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具有颠覆性的K12在线教育产品长啥样?

作者简介TMT投资人张泰伦,曾在教育集团负责投融资,之后参与在线教育项目

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        10月12日,作者发布了分析目前市面上典型的在线K12产品——《这些K12在线教育产品,确实没有惊艳的》。在本期的这篇文章中,作者将描述自己心目中理想的K12教育产品特性。张泰伦博客

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成功的K12在线教育产品是面向刚需的

        成功的K12在线教育产品应当是面向刚性需求的,为啥呢?

        以高考为指挥棒的教育体制决定了素质教育仅是一句空话,向考试看齐、向分数看齐是很可笑、可气的现状,这仅凭一己之力是难以改变的,必须接受现实。

        K12巨大的市场规模是建立在刚需之上的,如升学、考试、补习、作业等,只要能提高学生在当前教育体制中的表现(分数),家长就对价格不很敏感并且有动力参与。相比而言兴趣类、素质类占比不大,对于学生和家长也不重要,甚至越临近高考越边缘化。

        刚需有两个方向:一个是帮助学生更好地学习、更有效地吸收理解知识、又快又准的做题、更准确地报志愿等;另一个是帮学生提高效率、减少负担、更轻松愉快地学习。

不要和用户的“懒惰”作对 符合人性吧!

        贪婪、懒惰、嫉妒、虚荣、好色、从众、自卑,大家都知道用户这七宗罪。为什么文章一开始列出的互联网题库产品都半死不活呢?主要因为他们和用户的“懒惰”作对。

        有一种健身房模式,先预付全款,之后每健身一次就返还一部分,如果完成全部健身计划就全都退还给健身者。这种模式为什么没做起来呢?因为大多数人懒得健身嘛,返款诱惑的“贪”干不过“懒”。而真正想锻炼的人也不在乎健身房返款这种模式。而团购的崛起正是利用了“贪”。

        可见产品必须符合人性,不然活跃度、留存率会很低。

目标用户群体是海量的 不少于三四千万

        既能满足刚需、又符合用户人性的产品有机会成为入口级产品,具有如下特点:海量用户、高粘性/高使用频率、有内在价值、使用便捷UE好等等。

        对于近2亿中小学生的总群体,新产品的目标用户群体规模应不少于三四千万级别,每周使用频次应不低于10-15次,应能切实帮学生解决具体问题。

byebye被山寨的可能性,就得设高门槛

        几个人干几个月开发出个APP,短平快,但太容易被山寨。有持久力的产品,要么有别人难以企及的技术或资源,如INTEL这种芯片厂商,要么有极高的网络外部性,如QQ。

告诉你一个新思路——APP“扫题”

        基于对现状的分析和新产品的要求,笔者认为新产品应定位于帮学生作题减负,即通过APP调用手机摄像头扫描题干,上传到云端进行OCR识别后搜索匹配的答案和解题思路,反馈给用户。

       ·杀手锏:不会、拿不准的题目,扫一扫就找到答案,精品题还有解题思路。

       ·底线:国内一二三线城市主要中学学生,对常用的任一本教科书、练习册、历年考卷中的任一题目扫描,匹配率不低于50%。

       ·谁来学:以中学生为主,以非毕业班为主,成绩排名处于前20%的非重点用户。以学生为唯一用户群,不考虑学校、教师、家长的需求。

       ·教什么:先从数学切入,之后扩展到物理、化学,然后是语文、英语,副科不理。

       ·多少钱:每科5-10元包月,一份便当钱,学生自己也掏得起不用求家长。

       ·怎么买:除了网银、支付宝外,还应有更屌丝的方式,比如Q币、手机充值卡等。这是为了便于学生直接充值,不依赖家长控制的网银。

       基本流程:

       (点击查看大图)

       以数学题为例,对题目的结构化处理类似如下方式:

       某人投资81万元购买一生产线,第一年维修费为1万元,以后每年增加2万元,把该生产线出租后,每年收入租金30万元。

       ·若扣除投资和各种维修费,则此人从第几年开始获取纯利润?

       ·此人决定在年平均利润最大时,以46万元出售该生产线,则需经过几年,此时此人获利多少?

