数字化经营系列白皮书 -教育机构数字化运营的方法论及实战2022 -神策

一数字化经营系列白皮书一教育机构数字化运营的方法论及实战“教育兴则国家兴，教育强则国家强。”随着《中国教育现代化2035》的发布执行，以及2022年5月1日《中华人民共和国职业教育法》正式施行，职业教育和素质教育迎来新的发展机遇；同时，互联网流量红利见顶、疫情带来新变量，教育机构也面临着前所未有的竞争挑战。如何破局成为行业发展的关键问题。另外，移动互联网、大数据、人工智能等新兴技术快速渗透到各行各业，拥抱数字化变革、构建数字化运营能力，已经成为教育机构发展的必然选择。本白皮书基于职业教育和素质教育数字化发展的大趋势，分析教育机构数字化运营发展方向和关键成功要素、理清现阶段面临的挑战与问题、提出核心破局点及解决方案，并结合多家教育机构在数字化运营过程中的实践探索与创新成果，指明教育机构数字化运营发展的关键路径，助力教育机构抓住行业发展新机遇，构建核心竞争优势。目录Contents 1、政策利好、需求扩大，双因素驱动职业教育市场规模有望 2、行业竞争加剧，数字化运营能力成为职业教育机构的核心竞争力 3、消费者和政府侧双需求增长，素质教育市场规模有望破4千亿 4、用户需求多样、重体验重效果，OMO数字化运营成为素质教育的发展趋势 1、第一阶段：拉新获客，面临3个主要问题 2、第二阶段：线索转化，面临3个主要问题 3、第三阶段：学习服务，面临2个主要问题 4、第四阶段：复购与转介绍，面临2个主要问题 3、学情分析助力教育机构提质增效，提升学员满意度 4、量化关键行为，提高学员复购率 5、活动策略高效赋能，提升转介绍的转化率 教育机构数字化运营的方法论及实战一、趋势：数字化运营，成为教育机构突围制胜的必然选择产业结构升级，带来职业教育庞大的市场需求伴随中国产业结构的升级，对新一代信息技术、新材料等技术密集型人才需求不断加大。利好政策持续推出，促进职业教育规范化、市场化加速发展神策研究院政策利好和需求增长双因素驱动，2022年职业教育规模预测可达万亿元根据弗若斯特沙利文报告，2015-2019年的总体职业教育年均复合增速达到7.8%,其中非学历一图职业教育市场规模(亿元)一来源：弗若斯特沙利文职业教育机构竞争也在加剧。一方面，来自原本职业教育赛道内玩家之间的竞争；另一方面，教育多项政策落地之后很多K12机构选择进入职业教育赛道，比如新东方、高途等头部机构纷纷宣布加码职业教育，使职业教育竞争更加激烈。这也促使职业教育机构从粗放运营方式转向以数据驱动的精细化运营方式，以提高企业核心竞争力。职业教育在线化程度40%+,属于教育领域中在线化程度比较高的细分赛道，加之疫情的影响，未来职业教育将朝向OMO数字化运营方向发展，实现引流-课程-服务的一体化精细运营。一图引流-课程-服务一体化运营一随着互联网增长红利的消失，渠道获客成本增高，尤其对教育投放政策限制之后，如何探索新的投放策略和投放渠道、如何提升引流效率成为核心问题。受疫情影响，线下课程节奏被打乱，被迫转到线上，线上化授课方式占比逐步增加。如何提升学员的完课率和课程满意度成为该环节的关键问题。如何让职业教育的学员在机构或平台学习之后，认可机构的学习服务，愿意留下来增购新服务或转介绍新客户，是职业教育良性发展的关键问题。素质教育是中国教育改革发展的主要方向，国家多项政策促进素质教育健康发展素质教育主要包含针对3-18岁儿童的艺术教育、体育教育、STEAM教育、研学与营地教育等。教育多项政策的落地推进，倒逼素质教育朝正向、良性的方向发展。校内课后服务及行业数字化升级为行业发展提供了更多想象空间。新生代家长对素质教育的重视，多地课后服务经费财政支持，带来素质教育新增长随着人均可支配收入的增长，以及80、90后新生代家长自身文化素养水平的提高，教育理念先进，对儿童的素质教育重视程度逐渐增强，家庭在素质教育投入持续提高。