衛(wèi)向軍

2015年以來，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”一直是創(chuàng)業(yè)熱點領(lǐng)域，創(chuàng)業(yè)方向主要圍繞傳統(tǒng)教育行業(yè)的三個痛點展開。一是傳統(tǒng)教育模式無法有效記錄學(xué)習(xí)軌跡，評估教學(xué)效果，而在線教育能把教學(xué)產(chǎn)品搬到線上，實現(xiàn)教學(xué)過程數(shù)據(jù)的留存和分析；二是傳統(tǒng)教育中優(yōu)質(zhì)老師是稀缺資源，而“互聯(lián)網(wǎng)+教育”構(gòu)建的C2B2C平臺能夠讓學(xué)生與老師的匹配更加有效；三是傳統(tǒng)教育存在教學(xué)場地、招生推廣等硬性成本，在線教育能有效節(jié)約這部分成本。

作為C2B2C模式的在線教育平臺，三好網(wǎng)創(chuàng)立于2014年，是基于互聯(lián)網(wǎng)直播互動技術(shù)提供線上教學(xué)服務(wù)的平臺。伴隨業(yè)務(wù)發(fā)展，三好網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺日趨成熟，并以較低的成本完成了平臺搭建、支撐業(yè)務(wù)等發(fā)展階段。

大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)“三步走”

2014年，三好網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的第一個階段即與業(yè)務(wù)系統(tǒng)有效結(jié)合；從2015年開始，以推薦和搜索系統(tǒng)建設(shè)為核心進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺發(fā)展第二個階段；從2016年開始，隨著業(yè)務(wù)擴(kuò)展，團(tuán)隊著手搭建數(shù)據(jù)分析平臺，實施精細(xì)化運(yùn)營，并在此基礎(chǔ)上引入語音分析、圖像分析等技術(shù)，更好地挖掘平臺上既有數(shù)據(jù)價值。

個性化搜索 對電商而言，個性化搜索更像一個垂直搜索領(lǐng)域，具體到教學(xué)領(lǐng)域，很多信息是結(jié)構(gòu)化的，例如老師擅長的科目和年級，因為很多情況下我們的搜索都是基于篩選條件的，這就叫結(jié)構(gòu)化搜索。又例如一些老師可能想看家長搜自己名字的頻率，這類就是非結(jié)構(gòu)化搜索。

我們可以實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化結(jié)合的搜索。如搜索高中數(shù)學(xué)老師李旭光，高中數(shù)學(xué)是結(jié)構(gòu)化條件，李旭光就是非結(jié)構(gòu)化的搜索，整個搜索鏈條是先把結(jié)構(gòu)化結(jié)果做一個整合，再對非結(jié)構(gòu)化的做個召回，然后再去對其相關(guān)性排序，最終結(jié)合學(xué)生和老師的畫像給出搜索結(jié)果。

推薦系統(tǒng) 我們做推薦系統(tǒng)時確定了兩種類型的推薦方式，一是基于內(nèi)容的推薦，二是基于協(xié)同過濾的推薦。前者主要應(yīng)用于用戶初次登錄平臺的時候，當(dāng)其選擇一個科目時會基于內(nèi)容熱度為其推薦產(chǎn)品。后者主要應(yīng)用于用戶已在平臺積累了歷史行為數(shù)據(jù)的情況下，例如我們發(fā)現(xiàn)該用戶最近在瀏覽語文相關(guān)內(nèi)容，就會在其瀏覽頁面展示語文課程內(nèi)容進(jìn)行推薦，又例如我們發(fā)現(xiàn)很多學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的學(xué)生會去學(xué)習(xí)物理，系統(tǒng)就會認(rèn)為數(shù)學(xué)到物理強(qiáng)關(guān)聯(lián)的概率較高。在教育行業(yè)中，我們把這種跨品類叫跨科，其實在電商行業(yè)就是跨品類的協(xié)同過濾。

教師匹配 我們平臺上還有一個重要產(chǎn)品，即教師匹配，就像很多O2O平臺做的共性事情——撮合交易一樣，我們開展的業(yè)務(wù)就是幫助學(xué)生找到一個最適合他的老師。要找到最匹配的老師，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用十分關(guān)鍵。我們基于學(xué)生六個維度的數(shù)據(jù)能做出學(xué)生畫像，同時基于老師六個維度的數(shù)據(jù)也能做出老師畫像。當(dāng)然，老師的數(shù)據(jù)相對而言更豐富一些，包括其交易數(shù)據(jù)、學(xué)生對其評價數(shù)據(jù)、其續(xù)費退費率的數(shù)據(jù)等，而學(xué)生數(shù)據(jù)相對而言會少一點。因此，我們通常的做法是針對學(xué)生的個性化需求，結(jié)合老師畫像來做出一個精準(zhǔn)化推薦。

