产品调研——市场调研

随着信息技术迅速发展，特别是从互联网到移动互联网，创造了跨时空的生活、工作和学习方式，使知识获取的方式发生了根本变化。教与学可以不受时间、空间和地点条件的限制，知识获取渠道灵活与多样化。而资本市场和创业者的不断涌入，使得我国在线教育在近几年经历了一段快速发展期。

在线教育的发展与科技发展水平、教育理念变革以及用户教育需求升级和生活方式转变息息相关。随着互联网教育规模的不断扩大和商业模式的日渐稳定，教育用户学习需求的深化、消费意识的觉醒和消费能力的升级，中国在线教育在现阶段已经进入了学习领域垂直细分、学习方式丰富多样、资源开放共享、教育内容变现的智能教育时代。

智能教育时代，随着用户对知识需求深化和消费意识的觉醒，以“轻知识”为产品的知识付费平台相继出现。融合网校教育、MOOC、直播、知识付费等多种元素基础上，B2B2C在线教育平台成为互联网教育新模式。人工智能+教育成为新的技术研发方向，体现在各类教育产品中。

B2B2C在线教育平台定义和研究范围

怎么理解B2B2C，也就是指在线教育平台为了实现优质教育的目标，链接教育内容提供方和需求方双方用户的第三方教育平台，平台一般不直接提供课程内容，而是承担教育的载体角色，为教学过程中的每个环节提供全方位的支持和服务。那么这里涉及到的双方和第三方分别指“教师端”“学生端”“平台端”。

B2B2C在线教育平台特征

1、作为教育端和学习端得载体，不主要负责产生教育内容，而是通过审核和监管，筛选优质的老师入驻平台，传播高质量的知识资源。

2、以视频课程为核心教育形式，满足需要学习的学生端在不同学习阶段额学习需求。

3、在整个教育的过程中为双方提供全方位的支持和服务，实现教育效果的基础上实现商业化。

在线教育的市场规模

2017年市场规模预计1941.2亿元，行业也逐渐进入初步成熟期

数据报告显示，2017年中国在线教育市场规模预计达到1941.2亿元，同比增长22.9%。未来几年，中国在线教育的市场规模同比增长幅度持续降低但增长势头保持稳健，预计在2019年市场规模达到2727.1亿元。经过近几年在线教育的快速发展后，自2017年逐渐回归稳定阶段，市场对教育者和教育内容要求更高，在线教育的良莠不齐也显现了一些弊端，使得创业者，线下转型线上的企业难道都相对应的增加，教育分享者得发展也相对应的收到限制，而B2B2C在线教育平台为上述瓶颈提供了机会和空间。

行业痛点

课程内容的版权保护（互联网数字化作品被快速复制和二次传播，损害原创内容输出者得正当利益。）

课程审核规范的完善（课程的内容优胜劣汰是平台的责任，必须保证课程的质量才会避免学习着得损失。）

教师端用户的使用体验（平台的完善，运营，服务，推广等等对老师要保证足够友好和从充分。）

学生端的学习体验（保证课程质量，优质教师，对学生端是一个保护。）

内容与内容的精准匹配（如何做出合适内容迅速精准的匹配上。）

学生端得留存率（保证学生的转化率，留存率。）

主要的商业模式有哪些：

1、学生的课时费抽成 

2、学生的打赏费抽成 

3、机构的广告费

 4、入驻平台的使用费

B2B2C在线教育的企业案例（这个不展开讲了，会在竞品分析文章中详细介绍）

腾讯课堂 网易云课堂 CCtalk

在线教育平台的行业趋势

聚合供需，搭建平台，发挥价值（提升课程数量，保证课程质量）

一个优秀的平台应该具备的基础条件：1、课程数量规模大。2、课程分类清晰，种类多。3、课程内容的质量优，干货多。只有具备以上三点要求才可以提高学员使用率，转换率，持续存活率。

满足供需双方的精准匹配（更精准高效的完成供需匹配，实现个性化教育）

平台化管理实现教育方导入教育资源，需求方更好的找到学习的资源。避免无需求的情况下教育方的资源泛滥，需求不满足情况下学习方达不到学习需求。一个好的平台可以记录需求方的搜索，浏览等等主动需求。可以根据这些记录去帮助单个学生做推荐，直到需求匹配。整个过程则需要平台对教育的理解能力，数据的分析能力和相对应的一些算法能力。

打造更全面更完善的服务体系

传统教育具备很多优点是线上教育目前不具备的。例如：面对面更易与捕捉老师的表情，动作，同学间的相互协作交流等。这些优点线上是没办法感受到得。所以在线教育最需要突破的一个问题就是线下场景还原化。要做到在线上学习跟在线下学习的感受是同步的。目前很多平台线上的教课都处于零散状态。未来平台的发展一定是招生、教学、练习、跟进、管理、测试等等环节必不可少的流程。真正做到线下场景还原的真实体验，服务极致将是在线教育突破的重点。

加强对大数据与人工只能技术的应用

在大数据和人工智能技术越来越成熟的当下，需要加强对大数据与人工智能技术的应用。发挥大数据的天然优势，加快AI技术在平台中的应用开发。而数据也将成为各个平台争夺的资产，目前在线教育机构都是深耕某一个领域，因此积累的数据都是单方面垂直的，而平台由于天然的跨领域，跨机构运作，有多方面的数据积累，如果这一平台上的数据能与公司的其他数据相互交叉使用，将会给平台带来海量多维数据，也会为平台全面应用人工智能技术打下坚实的基础。