根据艾媒咨询数据显示，每位素质教育课程消费用户年均花费为4738.5元，平均每位素质教育消费用户选择2.5个兴趣2021年12月，教育部召开记者会围绕“双减”工作情况进行回应：在中央“双减”文件当中，特别重视课后服务经费保障问题，可以“两条腿”走路，既可以有财政补贴，也可以有服务性收费和代收费。目前多省市已表示将课后服务经费纳入财政预算，加大投入。比如浙江省、山东省、深圳市、郑州市等都出台了相关政策。需求增长与政策导向双因素驱动，2022年素质教育规模可达近4千亿元根据多鲸教育研究院报告显示，2020年素质教育受疫情影响较大，但潜在学员群体众多和在线教育方式的补充，使得市场规模虽有所下降但基本与2019年持平。随着疫情常态化下教育消费的回归和多项教育政策落实，素质教育将迎来全面发展，预计2022年市场规模将达到3952亿元，2023年市场规模将达到4787亿元。在多项教育政策落地之后，K12教育培训因与素质教育的教学模式、营销逻辑差异性不大，同时生源、教师、教室复用性很大，很多K12机构选择转型素质教育赛道，加剧了素质教育的竞争。随着数字化技术的普及应用，加之疫情的影响，未来OMO数字化运营将成为素质教育机构构建核心竞争力的必然选择。素质教育机构可以从“流量运营-内容体验-服务交付”三个核心要素构建OMO数字化运营体系提质增效，提升企业核心竞争力。流量运营流量运营内容体验服务交付一图流量运营-内容体验-服务交付OMO数字化运营一核心要素1:流量运营搭建线上线下、校内校外的全渠道获客体系，实现营销数据和业务数据打通，一站式实时跟踪渠道流量转化效率，及时调整渠道策略，提升流量转化率，降低获客成本。核心要素2:内容体验基于人群画像定位，打造差异化课程理念和课程内容体系，满足个性化用户需求。提供可视化的过程跟踪和课程效果评价体系，让学习过程和学习结果清晰可见。核心要素3:服务交付提供OMO线上线下融合的学习服务，基于学员学习偏好和学习特点进行个性化教学服务；基于学员行为实现分层精细化运营服务，提升服务满意度，提高续费率和转介绍率。二、挑战：教育机构数字化运营的四阶段十问题基于行业调研和神策服务教育机构的经验总结，教育机构数字化运营中面临的核心痛点问题可归结为面向四个阶段的十个典型问题。问题1:各个渠道获客的质量难评估很多教育机构可能在百度等投放了SEM广告，在抖音、朋友圈等自媒体投了信息流广告，在线下做活动拉新……线上线下各个渠道都在拉新获客，但很难评估哪个渠道质量更高，很难有的放矢配置投放费用、降低获客成本。问题2:前后端链路没有打通前端营销数据和后端业务数据未打通，没办法实时看到各拉新获客渠道的实际转化效果，以及各渠道的ROI数据。问题3:缺乏实时的数据监控看板没有拉通各渠道统一实时的数据监控看板，很难及时发现渠道侧问题及时调整渠道策略。问题4:用户行为数据和营销数据是割裂的举个例子：你做电销的数据可能在CRM系统，你做社群营销的数据可能在SCRM或者企业微信，用户的学习行为数据可能在APP或学习平台，如何打通营销数据和用户行为数据?如何全方位洞察用户的情况促进首单转化?问题5:高意向线索分层意识和方法缺失面对线索池累积多年的线索，如何对线索分层，识别高意向线索?如何将高意向线索分配给合适的销售人员跟进，利用有限的人力提升线索转化率?问题6:重复运营动作效率低之前跑马圈地扩张的时候，粗放式经营主要靠堆人，很多教育机构也积累了运营侧的SOP和玩法；接下来到了精细化运营阶段，如何把重复机械化的工作交给机器来做，降本增效?教育的课程和服务是教育机构的关键核心竞争力，也是形成口碑传播和复购转介绍的核心，因此我们要重视学习服务。问题7:学情分析无数可依或缺乏科学的指标体系很多教育机构原来可能是教研老师根据经验生产完课程，直接放到线上去卖，卖完之后针对“学员对课程和服务反馈怎么样?