在线教育用户画像分析

在线教育用户画像分析
在线教育用户画像分析

腾讯商业运营总监带你解读“在线教育用户画像”

2014年11月24日 16:00 腾讯教育联盟

11月14日,由腾讯课堂旗下腾讯教育联盟主办的腾讯教育联盟线下沙龙(第二期)在上海衡山宾馆举行,主题为“用大数据来看教育:在线教育用户画像分析”。

腾讯即时通讯应用部商业运营总监李倞在沙龙上分享了腾讯课堂用户画像分析报告,为大家详细解读了报告数据并给出建议,启发机构专业的运营策略。她的核心观点如下:

1、中国的教育市场很大,但教学资源分配不均衡,只要有教育的内容,就可以找到合适的学生。

2、机构在做内容调研、设计时,可以把更多的精华内容集中在前面30分钟,在学习更好吸收的时间内去和学生交流。

3、腾讯课堂平台目前主要为19-24岁的用户,该部分用户的核心需求就是如

何让自己变得更好,更有竞争力,找到更好的工作。

4、老师对课程的评价和培训寄语,会变成学生选择这一门课程的决胜因素。

5、学生会看重课后的交流,比如机构是否会有课后答疑、是否提供习题练习和教学资料。

6、腾讯课堂将设置机构成长等级,并把优秀的机构推荐给学生。因为学生在同质化课程里,更倾向选择自己合适的机构,而这些获推机构会得到腾讯课堂更多资源,更好服务。

7、机构入驻腾讯课堂平台是免费的,机构的收费腾讯不会有任何分成。

以下是演讲原文:

前一段时间,11月11日是腾讯公司十六年周年成立之际。以前腾讯是靠社交网络在整个互联网上占有一席之地,下一个十年的互联网发展,我们预测会在互联网金融、医疗、教育领域有所发力。在线教育这里,腾讯愿意出来做一个平台服务者的角色,跟在座各位教育者、朋友一起共度另一个十年。

今天将我们腾讯课堂自上线以来的运营数据分享给大家,让大家在数据上更好看看,原来我们的用户,在培训课堂上面听课这些人是这样的。这里的数据是我们在2014年才开始,预测的市场容量。整个市场在不断变化,我相信市场容量也在变化,甚至在提高。

除了看到市场容量那么大,是可以跟大家一起共赢的基础,腾讯做在线教育也是自然而然。腾讯还没有腾讯课堂这个平台之前,当我们还在负责QQ群这个产品商业化运营时,大家就发现很多教育机构在群视频上面在组织各种各样的课堂教学。不管以前的学生在线下,大学课堂,甚至在我们的竞争对手YY 上面进行上课的同学,他们都有一个问题。课前都需要同学、师生之间有沟通,课后也需要同学、师生之间在一起沟通。这些沟通都在QQ群里面完成,大数据会帮我们非常详细、精准把这一部分人从QQ上面勾勒出来。

我们发现课堂每个学生互动时间大概就是30分钟左右,一堂课的时间也就是

45-60分钟,其实上课时间是短暂的。其实我们更在乎学生除了上课时间以外的课堂课后的沟通时间。他们在腾讯平台上面的沟通,也是我们愿意投入在线教育的信心所在,无论在哪个平台进行学习,最后都会落到腾讯平台进行沟通。

今年通过QQ大数据分析发现,这些群有一些是学校的班级群,有一些是某个行业交流群,这些群里面用户他们大概情况是怎样?我们通过此次分析发现QQ领域不是大家之前所想象的以低龄用户为主,其实大部分用户以固定职业工作者为主,这一部分固定职业者收入都在3000块钱以上,这些人我们认为他们也有能力和意愿,愿意在这里学习,让自己变得更好,愿意通过在这里学习让他们收入从3000块钱以上可能变得更高,这也是他们在这里学习的动力所在。

大数据该如何解读?

