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　　原標題：很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品人才涌入在線教育 那么在線教育常見的5個產(chǎn)品設計誤區(qū)有哪些？

　　在線教育從2014到2019快速發(fā)展的這幾年，有很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品人才涌入這個領域。

　　以前業(yè)內(nèi)普遍認為，教育行業(yè)是技術和工具的最后傾銷地，很多優(yōu)秀的產(chǎn)品設計和功能，是先在電商、娛樂等其他互聯(lián)網(wǎng)板塊使用成熟后，最后才應用到教育領域。隨著經(jīng)濟環(huán)境的變化，教育行業(yè)的“抗周期性”的優(yōu)勢逐步凸顯，越來越多互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者、產(chǎn)品經(jīng)理選擇教育作為創(chuàng)業(yè)和求職的首選。

　　教育行業(yè)的產(chǎn)品設計，有非常多的特殊性。想做出優(yōu)秀的在線教育產(chǎn)品，需要對教育場景的深刻理解。照搬照抄其他行業(yè)的現(xiàn)成經(jīng)驗，依照慣性思維去設計產(chǎn)品，往往達不到預期的效果，事倍功半。本文Jack Ma梳理了10個常見的教育產(chǎn)品設計誤區(qū)，希望可以幫助新入行的產(chǎn)品經(jīng)理們繞過這些“坑”。

　　1、班級內(nèi)IM聊天功能

　　班級是在線課程很重要的一個單元和組織形式。一個班級中的角色，有老師，學生，助教，學管等等。老師和學生，學生和學生之間，會因為授課場景，而產(chǎn)生比較強的社交關系，所以很多產(chǎn)品經(jīng)理慣性的認為，班級IM聊天的功能，可以幫助老師和學生，以及同學之間，更好的進行在線的交流，所以是一個非常重要的產(chǎn)品功能。

　　其實情況并非如此。如果你去真實的培訓機構的班級內(nèi)看一下，就知道，同一個班級的學生之間很多時候是不太多交流的，小班課的學生比大班課的學生交流稍微多一些，但實際上也很少。

　　班級IM在線聊天功能，在大部分在線機構的真實情況是，很少有人使用。在學習服務APP內(nèi)置的班級聊天群內(nèi)，平時幾乎沒有人說話。

　　因為在線教育的主場景是教育，教育產(chǎn)品具備2個核心本質(zhì)：內(nèi)容和工具，而非社交。

　　班級群因為老師提供的授課內(nèi)容、學習資料、作業(yè)反饋，而產(chǎn)生存在的價值，其產(chǎn)品價值的本質(zhì)是內(nèi)容價值，而不是社交價值。

　　如果你堅持說，從上課這個主場景，一定會衍生出某些社交關系來，比如老師和學生，學生之間成為朋友之類，我們并不否認，但這種衍生出來的社交關系，對我們的核心商業(yè)主場景沒有太多的回饋和貢獻度，反而在有些情況下會讓我們的商業(yè)主場景受損。比如1對1和班課場景下，老師和學生通過在線IM聊天，成為親密的朋友，會增加私下飛單的可能性。

　　而且在今天大微信的社交生態(tài)下，學習APP內(nèi)自建的IM生態(tài)，是很難留存用戶的，用戶一旦產(chǎn)生社交場景，會更傾向于直接加微信。

　　所以，班級內(nèi)的在線IM聊天功能，在大部分實際的在線教育場景中，使用情況并不理想。

　　2、學習資訊Feed流

　　很多學習類APP都面臨一定的用戶留存問題。這幾年頭條類的內(nèi)容消費產(chǎn)品，增長非常迅速，所以產(chǎn)品經(jīng)理們天然的會想到，在APP內(nèi)增加一個學習頭條，或者學習資訊板塊，產(chǎn)品形態(tài)和今日頭條很類似，模仿了新聞feed流產(chǎn)品設計形態(tài)，有的學習頭條產(chǎn)品還可以切換資訊的品類，覆蓋了很多門類，期望習頭條能為用戶留存貢獻收益。

　　但其實，學習頭條類的feed流產(chǎn)品，使用場景并不大，多數(shù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)情況也并不理想。用戶對學習資訊，尤其是考試類資訊的獲取，是非常謹慎的、嚴肅的。因為這些考試的成敗，可能或多或少會影響用戶一輩子的命運，所以在大部分學習資訊的獲取上，會選擇最專業(yè)、最全面、最權威的渠道。一般每個考試品類都會有類似的信息聚集地。

　　所以在主學習APP上，內(nèi)嵌一個學習資訊feed流，給用戶的感覺和認知是：隨意、不專業(yè)、附加感強。feed流的產(chǎn)品形態(tài)，更適合碎片化時間的內(nèi)容消費，而學習者獲取考試資訊，需要處在一個穩(wěn)定的stable的場景。

　　比如，用戶在準備考研，那么一般用戶會規(guī)劃一個時間段，端坐在電腦前，分門別類的瀏覽自己需要的核心信息。所以PC場景、信息門戶和論壇，更適合用戶獲取學習資訊，而不是在手機上的學習feed流隨便刷刷。

　　所以，目前APP內(nèi)的學習頭條類的feed流產(chǎn)品，實際上是非常雞肋的狀態(tài)，使用數(shù)據(jù)很低，對用戶留存的貢獻就可想而知了。