学员的学习行为和学习效果如何?能不能形成长期有效竞争力”等问题没有数据支撑、也没有科学的评估体系，导致很难评估，也很难针对性做改进提升。问题8:分层督学运营机制缺失教育机构比较关心到课率和完课率，我们要根据学员学习行为划分不同层次，制定精细化的督学运营机制，比如对于连续3次未到课即将流失的学员怎么做挽留?对于已经流失的学员，如何做召回等。如何通过分层督学精细化运营提升学员满意度，提升机构口碑传播?问题9:学员复购意向难洞察三、破局：构建SDAF数字化运营闭环体系，塑造教育机构核心竞争力产品层业务目标数据层数据层#教育机构数字化运营的方法论及实战平台前后端一图数据驱动实现业务价值全流程一策研究五位一体的教育机构数字化运营解决方案实现了从全端数据采集，到数据处理形成One-ID数据资产，再到可视化自定义数据分析，最后赋能业务场景的数据应用，实现数据驱动业务价值的闭环体系，助力业务目标达成，塑造教育机构核心竞争力。接下来将详细阐述提升有效线索率、提升首单转化率、学习服务保质增效、提高学员复购率、提升转介绍率五个核心业务场景。营销的本质是获客，流量增长是维系企业长期发展的基石，随着教育机构竞争加剧，行业的获客成本也是水涨船高。“把钱花费在刀刃上，实现每笔资金投入的效益最大化”,转化为业务语言，即“如何合理评估渠道效果，在有限的成本预算下获得更多、更有效的流量线索”是每个企业亟待解决的核心问题。合理评估渠道效果，驱动精准投放的核心路径：1)定位核心价值用户，筛选定向人群包传统的渠道筛选多凭投放者对产品调性的主观感觉，而缺乏数据化的用户画像洞察支撑，往往要经历浪费真金白银，反复试错的漫长过程，而神策产品依托于丰富的分析模型及画像功能，助力业务人员快速、准确定位核心用户群体，下载人群包回传至广告平台，利用广告平台的智能拓展能力，找到匹配的相似人群进行投放，实现产品和核心目标人群的高、精、准匹配。定位核心用户下载人群包导入投放后台投放结果评估一图产品与核心目标人群高、精、准匹配-2)前后端链路打通，实现渠道及业务数据通路神策广告投放分析神策广告投放分析数据采集信息流广告微信小程序渠道归因ID-Mapping直播短信神策广告受众分析数据分析深度回传神策指标数据应用数据应用短视频广告投放流程广告投放流程IPUAAPPsListtimestamp用户注册更多…神策广告云回传数据效验用户打开APP模糊匹配精确匹配3)渠道评估指标体系拆解，效果实时监测基于业务核心目标，综合衡量渠道的“量”“质”“收益”核心三要素，分别为数量层面指标：渠道用户数、新增用户数、注册用户数等；质量层面(用户与目标人群定位匹配度)指标：使用频次、时长、深度等；收益层面：付费用户数、付费金额、客单价、付费转化率、利润贡献比等。选择围绕核心要素的业务数据指标，搭建合理的渠道评估指标体系，实现渠道效果的精准评估。定义渠道拉新核心目标，以终为始开展业务不同的业务发展阶段存在不同的目标，需要根据业务实际情况，明晰获客定义，教育机构常见的获客核心指标如下：下载量、注册量、激活APP量、留资量、低价体验课报名量、微信添加量、围绕核心目标路径，拆解业务关键指标渠道效果评估指标体系应兼顾渠道引流的“量”“质”及“收益”,大部分互联网企业当前渠道获客最核心且合理的考核指标均围绕收益即ROI、获客成本，但涉及成本相关数据均受限于统计周期，难逃时效的诟病，因此围绕核心目标，拆解能侧向反映渠道效果的关键指标就尤为重要。搭建评估看板，实时监控渠道效果按照上述步骤：围绕业务核心-关键层级指标体系的拆解，匹配各指标与业务关注维度，搭建符合本公司业务产品的渠道评估体系，实时监测渠道引流效果。