从在线教育引发的胡思乱想

最近和很多朋友聊天,很多人都在想做在线教育。经历了去年的大批量在线教育项目的滑铁卢之后,大家进行了冷静的思考,还有那么多人想要做在线教育,实在是让人难以想象。
其实,说去年死掉了很多在线教育项目并不假,但也有好好活下来,并发展壮大的。那些惦记着走mooc模式的在职社会人员项目,特别是针对IT编程相关技术方向的,确实是死掉了很多。但针对K12的项目,英语技能相关的项目,以及认证考试类的,却都发展得不错。
在大批mooc模式编程教育项目起步,拿到投资的时候,我就仿佛感觉到,这些项目好像没有把需求做透。来参加这些项目的人,其目的通常并不是兴趣,也不是仅仅希望提高自己的技能,而是希望通过学习这些技能而获得更好的工作,以及更高的薪资。而各个公司的招聘部门,又不认可培训班教出来的编程技能,于是这中间就差了一层。这个行业最原始的需求,找工作,并没有得到满足。
最终,能够活下来的项目,通常是满足三个条件。第一、K12的家长相对盲目,直接用户(学生)的反馈和付费用户(家长)的决策之间,有一个滞后或不确定的转换过程。第二、英语教育,永远的钢需,而且非常细分,在每一个特定的细分领域,都有可能满足特定人群的特定需求的项目。第三、认证或应试教育,K12中的很多项目其实就是应试教育,以通过某门考试、获得特定证书为目标的教育,这种教育相对比较容易进行品质的考察,通过率高的,就是好的,大家比较容易找到明确的目标,并付诸努力,取得成绩。

现在,又有很多朋友希望开始做教育了,这也没办法,我由于做了很多年的开发者关系,所以社区的朋友特别多,对于社区来说,想着做教育或者猎头都是顺理成章的事情。他们又想着要去给在职的社会人士提供计算机技能方面的教育了。如果按照上面的那些经验来进行判定,他们还是必死无疑啊。于是我们开始用新的思路开始思考这个问题。
所谓新的思路,是做应用,做游戏的思路。
这里首先要定义一下什么“可以进行无成本快速复制的生意”。之所以强调无成本快速复制,是现在互联网和移动互联网的大部分商业模式中,成本都不会随着用户量的不断扩大,而线性的增长。开发应用是一个成本,如果只有一个人用,那么这个人就要承担全部的成本,如果有100万人用,那么成本的上升也是基本可以忽略不记的,于是摊到每个人身上的成本,也就非常少了。移动互联网App、手游、包括现在说的在线教育,基本都符合这个规律。
可以无成本快速复制的生意,现在大家通常采用一个简单的模型来判断其可行性。单用户价值(life time value生命周期价值)-单用户获取成本(cost per action每次活跃的成本),大于零。当然,这是一个相当粗糙的模型,应该再加上,消费过的用户,还愿意为为这个项目继续宣传,并拉来新的用户,也就是病毒传播指数。
从上面这个公式我们可以看出,现在只需要根据公式上出现的三个变量进行不断优化,就有机会将项目做好。以前的思维方式,都是要么多招学生,要么抓住机会狠狠的坑,这个思路肯定是有问题的。现在我们首先要思考的是LTV,以前的在线教育,大多是一锤子买卖,只要能够收到钱(转换率通常很低),就狠狠的坑,收到钱之后,不管用户是不是满意,概不退换。这个思路就要改变,要有牺牲近期利益,争取长远利益的勇气。不是说烧钱,而是在有明确的远期诉求的时候,可以适当的放弃那些会损害长远利益的近期利益诉求。如何将用户的口碑做好,如何将生命周期延长,如何在漫长的生命周期中赚取更高的价值。把一锤子买卖的用户,做成永远的朋友,和用户一起成长。
公式里面的第二个项,就是CPA了。通常大家得到的价格都是eCPM或CPC,1000次展示的报价,或一次点击的报价。最后再计算转换率,就有了CPA。想要降低CPA,最好的方法就是精准投放,这在社区来说,是非常顺理成章的。早期范凯在做javaeye的时候,每天会看所有用户的所有帖子,那么每个用户的需求,他肯定是清楚的,进行精准推荐的效果肯定非常好。当然,这是一个极端的例子。现在大家可以依靠自然语言处理和大数据深度学习的方式,相对精确地定位用户的需求,将精准度不断提高。
公式里面的最后一项 — — 病毒传播指数。很多人想要通过运营的方式来提高病毒指数,比如拉来一个新用户,可以减免多少费用什么的。其实这个数值是需要真心实意的去做的。要用户真的享受完了服务,还真心实意的愿意为项目去宣传,才有效果。
总结一下,对于在线教育来说,应该设法通过延长生命周期来提高LTV,通过提高推荐的精准度来降低CPA,同时通过提高用户的满意度,并设计更合理的运营推广活动来提高病毒传播指数。