　　3、數(shù)據(jù)化的誤區(qū)：AI類測評打分

　　目前市場上，有一些智能學習評測服務，可以針對用戶的單詞、口語、作文進行無需人工介入的自動打分。比如，針對用戶的單詞發(fā)音，讀英文句子的發(fā)音，還有用戶寫的作文，進行機器自動化的批改，打分，讓用戶能快速得到學習結果的反饋。

　　這類評測打分，目前主要應用在學習中的“練”和“測”環(huán)節(jié)。目前主流的自動打分產(chǎn)品，用戶在完成語音或者文字的“輸入”后，都會得到一個比較完善和精美的評測報告。例如，這個報告會包含英文口語和作文的各項能力得分(詞匯豐富度、語法、發(fā)音等等)。

　　有人認為，該類自動打分工具會在一定程度上，替代傳統(tǒng)的老師1對1批改服務。因為該類工具的訓練模型成熟后，批改的邊際成本為0，而且效率和客觀度也都優(yōu)于真人老師。

　　在單純的評測場景，也就是，用戶需要快速拿到自己的標準化成績和評測結果的場景下，自動批改工具效率確實優(yōu)于真人老師。但是自動批改無法完成批改場景的一些重要服務：

　　1、學生錯誤點和考試考情考點、題型的延展分析。

　　2、針對詞句的替換用法建議、改寫。

　　3、有針對性的持續(xù)改進和提升的解決方案。

　　而上述3點，往往是考生完成評測后，真正提升能力的重要學習路徑。而目前AI類的打分工具，在真人老師才具備的拓展、聯(lián)想、引申、學習建議的推薦上是不足的。所以目前學生從拿到測試結果，到實現(xiàn)真正的提升的過程，真人老師的學習指導往往更加有效。相比于給用戶一堆數(shù)據(jù)，不如給用戶一些更有效的學習建議和解決方案。

　　4、問答&答疑平臺

　　問答是教育場景中，一個特別重要的場景。學生在課程結束后，在自主學習的過程中，一定會有問題需要和老師交流。目前不論是線上還是線下的教育機構，對于正價課程附帶的老師答疑服務，都比較模糊。

　　對學生來說，在課堂上和課間產(chǎn)生疑問，不好意思問老師。課后產(chǎn)生疑問，想問老師又可能聯(lián)系不上老師，課后的答疑服務全憑老師個人主觀能動性。只能依靠學管和助教來補足。

　　對老師來說，課后答疑，算是課程滿意度的一部分，但不好評價和量化衡量。行課期間也不太好針對答疑服務收費，引導到1對1購買的場景又不夠，所以比較尷尬。

　　很多產(chǎn)品經(jīng)理會思考，能否用產(chǎn)品化的方式來解決這個問題。例如，開發(fā)答疑平臺，引入老師激勵機制等等。

　　答疑平臺的核心服務體驗，是問題回答的及時性。老師的大部分時間在上課，即使有熱情答疑，但也很難保證及時性。另外，非現(xiàn)金的激勵方式，可能對老師的刺激有限，公司整體也很難劃撥這部分單獨的預算，答疑平臺的整個商業(yè)閉環(huán)很難構建，體驗也難以保證。

　　所以可能隨著運營的深入，遇到上述問題，答疑平臺就慢慢涼了。所以答疑場景是否適合用產(chǎn)品化的答疑平臺方式來解決，需要產(chǎn)品經(jīng)理斟酌。

　　5、背詞和查詞

　　單詞場景，是在線教育行業(yè)比較老的一個學習場景，產(chǎn)生和存在的時間比較長。從產(chǎn)品使用場景拆分，分為背詞和查詞。從學習場景拆分，分為能力線和應試線。這4個緯度彼此交叉。

　　總體來說，應試線的用戶，更加剛需，使用背詞和查詞的頻率都會比能力線的用戶多一些。

　　背詞產(chǎn)品，能力線的用戶占比，比查詞產(chǎn)品的能力線用戶占比要高一些。這一點比較好理解，因為想提升英語能力的英語初學者，都要從背單詞開始自己的英語學習生涯。背單詞能解決英語學習中非常重要的詞匯量問題，進而降低閱讀的難度，隨著閱讀能力的提升，進而鞏固學過的單詞。

　　因此背詞產(chǎn)品擁有更多的英語學習愛好者，也擁有更多的英語初級學習者。背詞產(chǎn)品，也有更高的用戶使用時長和粘性。查詞產(chǎn)品擁有更多的應試線用戶，也更偏剛需用戶。

　　因此使用上述理論，從變現(xiàn)場景去分析，百詞斬推出的薄荷閱讀，更適合其用戶屬性：能力線的學習者。金山詞霸也推出晨曦閱讀，但金山詞霸主要是查詞場景的應試線用戶，應試線偏重短期快速提升考試能力，做這種泛英語閱讀不能解用戶考試的燃眉之急。

　　背詞和查詞的場景細分，給教育行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理一個很好的啟示，教育是一個很復雜的行業(yè)，即使都是單詞產(chǎn)品，背后的人群，屬性，學科，需求都是不一樣的，能力線的學習者和應試線的學習者，其英語學習的需求和方式也是根本不同的，在變現(xiàn)路徑設計上，也是完全不同的。