数号2222画m4一图神策数据渠道拉新效果评估-数据面板(模拟数据)一4)实时关注渠道效果，高效迭代承接策略渠道引流效果的好坏，会直接影响过程转化率、目标及获客成本，最合理科学的评估方式是通过A/B测试，结合自身业务特点，实现物料、策略的快速迭代和优化。常见的营销策略分析包含：投放物料分析、落地页价值点分析等。投放物料的内容，会直接决定用户对产品的第一印象，所以投放物料是否符合目标用户需求，是否吸引用户的注意力，对用户发生第一步行为，即点击广告至关重要。落地页价值点分析则是对用户是否有进一步感知到产品价值的分析，当用户点击广告后，对应的落地页会进一步承接用户的需求，向用户展示产品/服务的价值点，这一页经常被称为“黄金一页”,因为它很大程度上会决定用户是否接受你的产品/服务所提供的的价值，进而为产品/服务买单。神策研究院一图神策A/B试验示例(模拟数据)一对于定向人群包与不同渠道之间的匹配度及外部政策、环境影响，相信各企业在做大笔支出前，都会慎重考虑，在此不做过多解释。以上四步是企业内部合理评估渠道引流效果，实现精准投放的核心路径。诚然，获客引流并不是企业业务的终点，我们希望的是更多、更优质的线索来到产品后完成后续业务流程的转化，达成某个业务目标，因此用户从渠道过来之后如何更高效地完成转化也是企业运营渠道需要关注的重在获取完线索后，要开始线索转化工作，这一过程我们需要解决线索转化追踪、线索培育、线索评分、线索画像等一系列疑难杂症，逐一分析并破解难题。我们将当前教育机构在线索转化方面的主要挑战概括为三点：转化效果数据反馈不及时对于数据采集缺失或数字化建设较初级的公司，线索转化数据、营收数据往往需要手工查询，导致管理层不能及时了解实时的营收情况，也不利于一线销售及时地了解自己的工作业绩。即使对于数字化建设较高级、研发实力较强的公司，内部的BI系统也缺乏灵活的维度下钻分析功能，亦或者缺失指标监控与报警机制，或报警机制比较初级，导致转化工作出现异常时无法及时洞察，急需采取措施挽救。线索质量无法把控多种方式获取的线索质量参差不齐，全部依赖于销售人工外呼，会造成外呼资源的浪费；遇到活动推广带来了大量的线索，又会因为销售团队人员有限，无法及时消化所有线索，导致一部分线索被浪费或跟进滞后错过最佳转化时机。种种问题的根源在于，缺少必要的线索培育机制将低熟度的线索培养成高熟度，缺少关键的线索评分机制来筛选高质量线索，缺少实时的联动机制告知销售优先触达高意向线索。用户情况不明朗，沟通效果差即使销售通过电话、企微等方式联系上了用户，也会因为对用户知之甚少，只能频繁地问用户问题“索要”信息，引起用户反感，导致沟通效果差、转化率低下。当然，不排除个人销售能力强的员工，通过自身能力弥补系统的不足，但若能在系统层面解决这一问题，将对销售团队的整体转化率有质的提升。基于上述的诸多挑战，神策数据在线索转化全链路上研究和制定了综合解决方案。算法评分机制标签画像平台智能策略引擎一图神策数据线索转化全链路解决方案一以线索质量参差不齐的问题为例，目前主流的解决方法是对线索进行评分，通常的做法是基于不神策研究院SRi同的规则制定不同的分数，例如用户活跃了加多少分，访问了课程详情页加多少分，加购物车了再加多少分，再配合一定的减分机制，以这样加减分的方式，对一条线索进行评分、分级。看似完美的方法，在真正落地时其实困难重重，例如哪些行为要加分?不同的行为分别加多少分?这些细节都会在落地时造成极大的困扰，当然可以利用数据分析、专家经验来解决这些问题，但是每次策略调整都会耗时耗力。所以，在线索质量的问题上，神策数据自研了算法评分机制，基于机器学习技术利用历史数据来构建用户转化概率预测模型，再利用预测结果进行分级，且当只有训练模型的准确率、召回率达到一定的标准才会上线。一方面利用机器智能决策来解决规则型评分机制中各种细节的困扰，另一方面又能保证每一次策略迭代都不再是“开盲盒”。