Skip to content

Latest commit

 

History

History
252 lines (199 loc) · 7.8 KB

toc-out.md

File metadata and controls

252 lines (199 loc) · 7.8 KB

在线教育指标梳理

摘要

在进行了两次教育行业的竞品分析后,希望对在线教育行业获取全局认识,主要从数据方面入手,找到在线教育行业中的关键指标(KPI)。通过国内外公开数据库资源,探索教育类业务系统底层数据模型,从而设计在线教育行业数据分析系统。项目前期思路如下:

  1. 通过行业报告,行业领军企业,学术资讯等搜集关键指标并进行分类
  2. 通过国内外分析公司,行内数据分析公司经验中获得相应的数据模型
  3. 初步进行数据建模及后续系列工作

加入需知

  • 我们使用 GitHub 来协作,因此需要你熟练掌握GitHub协作方法:pull, commit, push
  • 我们使用 MarkDown 来书写,因此需要你熟练掌握MarkDown的标准写法,建议编辑器:TextMate 或 Atom.io
  • 我们使用 Zotero 管理海量资料,因此需要你熟练掌握Zotero的用法
  • 如果你对编程感兴趣,建议学习 Python

如果你符合以上条件并对该项目感兴趣,请点击这里说说你对该项目的期望吧!

清单

问题及关键词收集清单:

  • 线上渗透率低
  • 线上新客获取成本高于传统教学机构
  • 客户转化周期长,信任建立困难
  • 决策群体、付费群体和消费群体存在错位
  • 广告投放时间
  • 广告投放量
  • 广告商品特性
  • 企业所处竞争环境
  • 价格因素
  • 投放素材,文案
  • 活动设计等流量因素
  • 学校内部媒体有哪些
  • 如何实现自适应学习
  • 什么是 IRT+知识点网络
  • 一起作业网曾经分享过关于机器学习的研究
  • supermemo算法

任务清单:

  • [] 学术分析:数据分析模型发展史
  • [] 商业分析:诸葛io核心竞争力分析
  • [] 技术类:查找开源CRM系统,筛选出符合在线教育需求的应用
  • [] 技术类:Hadoop/Spark/Hive数据平台研究
  • [] 技术类:Python自动爬虫技术研究
  • [] 技术类:基于RSSHub + Huginn/Heroku 搭建订阅系统
  • []
  • []
  • []
  • []

资料搜集思路

思路一:行业报告优先

  1. 搜集历年国内外在线教育行业分析报告,按照宏观类,用户画像类,运营类,度量值类进行指标梳理
  2. 了解上述指标获取途径,并分析自动化提取可行性
  3. 技术攻关

思路二:行业领军优先

教育行业数据服务公司:

  • 北京诸葛云游科技有限公司(A轮)核心团队来自 37degree

国内精细化运营首选网游和手游数据模型及底层算法 国外可直接研究Coursera,Udemy,Khan Academy,Google Edu

神策数据总结: 三类需求:

  • 渠道
  • 用户和产品功能
  • 约课流程

核心指标:

  • 通用指标
    • 每月活跃用户数
    • 每月新增App用户数
    • 各渠道销售增长总览
    • 本月销售目标完成率
    • 各课程月销售额
    • 用户粘度转行率
    • 各课程支付观看率
  • 课程付费指标
    • 课程销售量
    • 课程购买用户数
    • 课程销售总额
    • 各课程销售页预览量
    • 各课程销售
    • 课程付费转化率
    • 试听引导成单率
    • 各课程退课订单总金额
  • 课程反馈指标
    • 学习任务完成情况
    • 课程学习完成程度
    • 各教师受欢迎程度
    • 各课程人均学习时长
    • 课程学习频次分布
    • 各等级学员学习时长分布
    • 退课率

诸葛io数据分析业务:用户全生命周期数据及采集来源

著作权系统:

  • 用户行为路径分析系统
  • 用户行为大数据画像平台
  • 智能触达平台
  • 广告监测系统
  • 诸葛io产品分析平台(V2.0)
  • 诸葛io推荐系统

业务描述:

  • SEM数据(搜索引擎营销)及CRM(客户关系管理)打通
  • 提供了包括看板、行为路径、用户列表、漏斗分析在内的十余种分析模型
  • 以业务为核心,构建市场,运营,产品各部门指标衡量体系,还原报表和数字背后每一个真实用户的行为图谱,召回流失用户,优化用户流程体验,实现精细化运营。

相关竞品:

  • 神策数据
  • 一览群智
  • GrowingIO
  • 数之联
  • 清源火眼
  • Prowler.io
  • Linkflow连接云
  • 海致BDP
  • Keen IO
  • BeyondCore
  • 天机数据
  • 驭岳科技
  • BestMinr百思科技
  • 半影科技
  • Acmr
  • DataEye
  • 华傲数据
  • 科赛网
  • Bamba

思路三:学术优先

  • SaaS
  • 用户画像基本理论
  • 行为分析(行为—数据—洞察)
  • 互联网个人信息保护方面

分析过程

用户画像

构建用户画像,就是帮产品找到用户真实的述求点,能够帮产品的功能设计提供依据。对运营人员来说,最基本的一点就是了解用户。通过对用户信息的采集,分析,抽离,生成最终的用户画像。构建用户画像后,就可以制订更精准的运营方案了。

画像分析逻辑:信息-》标签-》丰富-》方案

  1. 信息
  • 收集信息
  • 抽离信息
  • 行为分析
  1. 标签
  • 专属标签
  • 细分人群
  1. 丰富
  • 捕捉
  • 其他内容
  1. 方案
  • 运营方案(精细化运营)
  • 推荐算法优化

结论

初步产出成果定义:

  • 文章
    • 数据分析中后台发展史研究
  • 模型
    • 基于在线教育设计的数据分析模型
  • 产品
    • 统一外部数据获取及处理平台,用于存储构建用户画像的宏观类数据
    • 基于开源CRM系统进行二次开发,符合在线教育行业需求

讨论

参考文献

ChangeLog

  • 191122 初拟
  • 191126 更新广泛搜索资料,下一步细化预设分析思路及步骤
  • 191127 产出定义,初拟模块,任务清单