在线教育不能依赖烧钱，一对多是最经济的模型
近日，iTutorGroup创始人杨正大接受了i黑马&火柴盒在内的媒体采访。他表示，2017年二三线城市的营收占总营收的75%，2018年二三线城市的营收占总营收的80%，之后应该会维持这个比例。同时，在2018年底，iTutorGroup成功完成了上市前的融资，具体上市时间还要看市场的变化。
此外杨正大还分享了三个观点：
1、未来三到五年，课外辅导将由在线教育主导
2、在线教育不能依赖烧钱，一对多是最经济的模型
3、从大数据到AI：提高完课率、匹配度和教学效率
以下内容为杨正大口述，经i黑马&火柴盒整理编辑：
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未来三到五年，课外辅导将由在线教育主导
国内家长对教育非常重视，孩子之间的竞争也激烈，家长对孩子的教育投入都很大，所以教育是抗周期的行业，这个市场一直都很活跃。
教育是一个十年树木百年树人的工作，如果用极低的门槛获客，就会造成必须半年或者一年持续融资的乱象。当潮水退去，大家就会发现谁在裸泳。我很担心这样伤害的并不只是一个行业，而是家长和学生对在线教育的认知。
我认为，学校教育永远不会被取代。但在未来三到五年，课外辅导将会由在线教育主导。
未来孩子们的时间会越来越少，能够帮孩子多争取一些学习的时间、休息的时间都有极大的帮助。我创立在线教育就是希望能够节省孩子们的交通时间，能够记录孩子的学习过程并且通过AI大数据让他们的学习更具个性化。过去在线教育受制于带宽，如今5G来临更能够解决在线教育遇到的瓶颈，在线教育将会有更多的优势。
我们要通过互联网科技形态来做一个大平台的生意，我们是教育行业的共享经济模式。
我觉得教材、教室、工具、老师，教育消费者、大数据分析构成了在线教育的生态圈。现在有很多行业都有数据分析，但是教育行业没有。线上教育的生态圈应该会在3年之内成立，成立之后每一个线下机构都可以轻易变成线上店。
构建线上教育生态圈，实现共享经济，就是我的目的。
我相信将来线上教育会向小班课商业模式靠拢，同时我相信真人老师终有一天会被AI老师取代。
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在线教育不能依赖烧钱，一对多是最经济的模型
很多在线教育企业拿“固定老师、固定学生、固定时间”当做噱头，这其实是陷入线下培训的思维。线下老师是稀缺资源，学生需要确定时间，机构再来安排老师。同时，一对一模式也导致在线教育持续烧钱不能盈利。
现在很多在线教育的企业都处于烧钱的状态，但我觉得教育企业不能像美团、滴滴那样通过不断烧钱来获得客户。为什么？因为美团、滴滴这些公司具有网络效应，可以先争取客户量，客户量就是未来竞争门槛。为什么没有第二个像微信一样的通讯软件呢？因为客户转移成本高。反过来，如果客户转移成本不高，比如在线教育，就不应该通过烧钱来获得客户。
投资人不断给国内的在线教育机构投资，使得这些机构在资本的助力下通过不断烧钱的方法发展的很快。其中，一对一是在线教育里面最烧钱的模型，其中老师的成本就可能占到65%，获客的成本要花80%甚至90%。这就导致需要不断的烧钱，且迟迟不能盈利。
烧钱绝对不是教育之道。在公司创办之初，我们就在思考一个可持续性的商业模式。
与其它语培公司相比，我们自己也有很多特色。
一些工具类的公司，它们的拓客能力很强，能够低价获客或者有渠道资源，但这些公司的最大问题是他们变现能力有限。顾客免费下载后，再花费200元、300元是比较困难的。要知道，变现能力跟加强学习效果是正相关的，学习效果越好大家越愿意出钱，但是目前大部分人都认为通过看录像视频学会一门语言基本不太可能，真正有效的还是需要真人互动。
其它做真人在线教育的公司，一对多模式所得营收只占他们总营收的极小部分，但却占我们总营收的70%。我们不会以亏损模式来获客，每卖出一单，扣掉老师成本、获客成本、研发成本，仍然是挣钱的。
我们把经济模型铺开来看，一对三、一对六的小班课跟一对一模式进行对比，老师的成本在成倍的下降，配上AI技术做精准的个性化，客户的服务品质也在往上走。采用一对多的小班课模式可以保持着相对很高的利润率。
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从大数据到AI：提高完课率、匹配度和教学效率
2005年大数据出来之后，我们内部写了很多不同形态的算法。
我们发现，在教育里面有一个很关键的部分，就是为学生匹配好老师和好的学习内容。为了每一堂课里面都能有最好的师生组合，我们给每个老师、每个同学分别制作了128种不同的标签。因此在学生还没有加入之前，我们就可以了解到系统里哪一个人跟这个学生的过去是类似的，从而立刻从现有系统中匹配一个最合适学生的老师和教材。
1、提高完课率
现在，在上课过程中，我们会对学生与老师交流的时长、互动的频次，甚至学生在一对三的课堂上开口、吐字的时长进行监测，然后在后台做结果分析。我们会将开口次数少的学生特别推荐给助教，如果发现学生在上了几次课后开口时长占比都不到5%，我们会专门对其进行帮助。
因此，我们的完课率在这个行业是极高的，成人完课率高达72%。而现在成人英语行业中，完课率大多都是低于50%的。我们完课率高的关键因素是我们有一个学习追踪系统，如果顾客上课开口的时间开始减少，我们会有老师/助教主动去关怀他。当顾客的上课频率发生改变，系统也会检验到，我们会发短信或者打电话给顾客。
我们不仅将AI应用在教学上，还应用在管理上。每一个客户进来，我们会根据他的人物画像去了解他潜在的上课低频率风险，甚至还可以计算退费机率。从而做出非常多防御性的协助，让他能够继续学习。
2、提高匹配度
最后我们再根据课后反馈、课中观察、课前预测，对学生下堂课的学习做更加精准的匹配。如果学生跟老师的互动和对老师的评价都很好，下次他就会遇到同样的老师。十几年前，我们公司就开始累计每个学生的学习行为大数据，可以将学生和老师进行精准匹配。
其它公司在学生学习结束后会推出一个学习的报告、错题的统计等等。但这个叫做统计，并不是真正的AI。AI技术是需要有演算法概念的，“数据统计+演算法”才能有不断的深度学习。
现在通过AI，只要千人在线就可以精准匹配到合适的老师和同学。AI技术会通过动态的匹配，帮顾客找到最适合的老师。
3、提高教学效率
如今，学生在学习的过程中，AI系统发现他需要再多学一个东西，就会提醒老师再丢一个问题。所以，战略升级后的AI会帮助老师让教学变得更有效率，帮助学生在学习中有更多的提升。因此，除了精准匹配之外，我们还会通过AI分析，提炼出有益于学生学习和老师教学的建议。
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