2)完整的数据应用闭环有了线索评分、分级，仅仅是万里长征走完了第一步，如何平衡数据准确性和实时性，如何将这些评分数据与销售转化工作有机结合，也是一个难点。在数据与业务结合方面，我们可以借助神策智能运营的策略引擎，实现批量圈选用户进行线索培育，也可实现实时触发进行关键时机一对一沟通转化。更关键的是，可在神策智能运营中实现转化率、转化效率的内外部多重目标实时监测，从而实现数据在业务中的闭环应用。当然，上述这一数据在业务中的闭环，除了可应用在线索转化场景，也可拓展延伸到课程续报、流失召回等场景。3)全链路综合解决方案除了上述提到的单点能力强化、场景闭环应用外，我们提供的解决方案覆盖的场景和具备的能力包括且不限于：●实时的数据BI看板，方便管理层及一线销售及时了解业绩●多维度下钻分析，满足销售运营、分析师的数据分析诉求●智能预警及多样的通知方式，保障异常情况快速响应与处理●线索转化概率预测，科学高效地解决线索评分与分级问题●智能运营策略引擎，实现数据在业务中的深度应用●Webhook通道对接，低成本地实现关键时机触达用户●用户标签体系与单用户画像，助力销售一对一转化●企微客情卡，赋能班主任沟通与标签反打、信息记录针对线索转化全链路的解决方案，我们遵循从易到难、从前到后的原则，给出了建议性的建设层次、目标，如下图所示：一图线索转化的建设层次与目标一同时，考虑到不同的公司已有系统不同、数字化水平不同、产品研发能力不同，我们也可以基于企业的实际情况做出诊断，给出外科手术式的建设规划方案，精准地解决教育机构目前在线索转化链路中存在的问题。学员购课后，为了让学员达到更好的学习效果，应该将学情分析贯穿学员学习的完整过程，并制定相应分层运营策略和教研教学服务优化流程不断迭代学习服务。当学员学习积极度高、学习效果好，可以树立教育机构口碑传播，正向促进学员的复购转化率和转介绍率的提升，为企业创造更高业务价值。学情分析重在“分析”,将“学情”进行拆解，贯穿学前、学中、学后，对学员学习情况进行准确的理解和把握，它是学习目标的设定基础、教学内容的剖析依据、教学策略选择和学习活动设计的落脚点。学情分析对教育机构的价值主要体现在教学、运营和营销三方面：教学价值基于对学员学习数据的分析，进行课程开发和优化、教学服务的设计和优化，从而提高学员积极性及教学质量，依托课程生产和教学服务实现教学价值。运营价值针对不同学习进度、学习积极性和学习习惯的学员，制定相应的运营策略，充分使用私域流量提升留存和转介绍率，从而带来低成本的增长裂变。营销价值教学与营销数据打通，打造清晰的用户画像，在互动场景中植入营销元素，以此带来更精准的投放、更低成本的营销投入、带来更高复购的转化率。近几年，越来越多的教育机构逐渐认识到，在提升线索转化率的同时必须关注学情。而学情分析面临的现实则是：一图学情分析面临的四大难点-学情分析包含内容不清晰：即使进行桌面研究也会发现各种论文、文章均对学情分析有不同的定义，眼花缭乱。没有具体合理的指标体系：导致：①业务同事常感觉“数到用时方恨少”,然后不停提数据需求，最终造成埋点多、数据乱、效率低；②当业务结果异常时，靠单一数据或者不成体系的数据很难快速定位具体原因，当想要实现某个核心指标增长时难以快速找到着手点；③战略目标与一线业务人员目标难对齐。核心指标的定义和采集方式不清楚：一些指标在业内甚至一个企业内部有多种定义，导致业务同事沟通时会出现由于统计口径不同而数据结果不一致的问题；另外，还会出现机构想看某个指标(如观看视频时长、完课率等指标)但不知道该如何埋点的情况。没有应对分析结果的措施：没有机制保证数据分析结果之后的业务动作，以及数据反馈的闭环机制。4)学情分析系统解决方案由于以上种种问题，导致学情分析效果大打折扣。神策数据基于服务数百家教育机构的经验，提出如下学情分析架构来系统解决学情分析的问题。我们将学情分析分为三个阶段：阶段一：教学设计。