天津在线教育系统开发需求,“互联网+教育”持续喷发,怎么解决在线教育行业五大问题?

本文分析了在线教育市场的快速增长及其存在的五大问题,包括教学效果难以界定、付费比例低、运营获客成本高、推广效果不明显和传统教育影响。提出了解决这些问题的针对性办法,如明确用户需求、加强互动、聚焦优质内容和丰富产品形态。
  2017年,教育部数据显示中国教育市场总规模超过9万亿元,其中在线教育市场规模在2400亿出头,时间往前拨一年,这个数字才不到1900亿。仅仅一年的时间,市场规模的增长率达到了惊人的50%,根据中商产业研究院数据显示,预计2018年在线教育产业规模将突破3000亿关口。

  这一切都在昭示着在线教育还存在着无限的可能,还有巨大的未知空间等待各方的教育机构去探索追寻。

  在线教育行业存在着五大问题

  空谈政策趋势未免脚步虚浮,现下的在线教育,就有这样几大问题亟待解决:

  1.教学效果难以界定,用户疑虑无法打消

  不同于其他行业,教育行业有一个显著特点就是见效慢。作为一个长线投资,尽管用户愿意为了长远的发展而做出投资,而持续的效果不明很容易让人失去耐心,如何快速见效,解决学习用户的疑虑,是重中之重。

  2.付费比例低,流量变现难

  教育机构成立之初,出于招生考虑,大多推出低价班、免费班等等,当时热度固然很高,但一来引来的都是一时的用户,回头客很少;二来低价、免费让用户习惯了低廉的成本付出,用户能够接受的价格范围越来越低,后期价格一旦提高,用户数量会急剧下降,加之运行成本高昂,导致机构生存步履维艰。

  3.运营与获客的成本双高

  即便是考研、公务员这种一劳永逸的过关性质的培训,也无法区分最终通过的是因为教育机构的培训还是学生自己的天赋加努力。在此前提下,外界的口碑、第三方的评价、过往学员的案例等等就成了必备的营销手段。

  4.推广的投入与产出难成正比

  教育是一种投资行为,用户是抱着对未来能力提升的预期去购买产品的。由于无法快速见效,在购买之前一定会有比较长的时间思考决策,包括相似产品的各方面对比等等。教育机构为了吸引用户,一定会做各种推广,免费推广收效甚微,花大钱进行付费推广在所难免。

  5.传统教育方式的桎梏

  蛋糕只有一块,线上线下的竞争无法避免。鉴于长久以来人们的既定认识和教育行业重服务的特点,线下机构的优势还是非常大,从开头给出的数据就能略知一二。在模式稳固的线下教育的冲击下,在线教育面临的挑战一点也没有比从前更小。

  有的放矢,五大针对性解决办法

  问题既然出现,就一定能够而且必须解决,我们在此总结了应对的办法:

  1.摸清用户的痛点,选择合适的角度切入。

  制定一些易于区分且 用户能够接受、能够看到效果的量化标准。关注政策变化和用户关注点,如学前教育、职业教育、素质教育、人工智能的相关资讯。

  2.目标明确,锁定精准客户,合理运用免费模式,拉新留存,持续扩大用户规模。

  大学生关注考研考公务员,社会人士关注职业技能培训,企业管理者关注EMBA培训,中小学生关注课余兴趣学习等。按照不同的阶层和成长阶段的不同需求,做出相应的产品。

  3.加强互动交流,汲取线下教学的经验,同时加大资金投入,做好技术支持。

  随着用户量和技术的积累,可根据用户的需求反馈或者沿着产品逻辑尝试推出新的内容模块,例如效仿微博问答开设在线答疑服务,以满足部分学生想要主动学习的意愿,同时也可以给教师带来额外收入。

  4.聚焦优质内容,打造特色品牌。

  在线教育目前在向快消品转化,这就要求机构提供在线教育服务时要有产品意识,根据特定的使用目标和使用习惯,打造具有品牌特色的高质量内容,只有这样才能获得忠诚用户群。

  5.丰富产品形态,提升用户兴趣,从单一产品走向多样化垂直产品。

  如针对用户在学习中,出现的各种问题进行归纳总结,形成线上微课堂;在一些过关性质的考试之前,通过录制方式,录制针对本次考试的考点及习题,上架平台,供学生购买观看。

  而事物永远在发展变化,上述方法仅供参考指导。它不是最终的钥匙,大家切不可依葫芦画瓢,一切问题的解决办法都应该结合自己的情况从实践中产生。


  

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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