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教育@在线教育下半场四大“围城”( 二 )


1、技术制胜：效果2.0时代的关键壁垒
早在2017年 ， 业内就喊出了在线教育已进入效果2.0时代的声音 ， 笔者认为 ， 目前行业依然还处于这一阶段 ， 对于效果的追逐还远未到结束的时候 。 核心原因就在于 ， AI技术还不足够成熟 ， 无论是对于其本身还是其在在线教育领域的应用 。
教育是个重决策领域 ， 原则上来讲 ， 在教育这个语境里 ， 效果应该是用户的核心诉求 ， 是关乎商业模式能否形成闭环的关键 。 毕竟 ， 对效果的不确定性将极大引发决策的不确定性 ， 更影响付费的意愿和连续性 ， 进而影响到在线教育企业的盈利能力 。 可以说 ， 效果天然就是教育的核心痛点之一 。
AI与教育的融合 ， 让我们看到了迭代教育形态和教育模式、让效果更进一步的可能 。 但正如科技部的报告所展示的 ， 在线教育领域要真正进化到基于具备认知与强交互能力、以自适应学习为代表的因材施教阶段 ， 还需要很长的路要走 。
对于AI教育来讲 ， 深度学习技术的突破 ， 对于在线教育企业迭代自适应学习系统具有关键性作用 ， 机器学习在辅助场景交互中也将会发挥越来越大的作用 。
在在线教育这条拥堵的赛道上 ， 究竟是做大 ， 还是做强 ， 我想在技术的追逐上 ， 将会率先给市场以答案 。
2、用户池互补的威力
不可否认 ， 在在线教育整体渗透率还不足10%的当下 ， 围绕用户的争夺 ， 肯定是未来的
主战场之一 。 不过 ， 关键在于 ， 海量用户与AI技术能否在场景使用中有效融合和互补 。
我认为 ， 要想实现技术制胜 ， 除了技术本身 ， 没有亿级用户的高价值数据 ， AI教育大部分玩家也玩不转 。 教育的细分赛道众多 ， 并且用户群体都各有独立性 ， 譬如K12和成人教育 ， 无论是用户特性还是内容属性都差别巨大 ， 数据的采集和挖掘难度大幅提升 ， 能否让数据在特定领域形成足够密度也是个挑战 ， 更何况 ， 交叉性的数据对于全面沉淀用户数据也有价值 。
而海量数据的采集、挖掘、提取、验证以及使用上的增量价值攫取 ， 正是在线教育行业主打或努力实现“个性学习、千人千面”的实现基础 。 接下来的下半场竞争 ， 不具备这样的基础 ， 就不要奢谈竞争了 。
3、成本为王：谁将被迫死去？
获客成本高企 ， 已经不是在线教育一个赛道的掣肘 。 在互联网红利基本见顶、外部供血
环境变得越来越差的当下 ， 按理说 ， 现金流能力将是2019年考验大家生死的关键之一 。
所以 ， 对于那些疯狂卷入烧钱大战的玩家 ， 笔者还是持悲观态度的 ， 单获客成本
有的就高达1200 ， 转化成本起码万元起步了 ， 大家的客单价水平能够支撑这样的运营成本吗？又能支撑多久？
不止于此 。 一家公司的资金链水平是否健康 ， 一方面在于算账 ， 在不断开疆拓土、放大规模的过程中 ， 你能够承受多大的边际成本；另一方面 ， 则看资金储备 ， 省下来的就是赚来的 ， 不做这个层面的打算 ， 大部分深陷亏损泥沼苦苦等待VC们驰援的玩家 ， 将会很容易遭到巨头们的降维打击 。
至少在笔者看来 ， 烧钱大战之后 ， 短期后果很快就会出现 ， 成本无法有效控制、资金链跟不上的玩家们 ， 距离深渊已经不远了 。
4、下沉市场：机遇与挑战
当然 ， 下沉市场还有较大增量机会 ， 这也是当前互联网巨头们纷纷向下渗透的原因所在 。
年初笔者曾撰文判断 ， 对下沉市场尤其是县域层级的争夺 ， 将会是2019年互联网公司最大、最激烈的战役 ， 这样的浪潮 ， 肩负消解不同区域间教育不均衡使命的在线教育赛道 ， 同样不能幸免 。
新东方、好未来是较早进行下沉的玩家 ， 早在两年前就纷纷在往三四线城市下沉发力 ， 不过 ， 形式上更偏线下 ， 尤其是新东方 ， 相对比较重 。 其他如iTutorGroup等玩家近几年也在向下沉 ， 甚至其vipJr非一线城市学员占比已经超过75% 。


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