分析学员的学习起点，并依据学习起点确定教学目标，选择教学内容和教学阶段二：教学实施。通过学中学习数据监控洞察，采取策略，实现到课率、完课率的提升。分层刺激学员复购。如此循环，让学情引领教学。一图学情分析系统解决方案一学前学情分析过程，所以我们需要在学前对每个学员进行研究，然后指导教学设计。举个例子，训练营课程可以在课程开课之前进行调研问卷发放，了解学员的知识基础、学习目标、学习需求、学习习惯、可接受的作业量以及能否接受预习等。虽然有时课程内容在课程售卖前已经确定，但仍可以根据调研结果设计适配于本次学员的课程案例、课程重点难点、作业量、预习要求等，尽可能从一开始就针对学员特点设计以保证教学效果。学中学情分析的教学实施包括组织教学活动，关注学习状态以提升到课率、完课率。通过学中对学员学习数据监控洞察，采取运营策略，实现到课率、完课率的提升，具体分析框架●根据学中业务需求搭建评估指标体系●设计埋点方案采集学中学情数据●搭建数据看板，实时查看学中学情数据●及时洞察数据异常，定位解决问题，提质增效促进学中效果学后学情分析学后学情分析包括评估学习结果和课程、辅导员、讲师满意度，然后根据评估结果优化教学方案和服务方式，及进行学员进阶意向分层促进学员复购。学员的学习数据，可以帮助教学教研老师评估授课质量，优化课程内容、试题内容，取长补短；可以针对不同学习状态的学员给予个性化学习教学与辅导，提升教学服务品质。复购常见于素质教育的老生续报和交叉复购的场景、职业教育技能培训类的交叉复购场景中，提升学员复购率也是教育机构关注的核心业务环节之一，促进老学员的复购转化比拉新转化成本更低，效率更高。如何提高学员复购率?一方面来自于老学员学习服务过程中对课程、老师、服务的整体满意度，这是对教育机构形成信任和口碑的基础。这部分内容已经在上一节中展开讲述，此处不再赘述。另一方面来自于对老学员进阶意向分层跟进和站内课程运营位个性化推荐，提升老学员复购转化率。这两部分的内容我们将在接下来展开讲述。1)老学员进阶意向分层跟进量化关键行为：根据老学员的学习行为、兴趣偏好，结合关键付费意向行为，进行量化打分。比如浏览商品详情页1次，计1分；浏览商品详情页+预约试听课，计3分；全部参与关键付费行为，计10分。进阶意向分层：根据评分对学员进阶意向分层为：高意向学员、中意向学员、低意向学员，并针对不同意向度学员确定针对性复购运营策略。策究统或推送给企微班主任，由业务人员及时一对一跟进学员复购。发新策略，形成闭环迭代优化体系，整体提升学员复购转化率。一图量化关键行为，提升学员复购率一基于老学员的用户行为数据、学习行为、兴趣偏好、购买偏好等用户标签画像，个性化推荐站内我们需要关注和分析的方向主要有四个：用户使用意愿。订单的贡献情况。户对不同类型坑位的偏好。在坑位路径中流失的原因。教育机构数字化运营的方法论及实战坑位流量监控坑位流量监控坑位成单归因分析坑位内容优化坑位类型搜索栏轮播图首页信息流类目导航栏相似课程猜你喜欢个流量分发一图运营位个性化推荐一神策研究院提升转介绍的转化率，利用社交关系低成本获客活动参与效果评估核心页面诊断分析目标用户分层运营用户标签分层老用户参与分析新用户转化分析活动PV、UV转化率流失率停留时长活跃用户留存率付费用户数付费转化率复购率活动入口分享留咨新客转化一图产品+运营双视角，提升转介绍率-1)活动效果评估活动效果评估三要素：评估对象、评估方法、评估结论。先确定我们评估对象，即活动核心目标，如留咨用户数、正价课购买用户数、正价课购买金额，可搭建看板进行监测，除了核心指标也可以监测活动过程指标。然后确定评估方法，即和谁比，常见的和既定目标或者往期同类活动比较，了解达成的情况。另外重点查看成本和收益情况，计算ROI,离线计算成本数据等。3-15(二)2022-03-09-2022-03-151过去。