       题型判断:问答题

       关键词:投资、生产线、维修费、租金、利润、年平均利润

       名词型变量:某人

       数值型变量:81、1、2、30、46

       有1000名学生考试,考80到100的学生的频率为0.39,现在采用分段抽样的方法抽100名学生。甲同学的分数为95问他被抽到的概率。

       题型判断:问答题

       ·关键词:学生、频率、分段抽样、概率

       ·名词型变量:甲同学

       ·数值型变量:1000、80、100、0.39、100、95

      

      ·题型判断:填空题

      ·关键词:平方根

      ·名词型变量:

      ·数值型变量:

      上述处理是依据预设逻辑和算法实现的。

      对于题目,数据库应至少包含如下信息(Tag):

      编号、上传者、上传时间、历次编辑信息、状态、地区、学科、年级、章节、对应的知识点、来源、题目主干、题目问题、题目类型、题目相关图片、题目答案、解题思路、关键词、名词型变量、数值型变量、相关公式/函数式、位置信息、被搜索频率、相关题目、用户反馈信息、都在哪里出现过、难度……其中一些信息可逐步添加。

      为减少条目,可以做些合并优化,比如同样是李白《静夜思》题目主干,会有很多个、很多类型的问题,如能整合,数据库应可减肥、搜索效率应会提高。

那些需要我们攻关的技术关键点

        ·题目扫描:类似微信扫一扫的功能。现在手机配备的摄像头像素越来越高,诺基亚已推出了4100万像素的手机。高像素摄像头手机的逐步普及有利于提高扫描的质量。此外随着流量资费的逐步下调、未来4G网络带宽大幅提升、WIFI网络的普及,能有效降低流量成本、提高传输速度。

        ·OCR:这方面有难点,主要是有各种理科的符号、公式、算式、函数。此外图形、图案只能识别为图片。

        ·结构化处理:需要根据各科知识点梳理本学科各种题目的结构、特点,加以提炼,形成一套处理逻辑:判断题型的方法、哪些词是关键词、什么样的数据是名词型变量、数值型变量等等。

        ·海量数据搜索:和搜索引擎类似,不赘述。

        ·模糊匹配的先后推荐逻辑:包括各种权重设计,如关键词、常规数据、变量数据、图形匹配度、位置相近度等。

        ·高并发、分布式系统架构:这个得用Hadoop吧。

K12低标准化如何攻克?

      海量的题目内容是关键核心,为了达到至少50%的匹配度,粗略估计仅初中数学一科应需要1-2亿道题的题库,初中5门主科题库规模5-10亿道。如果算上高中,总规模会超过20亿道。每道题都要有答案,教科书、主要参考书、主要习题集、历年考试真题涉及的题目基本要有解题思路过程。

      各地一纲多本问题比较严重,教学大纲和考试重点各有不同,所以需要海量的题库。对题目的结构化处理能力如能提高,可以适当降低题库数量规模的要求。

      题目来源:各省市各区县各学校的历年试卷,这基本是无版权的;教科书、参考书、习题集等等,版权问题?向某雷学习吧,这不应是问题。

      电子化方法:有些题本身有电子版;纸质版的就要扫描识别,结构化处理然后入库。其中扫描识别环节工作量极大是劳动密集型工作,有种富士康的赶脚,可考虑外包到越南这种地方。我真没开玩笑…这是一项高成本、周期长的工程项目。此外,每年都要把当年新题更新入库,这部分增量应该相对不大了,现在都是抄来抄去的。

      答案/解题思路:通常教科书、习题集这些纸质书中题目都有答案,部分试卷也能找到答案。对于没有答案或很难找到答案的,也得用富士康方式,找一大群相关大学生兼职做。

      团队能力需要覆盖:搜索引擎、Hadoop、学科专家、OCR、资深工程项目管理(海量题库)等。

      如果做中学各门主科一共20亿道题的规模,粗略估计投入在7-12亿人民币这一规模(仅为系统开发和内容开发成本,未考虑硬件和网络成本),有一定伸缩性。

      为控制风险,产品完全可以分学科分阶段做,第一阶段线上初中数学(前期技术和内容开发投入粗略估计6-8千万,不含硬件),被市场验证后再上高中数学,乃至其他各科。

      如果产品技术过关,内容丰富,势必能满足刚需、符合人性、入口级的要求,全国近1亿中学生均为潜在用户。

      假如是收费产品、500万学生使用、平均每科包年30元一共5科,则一年收入7.5亿元。和投入比较,预计不到两年回本。这主要取决于产品本身,做得好回本就快。

      假如是免费产品,则拥有智能机的学生基本都会成为用户,不准确估计有3000万人以上,且工具类产品使用频次较高,ip、DAU指标势必不低,通过增值服务变现无难度。比如针对弱项提供收费视频课程、引导到线下合作辅导机构、名校名师高价在线讲座、甚至未来可以提供升学方案报告,想象空间比收费产品大。

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