一起时就会产生巨大的不确定性。

因此,我们一方面要努力研究更科学的教学体系,以便让学生迅速掌握知识点;另一方面从学生的情感需求维度出发,由于课程的结果存在不确定性,所以服务就显得更为重要了,只要我们牢牢抓住用户的情感需求,就仍然有机会让用户留存下来。

二、基于大数据技术搭建教研系统

围绕教学场景,教育技术的应用让教育领域发生了深刻变革,给教育理念、教学方法和教学组织形式等方面带来了深远的影响。比如,基于大数据技术,结合学生掌握知识的过程(包括:预习、课前、课后、作业、复习),配合课堂教学内容,利用丰富的学习试题或视频,帮助学生充分理解和吸收所学知识,获得更加高效、快乐的学习体验。

以我们服务的教育培训类企业客户——好未来为例,好未来是一家秉持用科技推动教育进步的使命,致力于让每个人都能享有理想教育的企业,在数据化技术应用方面,他们将激励体系、专项能力训练体系、自驱知识体系、统一素材库、学习引擎、统一数据中心六大体系整合起来,基于题库系统、教研平台、积分系统、BI系统、业务系统和用户中心六大系统,以规划师、批改端、学而思在线直播平台为支撑,为学生提供学而思云学习,为家长提供学而思APP,为教师提供学而思云课堂、教师APP,针对课前、课中、课后进行持续跟踪,实现学习、教学数据闭环。

此外,海量的数据沉淀使得“因材施教”的学习引擎成为可能,可以为每位学生建立专属学习模型、学科知识树以及个人能力图谱。比如某K12产品,基于互联网和人工智能的技术能瞬间测出千万级学生每个人学习的错误,且给每一个学生 AI 推送个性化内容,比如你做错了一道题,系统将立刻判断出你错了并随即推送围绕该知识点的相关题目,帮你举一反三,真正实现教育的智能化和个性化。

三、数据化运营

数据,除了应用于打造智能化、个性化的教学体验外,同时还可应用于业务的精细化运营,通过行为数据洞察,结合用户的不同偏好,有针对性的满足不同用户的需求,提高运营效率,指导运营决策,提升用户生命周期价值,比如:活动评估、指标体系构建等,我们还以好未来为例:

雪地阅读活动案例

雪地阅读是好未来集团旗下的一款阅读产品。为了让学生养成阅读的习惯,寒假期间雪地阅读团队推出了一个21天养成计划,用户通过主动签约这一行动即可参与,如果坚持21天每天读一本书,用户将会获得奖励。

除了关注流量层面的数据,比如活动新增用户数、活跃用户参与比、签约用户数以及完成计划用户数,团队更关注在这21天学生的学习变化、不同地域、不同年级、新老用户以及不同用户生命周期(活跃、沉默、流失等)人群对这一活动的参与情况,从细分的角度来精细化监测和评估活动的有效性,这一过程,也获得了对活动设计、参与人群等维度更具价值的启发。特别是对某些数据指标的构建上,比如活动期间听读行为的活跃比,不只是统计这一行为的人数、次数,而是更关注某一天活跃的用户中到底有多少比例的用户有听课行为,以此来判断这一key action的留存能力。

在信息化成为各行业发展动力的时代背景下,数据、算法等技术也已日益融入教与学的过程,在教育领域,这个过程更不是一蹴而就的,从用户获取、学生需求洞察、教研、师生教与学的过程优化、师资再分配等都需要信息化、数字化以及更加智能化的解决方案。

公众号:诸葛io / zhugeio1

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