3-15(二)3-15(二)3-15(二)一图神策数据转介绍整体指标面板(模拟数据)-1→④策略优化2)老用户分享路径优化老用户分享路径的优化目标主要是对分享率进行监测，低于预期值进行探索分析，进行A/B试验提供产品优化方向或提供用户运营策略方向，转化率出现异常时进行问题诊断。首先，搭建分享路径实时监控看板梳理老用户转介绍活动分享的路径，确定核心关键行为节点，构建核心指标体系，并进行埋点数据采集，带上关键属性信息，搭建转介绍活动实时监控看板，了解转介绍活动过程和结果数据。项説活动入口1曝光UV活动入口2点击UVW率12345其次，指标预警时，按问题界定→问题拆解→分析验证整体框架解决问题，提升转介绍率1.创建关键预警指标邮件、企微群、系统通知验证局部/全部问题：神策研究院问题界定：可参考比较的三个方向为：当问题被详细确认，解决方案也就出来了。所以在拿到问题之后，我们首先需要对问题进行拆解，深度下钻到较细的颗粒度。率在下降时间点前后是否一直下降。整体的问题一般影响面较大，通过核心维度下钻可以定位，彻底解决，也可以通过运营策略短期内尽快解决问题。转介绍的老用户也可以看作一个特殊的渠道，就像投放落地页一样，承接拉来新用户的留咨页面也很重要，许多教育机构也会对留咨页面进行A/B试验。目标和迭代动作重点在于对留咨率分析，分析后产出留咨页面迭代的建议，可做A/B测试验证(产品层面可以做的事情)。分析思路留咨率代表用户浏览留咨页面后留咨的比例，我们可以直观判断效果如何。若留咨率较低，可以将浏览留咨页面但是没有留咨的用户创建一个分群单独分析。通常可以从三个维度来看：留咨页面浏览次数分布、留咨页面浏览时长、留咨页面触达深度。这三个维度都可以去判断未留咨用户对页面的兴趣程度，比如留咨率20%,流失80%。流失这部分用户，首屏触达深度70%,第二屏触达40%,平均浏览时长40秒，80%用户浏览1次。根据用户浏览时间判断用户有认真看留资页，但结合触达率，我们可以猜测用户可能没有通过留资页捕捉到利益点。对比发现转化用户的触达率比未转化要好，可以尝试做布局的A/B测试，将利益点前置凸显，验证效果。4)老用户的分层运营策略目标和迭代动作除产品侧之外，我们可以通过运营侧的触达干预促进转介绍分享和转化结果的闭环。基于策略做A/B试验，比较做和不做的差别、不同策略文案等差别，将好用的策略落地执行。分层思路在活动的不同阶段，以及用户表现出不同的分享意愿、分享频次、邀请来的新用户行为转化深度和频次进行分层运营。这里我们可以基于用户的属性、行为数据和业务数据构建转介绍场景下的标签，便于对用户进行分层。推送的要素主要包括受众用户、触达时机、触达通道和文案、效果评估。神策智能运营可以帮助教育机构便捷实现这一诉求。策略样例这里梳理了三种运营场景，对于未参与过转介绍活动的用户可以促其首次使用；对于之前参与过但近期未参与的用户进行促活；对于完成阶段性目标的老用户进行触达提醒，来优化活动的效果。具体示例如下：国选用户定义圈用户的属性or事件场景推送第略时机内容/文案注册未付费学员从未使用过转介绍功能注册成功、浏览活动页面每周X19:30通过push,且单个用户只参加1次限时送课!送好友1节真人外教试听课/3节Al课一起学习打卡!你也可获得精美礼品，点击查看。付费学员从未使用过转介绍功能订单完成、浏宽活动页面单日19:30通过push,且单个用户可参加1次e.g.礼金降临!200元学习礼金就差你没领，报课立减，手慢无>注册学员近X天内没有使用过转介绍功能注册成功、浏览活动页面每周四晚上19:30发送。e.g.本月的8500币福利，你还没领吗?点击领取!付费学员近X天内没有使用过转介绍功能订单完成、浏览活动页面每周五晚上19:30发送。e.g.本月的8500币福利，你还没领吗?点击领取!