建立數(shù)據(jù)化運(yùn)營思維方式

在大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)運(yùn)營中，我認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)在支撐公司業(yè)務(wù)方面，搜索和推薦是十分重要的應(yīng)用。而對整個公司而言，數(shù)據(jù)化運(yùn)營思維是公司能否進(jìn)一步規(guī)模發(fā)展的奠基石。

運(yùn)營過程中，最初我們確定的數(shù)據(jù)指標(biāo)大都是延續(xù)教育行業(yè)的傳統(tǒng)經(jīng)驗，如續(xù)費率、退費率等。后期，我們新增了一些細(xì)化的指標(biāo)，但仍不夠精細(xì)化。

以下是我認(rèn)為在進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營過程中需要關(guān)注的幾點。

第一，高效運(yùn)營建立在精細(xì)化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析上，運(yùn)營效率的提升必須有相應(yīng)系統(tǒng)支撐。根據(jù)個人經(jīng)驗，當(dāng)一個技術(shù)人員要帶一個完整項目時，必須具備一些產(chǎn)品思維。如果這個技術(shù)人員過去沒有產(chǎn)品經(jīng)理的從業(yè)經(jīng)歷，那就要有效地利用數(shù)據(jù)，可以先去做數(shù)據(jù)分析工作，通過數(shù)據(jù)分析得到更多有價值的信息。我個人認(rèn)為可以有兩個通道和方式來看產(chǎn)品開發(fā)，一是了解用戶，最直接的方式就是多溝通；二是通過數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確、客觀地反映用戶的需求。

第二，從管理層視角，建立 KPI 體系。我們搭建數(shù)據(jù)平臺時，工作量很大，需求也很多，而且最初都是零散的需求。所以我們到一定階段后，要從公司整個宏觀的視角去做一套自己的KPI體系。這種 KPI指標(biāo)更多是從決策層視角出發(fā)，要對公司業(yè)務(wù)整體方向和目標(biāo)有指導(dǎo)意義，當(dāng)KPI指標(biāo)確定后，我們能夠清晰地了解整個公司的運(yùn)營情況。

第三，關(guān)注業(yè)務(wù)流程，建立用戶轉(zhuǎn)化漏斗模型。KPI指標(biāo)是關(guān)鍵點。此外，我們要建立整個業(yè)務(wù)的漏斗模型或者說轉(zhuǎn)化率，我們可以把業(yè)務(wù)流的每一個關(guān)鍵節(jié)點通過我們這個轉(zhuǎn)化率連為一條線，有了KPI，我們能知道每個點有沒有取得相應(yīng)的成績；有了這條線，我們才能知道我們整個的問題出在這個線條過程中的哪個環(huán)節(jié)。

第四，從中層視角，進(jìn)行運(yùn)營數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。其實對中層管理者而言，他們對自己的小組、部門和業(yè)務(wù)運(yùn)營的情況如何評估，最重要的評判依據(jù)就是轉(zhuǎn)化率。市面上的產(chǎn)品可以分成兩類：免費的和付費的。免費的產(chǎn)品更多的是會關(guān)注安裝數(shù)量，以及留存和流失率；但對付費產(chǎn)品而言，更多則關(guān)注如何將免費的用戶發(fā)展成一個付費的用戶。舉個付費轉(zhuǎn)化率相關(guān)的例子，假設(shè)我們想測算8月份用戶付費轉(zhuǎn)化率，最初級的做法是8月份的付費用戶除以8月份的注冊用戶?？梢哉f，我們公司在剛開始的時候就是這么算的，我后來仔細(xì)想了一下，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應(yīng)該有更復(fù)雜的考慮方式。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的留存率，要從用戶 LTV 出發(fā)，以每天的安裝量為基數(shù)，了解1 日、2 日、3 日、7 日后用戶的留存和活躍，要對指標(biāo)進(jìn)行精細(xì)化拆解，才能發(fā)現(xiàn)問題發(fā)生的環(huán)節(jié)，找出對應(yīng)的解決方案?？紤]問題的時候不應(yīng)該只考慮當(dāng)月所有的付費及當(dāng)月的注冊，而是應(yīng)該考慮用戶的轉(zhuǎn)化周期。因為你當(dāng)月注冊的用戶并不一定當(dāng)月能轉(zhuǎn)化，你當(dāng)月轉(zhuǎn)化的用戶也不一定是當(dāng)月注冊的。

關(guān)于轉(zhuǎn)化率，還要注意以下三點。一是轉(zhuǎn)化周期，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果和業(yè)務(wù)實際結(jié)果的比較，來判斷轉(zhuǎn)化的時效是否及時；二是注冊/體驗轉(zhuǎn)化率，一個指標(biāo)可拆解為四步：電話接通率、預(yù)約體驗課、體驗課出勤率、體驗課成功率；三是數(shù)據(jù)指標(biāo)的質(zhì)量，可考慮按照渠道統(tǒng)計或按照地區(qū)統(tǒng)計。endprint