上面这三个优化项,正确的就像是废话一样,要做到是非常不容易的。特别是口碑。
这里有一个悖论,在线教育,能够让有机会受教育的人数快速增长,但是,在线教育能够让成才的比例上升吗?用脚后跟儿想,这个答案恐怕也是否定的。那么,本来100个人里面有3个人能够成才,在线教育使得能够受教育的人从100个,上升到了100万,能够成才的人,肯定是不到3万的,因为进入的门槛降低了,更多的人会希望进来试一试,那么成才的比例肯定会比传统的教育模式低。那么假设在线教育项目获得了100万个学生,其中只有2万人成才了,那么在剩下的98万人中,怎么才能有好口碑呢?当然这个2%成材率的比例是我拍脑袋得到的,我相信真实的数据肯定要比这个还要低上很多。但成才的比例,肯定是无法超过50%的吧,我想这个应该能够得到共识。那么,如何才能让用户中绝大部分人给出好评呢?绝大部分人的教育都是失败的啊,教育成功的比例不超过一半啊。
现在,反过来思考这个问题,如果只有成功完成教育的那些人,是用户,其他那些教育失败的人,都仅仅是测试或试用用户。这个问题就解决了,大量免费的资源,吸引大量的人进入系统免费学习,如果他们试用之后,通过一定难度的测试,可以成为正式学员,再缴费。缴费之后的学员,要保证绝大部分可以成才。所有参加测试的客户,都不断跟踪,寻找新的市场增长点。成才的客户,再想办法提供更高的课程,并设法让他们协助宣传,再拉来跟多的测试用户。在设计收费策略的时候,可以将收费设计成梯度的,达到什么程度,就交哪个程度的费用,上哪个程度的课程,将系统化的课程拆散,让用户可以不断得到目标系统的正反馈。让每一个付费用户的感受都保持良好。
公式成立了,只有成才的用户才是付费用户,那么这些用户的口碑就会很好,他们会愿意选择下一个阶段的课程,ltv中的生命周期就延长了。通过seo或口碑,直接免费吸引用户来试用,然后再从其中选择目标客户,cpa的价格也降下来了。最后,只找那些成才的用户进行口碑宣传和运营,榜样的力量是无穷的,病毒传播指数自然也就上升了。
我们通过解一个公式的方式,来给在线教育找出路,这也是为什么本文的题图是一个金算盘,大家要算计,要取舍。
文章一开始提到的,没有被解决的那个根本需求,换工作,涨工资,好像还是没有被解决啊。确实,使用新思路来思考的在线教育模式,并没有从这个角度入手。在职社会教育,其实也是有很多细分领域的,想要找工作的,虽然占到大多数,但并不是全部。也有一些功利心没有那么强的用户,当这些用户被满足之后,他们会成才,会形成榜样的力量,会形成品牌效应。那么那些功利心比较强的需求,也就能够得到部分的满足。这就是一个,慢速的,正向的迭代过程。

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