会员币商城活跃用户商城商品页面浏览/商每周三晚上19:30,自动触发。还差一点点，就可兑换商城礼品。来任务有礼，领取超多币续报窗口期学员支持导入学员的手机号促目标人群参与活动邀请好友，立刻领取500礼金包!续费报名不怕贵!月活动通知，增加活动曝光全部注册用户X月任务有礼来啦!邀请好友，得新礼!被邀请的新用户商机状态更新时：注册邀请新用户注册被邀请的新用户发生注册行为给推荐老生发送进度提醒e.g.【新学员注册】您与学员151xxxx8109已成功绑定推荐关系，500币已存您的入账户；邀请新用户注册数被邀请的新用户商机状态更新时：试听课程邀请新用户试听到课被邀请的新用户发生试听行为给推荐老生发送进度提醒【新学员试听】您邀请的学员151xxxx8109已成功试听，2000币已存入您的账户；试听到课数被邀请的新用户商机状态更新时：购课时触发推送邀请新用户购课被邀请的新用户发生购课行为给推荐老生发送进度提醒邀请新用户注册完成自动提醒新用户留资数成功推荐X人试听课程邀请新用户试听完成自动提醒新用户试听数成功推荐X人购买课程邀请新用户购课完成自动提醒新用户留资数具体需要结合客户的目标和业务场景需求来针对性设计策略。四、实战：教育机构数字化运营前沿实践在神策数据服务的教育客户中，很多已经完成或正在进行数字化运营转型，通过数据驱动实现精细化运营。在这一章节，我们选取了神策数据服务过的典型职业教育与素质教育客户的数字化运营实践案例，希望能为大家带来更加丰富的视角。某国内一线职业教育机构开设了建工、财经等培训项目，累积付费学员2000万+,在提升线索转化率方面有着急迫的诉求。该教育机构当前的做法是，通过各类投放方式，获取大量新线索，再由销售团队开展线索跟进工作，在此过程中主要面临以下三个问题：线索质量难判断一方面，由于该教育机构的线索来源分散，没有统一的用户数据平台，难以整合分析；另一方面，缺乏对用户在各触点的行为数据收集，难以全面洞察线索画像。线索跟进不及时该教育机构之前积累了大量存量线索，采取了无差别电销跟进的方式，这种做法比较耗费销售人力，且容易撞单；更严重的问题在于高意向的线索没有专门团队进行及时跟进，极易错失最佳转无法赋能一线销售该教育机构的学员数据分散在各平台上，虽然日常会依赖人工跑数、制表的方式产出数据报告，但无法形成一线销售可直接利用的信息，而且课程销售对学员的跟进情况难以及时回收。为解决上述问题，神策数据帮助该职业教育机构搭建了线索分层体系，并且通过智能运营平台，把学员跟进策略自动下发给一线销售，具体内容如下：首先，通过用户关键行为评分，实现对线索质量的准确判别，需要通过以下三步来实现：第一步：通过对线索流转过程进行梳理，实现线索阶段标准化。比如根据线索的跟进目的可以划分为五个阶段：初筛阶段、培育阶段、跟进转化阶段、持续服务与沉默激活阶段。第二步：找到转化关键行为，设计线索评分规则。比如在线索新手期内会产生的关键行为有浏览课程详情、进入直播、搜索等等，完成这些关键行为的频次高低，代表着线索对课程产品意向度神策研究院数据结果实时转化为可视化的标签信息，才有利于辅助课程产品的营销。生命周期新手期注册7天未付费，完成任意A级行为次数≥20次注册7天未付费，完成任意A级行为次数≥5次注册7天未付费，完成任意B级行为次数≥5次成长期成熟期复购期沉积期浏览课程详情页点击搜索录播课学习行为B一图线索分层&用户标签画像(模拟数据)-其次，通过线索培育策略的自动下发，有效推动线索进阶。经过上述线索质量的评分，初步实现并通过神策智能运营平台自动下发，随着线索状态的变动，让销售人员能够清晰下一步需要执行一图线索培育策略自动下发一再次，实现线索转化效果的闭环追踪，需要对销售跟进情况进行回收统计。从数据层面来看，需推送至该职业教育机构的CRM平台；另一方面，通过CRM的跟进结果反馈至神策平台，结合SDK采集