刚才主持人开场的时候也说了,我们今天带来的干货,想分享的是腾讯课堂大数据。在此之前为什么会想分享这个主题?也是为了解答在座各位内心的疑问。大家在聊天的时候会说,你知道腾讯课堂上我们的学生,会问的问题是什么?你的学生现在是怎样情况,想要的听课时长是怎样?你为什么把你的课开两个小时那么长时间?学生可能听20、30分钟左右就走了。你为什么把你的定价在5000块钱左右?可能这些学生承受不起,等等。我们做了全网的用户调研,也想借这个平台来看看,无论大家从事什么教育,我们的学生是什么样呢。

“性别”维度

首先上课比例男女分布大概就是四六开,其实这个数据在我看来一点都不惊讶,因为QQ的用户数据就是这样的。今天包括在座大部分都是男性用户,男生确实是构成在线教育的主力所在。

“年龄”维度

我们所看到的平均年龄分布:年轻的学生比较多,可以看到排行首位是19-24

岁年龄段,第二位的是12岁-18岁的学生。

之前有很多从事K12教育的机构和线下老师聊天说,整个在线教育平台的课堂覆盖的学生大概就是大学生、在职工作者。因为中国的教育是比较辛苦的,K12校园学生大部分时间是被班级和学校所掌握,放学之后又有繁重的工作。他们有时间来这里听课吗?K12的学生愿意在平台上面听课吗?我们之前跟一家做中考机构进行过一次尝试,结果有一点惊讶,也有一点感动。类似课程来参加的人数远远超过预期,我专门把这一批的学生的QQ号拷了一下。一线城市的比较少,但像郑州、四川等二线城市有很多学生,甚至家长的QQ 在登陆,可能陪着学生一起听完中考讲座。

这说明一个问题,中国的教育市场很大,中国教学资源真的分配不太均衡,只要有教育内容就可以找到合适学生。对于教育机构来说,你们更多内容可以被学生听到。其实这个社会更加需要将有价值的内容,通过信息化,电子平台传达给他们。

“登录地”维度

大家可以看到我们用户的登录地,除了广东省(QQ登录第一大省份)是一线城市,其他二线城市才是学生的集中地。这批学生可能你们比我更加了解,他们并没有更多的资讯,很多学生都想改变自己的现状,让自己变得更好。在资讯不怎么传递的地方,接受大家的授课。那么大家在课程内容设计上,可能会跟一线城市的学生有所区别。

“人均上课时长”维度

从学生平均上课时长的分布,我们平台上有45分钟,有60分钟,也有120分钟的。但大部分的学生平均时间只有30-45分钟,我想这跟我们一节课45分钟我们就需要休息、下课一下有关系的。也就是说把这些数据分享给大家,是想帮助大家在座各位,在你们的内容调研、设计的时候,可以更好把更多精华的内容集中在前面30分钟,在学习更好吸收的时间内去和学生交流。

我曾经也请教过一些开课两个小时的机构,我说两个小时到最后,你们还一直在讲课,不担心学生退出?他们会觉得不太好,我们也不太愿意看到这种结果,

也许学生开着电脑不在电脑旁,所以没有互动。有一些教育机构跟我说,我开两个小时但不见得两个小时我一直都在讲课程相关的内容,我可能知道学生在我课堂集中精力听45分钟,剩下时间我会用来答疑,除此以外还会讲一些跟学生之间师生关系的话题。比如郑州区的学生,他们会组织聚会,也通过这个平台一起沟通、交流。后来我茅塞顿开,实际上在很多做得不错的机构里面,大家都掌握学生很多听课的特点,这也是有针对性设计课程,把他们课程时间集中在某个区域,剩下时间段可以做更多,跟学生进行交流、互动的事情。“类目报名用户分布”维度

现在平台分布是怎么样?毋庸置疑K12的大部分学生他们的时间都在学校完成,他们主要任务就是升学。我们主要用户,比如说19-24岁的用户,他们的核心需求就是如何让自己变得更好,更有竞争力,找到更好的工作。要么考证,要么可以学到真才实学,比如说可以获得更好的工作等等。这些用户成为我们平台在线学习主流用户,他们也是刚需用户,这一部分用户往往愿意为学习付出高额学费来达到他们的目标。我们也会问学生,课堂上关心什么内容。腾讯是一个只做平台的公司,我们愿意给在座每一个优秀机构,提供更大舞台,找到你们学生。在找到学生之前,学生接触你们之前可能往往通过点击你们的机构体验了解,或者通过上一堂课来了解你们。只有他发生兴趣之后,才会跟你们联系。他们进行课程体验之后,才决定要购买这一门课程。我一个同事跟我分享一个案例,有一个老师说这样的话我觉得很有趣,可能是在中国长大的学生,都会说老师说什么,老师说什么。虽然说有时候不太喜欢老师,但会把老师所说这些话,作为主导这一门课程主要因素。你告诉我这一门课程怎么样,不如出来一些案例,老师说学这一门课程的学生可以怎么样,还有培训寄语,会变成他们选择这一门课程的决胜因素。

用户都有哪些诉求?

