资料智慧 驱动教育行业精益成长

作者：易观高阶数字营销经理 赵岩

资料智慧驱动下教育行业不同业务场景的应用

线上教育一直是竞争比较激烈的行业，获客成本在互联网的行业里算是中等偏上的，倒不是说客户难获得，而是竞争太激烈，良性竞争导致了彼此抬高了获客单价。不过纵观线上教育整个行业的态势，未来几年，线上教育只会越来越火热，在这样的大环境中，如何能先人一步胜出。在我看来，越早意识到大资料的重要性的企业，可能越早掌握获胜的秘密。

线上教育的资料分析方跟通用互联网企业的方向很像，但又有细微的差别。

如果线上教育的第一关键指标是获客，那么精细化运营的整体方案围绕着使用者生命周期展开，这也是以获客为最终目标的一个完整的漏斗。

如果你是线上教育的使用者增长负责人，会在哪些环节倾注精力提高最终结果？

我想会是：获客，试听，付费，续科、提高生命周期价值，以及整个环节的防流失。

一、获客的关键：渠道优化

从引流到使用者注册，这个阶段要比较靠前，考验的是渠道的分辨能力和流量的着陆能力。

在引流方式上，我们有线上的广告，线下的活动和二维码。在着陆方式上，有网站、App、小程式。

作为决策者会优先思考，哪个渠道效果好，好在哪里，下半年我的预算如何分配能让结果最大化。但是最优先思考的问题应该是，我应该从哪些资料指标上，看我目前的渠道状态，以及我希望通过资料指标能给我哪些反馈。

对于渠道来讲，我们会建议客户分为收入型指标和使用者型指标。

收入型指标：渠道购买额，渠道ARPU，渠道ROI

使用者型指标：渠道新增使用者数，渠道使用者留存率，渠道使用者流失率

在资料看板上，可以根据这两个不同的指标，建立看板，关注以及洞察。可以通过自定义指标，定义出ARPU和ROI，来帮助我们判断渠道质量。

最简单的方法就是根据渠道产生的订单总额，但是根据订单总额度判断一个渠道的价值会有一些果断，于是我们会根据不同的指标权重进行计算，最后得出一个综合分值，再结合当时的决策来进行渠道选择。两种方法根据情况选择。

不同的渠道如何优化转化率？

通常要通过渠道自检的方式先进行渠道的修复，例如sem里的搜寻词精准度，以及着陆页的匹配程度，广告的连续性等。

接下来就要为不同的渠道下的细分类进行着陆页设计，来提高转化率

二、试听意向使用者挖掘

试听意向决定了下面的购课意向，前提是我们一定要花一些精力去打造我们的课程。

当我们想到试听意向的时候，会优先想到，一个漏斗，那就是流量-试听次数-购课次数，这个漏斗要持续优化，不过这次我们分享一个稍微进阶的分析方法。那就是试听行为分析。

思考：使用者会试听多长时间开始购课，或者几次？

分析目标：购课的使用者之前会试听几次？

分析过程：将近30天购课的使用者储存分群，通过事件分析，试听时常和试听次数结合分叉分析，我们会得出一个平均指导值。比如，平均试听50分钟，3次。

试验方式：通过分群的选出试听50分钟，3次的使用者，进行群发召回。

三、付费使用者分析

付费使用者的分析是最核心的部分，通过对付费使用者的各种维度的分析总结，得到一个付费使用者的特征画像。

例如：

停留时长超过1分钟

收藏过课程

试听超过30秒

通过这样的付费使用者分析，我们就可以做一个特征画像。储存分群后，在不同的方式下找到有这些共性的使用者，进行群发触达，效果会好很多。

这有点像机器学习的过程，这个模型需要不断的完善，不断的实验。

四、续课使用者分析

十分像电商业务里的相关性分析，因为每个平台都不一样，所以机器学习还是要在自己平台里完成。

比如，我们先把过去30天，购买了数学的使用者分群，然后去分析，购买了数学的使用者还买了哪些课程。

此时我们发现，购买了数学的使用者还买了语文比较多。说明这两个课程的关联度较高。于是我们找出过去30天，买了数学，但是没买语文的学生，给他们推送一些资讯，告诉他们语文打折，来买吧。这样的转化率会高很多。

五、提高使用者生命周期价值

我们希望每个使用者可以尽可能多的支付，我们管它叫客户生命周期价值。

首先要做的就是使用者分层，我们可以通过使用者的不同状态给他们进行分层。比如，按照使用者的活跃程度，RMF价值度，学习情况，以及参与情况进行使用者分层，如果我们分了5层，就会得到5个不从层次的使用者，层次越高代表生命周期价值越高，我们希望可以让低层次的使用者不断的向高层次的使用者升级。

比较有效的做法是内容营销，通过内容刺激使用者不断的开启应用，完成相应的动作以及多次支付。

针对不同层的使用者传送不同的内容尝试，可以有效提高使用者升级。

六、流失使用者的分析、预警、召回

流失是不可避免的存在，我们要做的就是尽量减少使用者的流失。转化漏斗那样的定点的优化，召回方式是比较直接有效的，当然还有另外一种方法，比如通过智慧路径的方式，知道使用者为什么放弃支付订单，也许是因为新人优惠券。

还可以结合第三方标签来判断流失使用者的特征，建立特征模版，通过特征模版，来进行资料分析反推，找到近30天有次特征的使用者，

比如说，我们发现注册后，试听不够30分钟的使用者容易在支付环节流失，那么我们就应该对这样的使用者格外关注，并且持续的对他们进行关怀影响不断的降低流失率。

总结一下：围绕线上教育的网站和APP的资料分析方向，我们除了可以通过不断的优化产品，让使用者更愿意转化外，还可以通过已存在特定分群的使用者特征进行增长挖掘和流失预警。这属于精准营销的范畴。

当然，还有很多种分析方法可以探索，方舟是一个乐高，充满了无限的想象和可能，期待大家能发挥更多的实力有更多的思考。

欢迎有资料分析需求的小伙伴，免费使用易观方舟Argo。

私戳作者本人，进一步探讨使用者增长/产品运营/数字营销