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改善1对1市场?基于LBS找老师的产品还有更长的路要走

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改善1对1市场?基于LBS找老师的产品还有更长的路要走

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摘要:仅仅靠地理定位不能完全解决教辅类产品的问题,除了建立更完备的评价系统、顺畅的支付流程、有效的课外监管外,基于更多后台检索要求的合理推荐,比如排课时间等,完成更好的教师推荐,才有可能撼动传统一对一行业的这棵大树。

K12在线教育在过去一年一直处于风头浪尖,巨大的用户基数让投资者和创业者都似乎看见了金矿。然而,一年过去了,随着焦点梯子网的倒下,很多K12项目进入了凄风冷雨期。市面上剩下的,除了难以评估的少儿学科类游戏产品“一起作业网”和一堆通过自有渠道的卖课卖教材平台,在教辅领域,还有一大批找老师的产品坚持了下来,比如“跟谁学”、“365好老师”、“神州家教”、最近崭露头角的“轻轻家教”。

存在即合理,为什么很多教育圈大佬愿意投入到家教类产品中来呢?

从产品方向上来看,帮助学生更容易的找到合适的老师,帮助老师轻松的找到学生,似乎是当下教辅领域的“痛点”。在过去,家长获取信息的主要途径是依靠熟人介绍、或者生活区域内的培训机构,这限制了消费的多样性选择。而老师为了招生也只能加入某个机构,收入受到极大的限制。而这两端链接的需求者恰恰是教育圈内最庞大的群体。

所有的平台产品都是流量分发型产品,核心问题在于解决“量”。能更便捷的帮助用户完成“找到”的步骤,就能够获得更多量。

最初的家教型产品的核心是搜索,把老师的信息陈列出来,用户注册后通过“搜索“解决找的问题。那么,问题就来了,学挖掘机那家强?这不是一个玩笑,一般性搜索的应用场景,应该是基于用户明确分类的的定向性关键词,给出的结果往往并不是最精准的,而是多个可选的方案。

而找老师这个事情,有很多天然条件限定,比如地理位置,价位、评价等。于是家教型产品进行了二次进化,引入了分类检索,设置了例如城市、区域、价格等各种检索设定条件。

用户推荐机制,基于老师的地区、评价、以及排课时间来最终为用户做出合理选择的产品。但是由于老师的量没有上来,分类自有极限,同时,分类越复杂,产品使用起来也越不方便。

LBS此时在家教类产品中出现,基于地理位置的老师自动检索,去掉了大部分用户的一个多余操作,提升了产品的效率。

现在,已有老师开始从此类平台获益。前昂立教育董事长刘常科爆料,在轻轻家教平台上,已有老师单月收入超过45000。而更早据1号教室负责人透露,付费用户在平台上的消费单人接近30000。

那LBS产品是否能改变一对一教辅行业?

找老师这类的产品和房产中介类产品面临同样的问题,使用频次不高。在轻轻家教出现之前,有很多产品已经在使用LBS,然而要么没有形成产品核心,要么是基于PC端。这对于原有的K12领域而言,似乎还说得过去,但是对于更广泛的市场,所有学习需求用户,产品的应用场景是必须考虑的一个问题。从提高使用频次来看,家用搜索类产品未来PC端的产品价值并不大。在移动端更有群众基础的LBS产品,从界面到使用习惯更能迎合用户使用习惯。

然而,仅仅靠地理定位不能完全解决教辅类产品的问题,除了建立更完备的评价系统、顺畅的支付流程、有效的课外监管外,基于更多后台检索要求的合理推荐,比如排课时间等,完成更好的教师推荐,才有可能撼动传统一对一行业的这棵大树。

(本文转自腾讯教育,作者:冇有 maoyou501@foxmail.com)

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