“1998年一个小小的 idea,没有想到竟成就了那么大的产业。”iTutorGroup 创始人、董事长兼 CEO 杨正大在创业20年后如此感慨。
这位教育行业的老兵经历了教育产业从线下到以线上为重的迁移,“就像我在用 iPhone 前是用的诺基亚,我一直没办法想象没有实体按键要如何打字,但是用了 iPhone 之后,就再也回不到诺基亚了,现在就是这种感觉。”杨正大说。
2015年,iTutorGroup 完成了近2亿美元的 C 轮融资,投资方包括新加坡政府投资公司、中俄基金、高盛及银翎资本等知名投资机构。
上述这笔被称“刷新记录”的融资,发生在中国的教育市场变革的前夕——2018年是公认的中国教育市场企业走向资本市场的大年,大批中概股教育公司扎堆登陆美股。
iTutorGroup 专注于成人在线英语市场,目前正在进行上市前最后一轮融资。未来,杨正大计划将资金用于人工智能方向的投入及加快平台化的建设,以及加大青少儿项目的市场投入。
流量思维真的重要吗?
如前所说,中概股赴美上市教育类公司目前有24家,教育行业占了4家,占了 17%,而这一比例在今年上半年就被打破:自年初的尚德机构,精锐教育,安博教育,到上周的朴新教育,已新增4家教育机构成功在美 IPO。
由于具备成熟的商业模式,及市场份额可期,在线教育在一级市场算是比较好的标的。
今年1月,DaDa 英语宣布完成了1亿美元 C 轮融资,由好未来,环球老虎基金共同领投;6月底,VIPKID 完成新一轮5亿美元战略融资,由Coatue、腾讯公司等领投。
iTutorGroup 也已经启动了新一轮 Pre-IPO 融资,计划明年上市,地点在美国或者香港。
左手是资本涌入的疯狂与火热,右手却是全行业几乎亏损的现实。从已有的公开数据来看,51Talk 自2016年上市披露财报以来,持续处于亏损的状态;VIPKID 被彭博社爆料,2017年亏损11.62亿元,今年预计亏损18亿元。
iTutorGroup 并未披露盈利状况。但杨正大告诉钛媒体,“2017年公司的营收是3.5亿美元,目前现金流为正”。
“现在有一些公司不断地去融资,融了钱就去抢老师、抢学生、抢市场,但我觉得这不应该是我们经营这个行业的原则。”杨正大说。
在他看来,通过“烧钱”的方式来获取学生不可取,这是因为,“互联网经济的网络效应在教育行业中的影响极其有限。”
还有一个很残酷的现实是,在线教育的用户完成平台转移几乎没有任何成本。教育和医疗行业很像,假如病人在一家医院没有获得预期的治疗效果,就会请求转院;同样,在一家平台学习发现没什么效果,就会转移至其他家,甚至是中途直接要求退费。
“如果从互联网思维来看,拿到了足够大的用户量就是壁垒,那你应该去做这样的事情。正如微信起来了就没有米聊,你越多朋友在 Facebook,你转移其他平台成本就越大。但教育不是一个赢者通吃的行业。在教育行业里,没有大者恒大。”
以往通过免费内容产生流量,通过免费工具产生流量的商业模式,在教育领域,已经被验证失败,比如题库类产品。通过免费流量形成的商业模式,一旦涉及到付费,就很难形成一个完整的商业闭环。
假如客户习惯了平台上获取免费商品,那么他的付费意愿就很低。任何可以大量且快速复制的产品,在互联网时代就被“默许”应该是免费的,这些产品的边际成本几乎为零。边际成本为零的产品,很难在互联网上产生实际上的收入。
传统的大规模开放式的在线课堂本质上属于线上出版行业业。在杨正大看来,MOOC 鼻祖 Coursera 不过是一家在线出版公司,属于“制造业思维”下的产物——我做了一份教材,我希望几百上千人看。教师去开课,学生去买课,双方基本上不存在互动。
但用户愿意为服务付费的意识正在增强。杨正大把教育行业看成是服务业的一种,无论是线上还是线下的教师,如果学员感受到花费了教师的时间,就会认为付费是理所应当的。
AI技术是“规模不经济”的解药?
