在线教育保持增长的数据分析

疫情之下,在线教育需要时刻思考这些问题:怎么拉新,如何变现?如何留存,保持增长的密钥是什么?

导语:

疫情之下,在线教育需要时刻思考这些问题:怎么拉新,如何变现?如何留存,保持增长的密钥是什么?

机遇与挑战并存,在线教育急需破局

2020年突如其来的新冠疫情,使得学生们“足不出户”,同时教育部宣布延期开学,教育局发出“停课不停学”的倡导,一时间教育行业超量活跃,众多新玩家入局,老玩家捐钱捐课,传统教育也纷纷转型线上。

当教育行业面临挑战和机遇同时到来时,在线教育企业如何在疫情之下抓住机会快速突围呢?

疫情之下,在线教育如何保持持续增长?

商助在线教育解决方案,强势助力企业保增长

作为大数据分析的先行者,商助科技深耕行业多年,深挖教育行业运营中的关切问题,推出教育培训行业解决方案,以数据为根基打通线上线下业务,实现精细化运营。通过全渠道数据管理平台帮助更多的教育企业,实现业务增长。

依托商助科技完善的数据分析平台,商助科技在线教育解决方案,具备四大优势:

1、全平台多渠道一站式监测平台 ,提升运营效率

商助科技在线教育解决方案,打通PC端、移动端到微信、H5和小程序的所有数据,全面了解用户,从用户首次接触到产品和服务,到用户下载注册,使用产品获得价值,到最后的转化全过程。帮助企业不断优化迭代产品,提升运营效率。

疫情之下,在线教育如何保持持续增长?

例如:采集分析各个渠道来源情况、平台学员新增、活跃、学习时长、学员分布、课程付费转化等等这些数据,想详细了解,可关注商助科技官网,免费体验试用。

2、关注付费转化,优化每一个关键环节,提升营收转化

通过商助科技在线解决方案,用户可以清晰的观察到用户在每一个环节转化、流失情况,进而通过这些数据支撑判断在每一个关键步骤的是否有优化的空间,洞察具体的用户情况,通过数据精准定位目标客群的付费节点,多维度匹配客群运营策略,促进付费转化。

运用用户增长2A3R分析模型,从用户获取、路径、留存、收入等五大块,可分析产品的生命周期,洞察每一个关于增长和营收的环节,指导在线教育企业因时制宜的制定运营策略。

疫情之下,在线教育如何保持持续增长?

此外,通过商助科技独有的智能推荐系统,推荐会员想看到的内容,提高会员黏性,实现精准营销。既满足了企业的精细化用户运营需求,又帮助企业以更低成本、更高效的提升收入和用户满意度。

想要详细了解商助在线教育解决方案,是如何帮助企业提升付费转化吗?登录商助科技官网,免费体验试用。

3、提升产品体验,促进拉新,增加用户留存和粘性

首先针对教育行业提供众多运营场景,“比如当非付费用户进入到网站页面,就开始记录下他的浏览路径和行为路径,包括关注的课程、导师等等,进行数据采集。然后再根据用户的特点,推荐他可能感兴趣的课程,最终将其转化为付费用户,促进拉新”。

疫情之下,在线教育如何保持持续增长?

其次通过线上线下数据整合,洞察用户行为数据,多维度分析,定位用户过程中的问题,优化产品逻辑,提升用户体验,使运营人员快速探究用户的需求,自主分析、高效决策,快速迭代产品与服务,提升用户留存。

运用商助科技在线教育解决方案,企业可以通过数据分析找到用户留下来的原因,寻找用户留存相关因素,产生优化新思路,并通过数据评估优化效果。

比如影响用户持续登录平台/持续学习的因素众多,如何去挖掘关键性因素呢?可以将同一时期的留存和流失用户分群进行分析,在事件分析中通过对比流失和留存用户的行为最大差异,识别影响用户留存的关键事件。接下来,再针对该事件将用户分群,对比不同用户群的留存差异,最终找到影响留存的关键因素。

4、活动监测,调整优化活动运营方式

商助在线教育解决方案,通过全面的数据采集,打通线上线下业务,监测每个渠道的最终转化成单情况,衡量哪个渠道来的用户是最多、质量最好的,进而对活动进行优化调整。

疫情之下,在线教育如何保持持续增长?

在疫情期间,伴随客户的大增长,很多教育企业加大了渠道和广告的投放,用数据衡量所选择的营销渠道在向目标用户推广学习平台/课程时的有效程度非常的重要。

例如针对SEM投放,商助科技可以评估支持实时的查看具体到每个关键词带来的流量以及注册、购买等转化情况,以此为依据对SEM投放策略进行更有效的优化。

在广告投放方面,付费广告渠道最常见,但教育还有一些像微信以及站内的一些活动渠道,如邮件EDM广告监测,通常在进行活动监测时,大部分工具都只是关联了外部渠道,不能有效的监测全渠道的数据。通过商助在线教育解决方案,帮助企业选择最优广告渠道和优质广告位,大大节省公司成本。

总之,在线教育行业,迎来的这个春天不会是短暂的,因为和许多其他行业一样,加速线上化,将是教育行业的长期趋势。教育企业要抓住这个春天,审时度势,选择适合自己所需要的分析产品,实现业务的可持续增长。

本文由 商助科技 投稿至 数据分析网 并经编辑发表,内容观点不代表本站立场,如转载请联系原作者,本文链接:https://www.afenxi.com/79672.html 。

(1)
上一篇 2020-07-11 14:45
下一篇 2020-07-18 18:56

相关文章

关注我们
关注我们
分享本页
返回顶部