每个人都是差异化的个体,都渴望得到个性化的服务。但是个性化学习平台,能否实现规模化扩张成为了商业模式成败的关键所在。
这个赛道一直面临着“规模不经济”的结构性矛盾。随着学员规模化扩张,公司在市场、营销、管理以及优质师资的管理上的成本也逐步扩大。从现有的案例看,上文中提到的龙头公司的亏损数字就是证明。
目前市场上真人外教的毛利率为40%至60%之间。已经在纽交所上市的 51Talk 最新一季财报显示毛利率为64.6%,DaDa 创始人兼 CEO 郅慧也曾向钛媒体披露,平台毛利率为60%左右。
iTutorGroup 很早就进入了真人外教一对一市场,据此前彭博社对这家公司的报道,“平台已经实现了 82% 的毛利率”,这一数据高于全行业平均水平。
杨正大向钛媒体证实了上述数据,同时表示,高毛利背后主要的功臣是他们利用人工智能结合大数据研发的技术工具,其中最主要的是 DCGS 动态课程系统。
DCGS 包含数据收集和算法两大部分。在数据收集部分,DCGS 通过对学习者的社会人口学特征和实时上课情况进行数据收集,积累大数据资料,包括学习者的年龄、性别、职业、分布地域、学习习惯、兴趣偏好、跨屏行为,与外籍顾问、同学的互动情况等。
在算法部分,DCGS 通过优化算法,对收集来的数据持续进行分析,动态调整并为学习者匹配最优的外籍顾问、同学,以及学习内容。每次课程结束后,DCGS 还会通过外籍顾问、教材、同学三方的反馈评分,进一步了解学习者的学习需求和喜好,不断完善后台数据库。
在线教育公司通常乐于拥抱技术,目前看得到的人工智能在教育行业的应用,是通过人脸识别技术,在线答题实时捕捉表现变化,积累个人数据。然后个性化地区针对每个学员,分析每个人的强弱项,推送最适合他们的教育服务,提升教育的体验和效率。
通过人工智能来提高教学过程的标准化,在一定程度上降低了新手教师教学难度,解决了行业的师资供给瓶颈。
但杨正大认为这些人脸识别和表情识别,是 AI 在教育行业最浅显的应用,真正能产生价值的在运营维护和销售管理层面。
比如说,每位学员会被系统打上128个标签,这些标签就是学员的 DNA,平台根据 DNA 调整应对策略。从学员交完学费加入第一天,就可以得知他退费的几率。
算法背后的思考的逻辑是,假如学员一个月在平台上完成了16节课,那么就可以得出一个结论,该学生的续约率超过了90%。因此,平台的 learning manager assistant(学习管理助理系统)一个很重要的环节就是确认用户是否上课超过16个小时。
如果系统对照标签之后,发现他符合高退费群体的特征,平台就会在一开始的向学员推荐一对一服务,并在海量的教师群体库中匹配这类学员所偏好的教师。一对一课程没有问题之后,继而推荐一对二或者一对三的教学服务,继而实现了高毛利。
相对于表情监控,对于学生数据的收集,开口时长才是最重要的数据,这其中还包括开口讲话的连续性和停顿性,来判断学生的流畅度。假如学生比较容易害羞,就要匹配积极的同伴在才比较好完成课程。通过微观资料的搜集,在加上算法,就能够让每一堂课的个性化做到极致。
“假如要达到理想的效果,对于运营模式就要做到非常细化的程度。可以将学生的年龄作为一个维度,也可以把英语水平作为一个维度,还可以根据学校的课纲版做一个维度。如果是针对成人而言,还要针对他在的行业做一个细分。这就是精细化的运营思维。”
教师的管理也是重中之重。iTutorGroup 现在有2万名左右外教,分布在全球80多个国家。如何跨时区跨地域管理,也是平台需要面对的一个重要挑战。
杨正大把教师也看作是平台的用户。他告诉钛媒体,管理教师的核心的问题在于,平台上的教师是否能够拿到合理的小时数。教师拿到的小时数越多,就说明教师对平台的依赖程度高,因此教师的稳定性也就越大。
如何让教师在平台上拿到更多的小时,继而获得更好的薪酬回报,算法也在其中发挥作用。当学生给该教师好评越多的时候,系统就会给教师推荐更多的学生,当教师课时累积到一定的程度,教师的等级又会往上再加一层。这样的一个激励制度完全设置在系统里。
如果教师离开了这个平台的话,所有累计的评分又必须从最基础等级开始,这样可以规避其他的平台以薪酬溢价来抢夺师资的可能性。
目前,iTutorGroup 每年在技术上的投入增幅大概在40%左右。人工智能的几乎赋能 iTutorGroup 所有部门,从学生上课到教师授课,从客户服务到销售管理等。通过大数据的收集,以及算法匹配,人工智能可以满足每个人的个性化需求,杨正大认为,这不仅是公司能顺利开展一对多业务提高毛利率的基础,也是未来公司应该具备的武器和应有形态。(本文首发钛媒体,作者/李程程)
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并非规模一定产生经济