那么除了录播和直播内容外,我们还需要提供什么,刚才提到腾讯是一个平台,这个平台上面希望提供更好的舞台给到每一位优秀机构。目前我们平台能力有直播、也有录播,除此以外,学生要一直在这家机构选择学习下去,可能会

更加看重,机构是否会给我们一些习题练习,是否会给我们一些资料看看。我们在调研的时候,有一些学生提到说,他们会愿意为了一些习题练习,和针对性的习题解答愿意付费,这样从某种意义上把大家盈利面从单纯授课的盈利,变成产品付费多元化了。只要有好内容,学生会为了好内容付费,这种好内容不仅仅课堂直播内容,也可以是教学资料,教学资料后的答疑,只要是有用的内容,对于刚才我们所说刚需学员,他们都会为此来付费。

他们也提到希望有课程优化点,但一些优化点是腾讯平台需要配合大家做。比如说课程标签,这些标签是我们需要提供这些标签内容,供每一位机构进行填入,从而让学生更好了解,也便于在整个腾讯平台搜索的时候可以便捷搜索到。比如说他们提到希望课程有更好的标识去提前了解。记得自己看过一门课程是讲SU,但是进去发现学生的能力参差不齐,学生需要找到自己想要的课程,而不是进去一直等,浪费时间还发现学习水平不对口。对于这样的学生来讲,更加需要因材施教,对课程有不同的理解,必须有可供他们选择的,而不是一进去大家水平都一样的。因为学生大部分是在职人员,我们需要节省他们的时间。这些都是学生想要的优化点,接下来的优化点也会体现在腾讯课堂每一次不断优化里面。

非常真诚把这些最真实内容反馈给大家,因为腾讯平台是一个不生产内容的平台,我们能够有机会做这个平台,是托以前腾讯庞大用户群的福,也是托在座各位的福,因为有你们的存在,有你们在这个平台上的一起加入,才能产生更好内容,学生才会持续在这个QQ平台上活跃。

不收费,不分成,服务好机构

还有很多新机构经常问到一个问题就是,机构用户是免费的吗?需要经过审核吗?等等这些问题,我在这里再一次郑重借助这个场合申明:机构入驻是免费的,机构的收费腾讯不会有任何分成,我们主要目标就是服务好各位,帮助大家可以在腾讯平台上面成长起来,从而提供更好的内容给学生。

为此我们还将我们机构设置等级,除了学员有成长等级,机构也有成长等级的概念。我们会把优秀的机构,告诉学生,学生会在同质化课程里面,更加倾

向选择自己合适的机构,这些机构也会得到腾讯课堂更多资源,更好服务。我们还会专门扶持和服务更好优秀机构。

编辑:初夏

如何对用户画像进行分析

身处在互联网大数据时代的我们,总是会发现我们的信息在不经意就被“窃取”了。当你打开短视频平台和购物软件的时候,发现出现的东西都是自己爱看的;某宝某东上一打算买某样商品,它就自动的跳到你面前,这往往就是大数据分类的结果。而当你你拿起父母的手机,就会发现推送的内容和我们大大不同,这也体现了父母的世界我们所思所想的差别。这就是大数据分析的作用。利用这种分析功能不仅便利了我们的生活,更提升了我们的生活质量。 那么,APP是怎样捕捉人们思想并匹配流量的呢?企业主们称之为用户画像。掌握了用户画像就掌握了用户的分类需求,如果再根据用户需求进行匹配和推荐,就可事半功倍。这个过程就被称之为用户画像分析,可以说,没有比这个更高明的营销手段了。至于用户画像怎么分析,我们可以从以下几个步骤着手: 第一步:转化商业问题 用户画像分析,本质上是从用户的角度思考问题。举个简单的例子,比如新上市产品销售未达预期,我们既可以从产品管理的角度来思考问题,也能从用户角度来思考问题。同样一个问题,会有两种思考方式(如下图所示):

因此,简单的列出一堆用户指标(性别,年龄,地域,购买产品,登录次数……)是没啥用处的。用户画像只是分析的一个工具,和其他分析一样,也要先考虑:我要解决的实际问题到底是什么。想清楚了,再把问题转化成用户相关的问题,就能继续使用用户画像分析方法了。 需要注意的是,商业问题是很复杂的。往往一个问题,可能与若干用户群体、若干用户行为有关。比如上边的例子,就至少和三个用户群体(潜在用户、流失用户、存量用户)涉及到用户态度、信息接收、购买流程、使用体验等多方面。因此更得分门别类,把分析线索和分析逻辑理清楚,找到对应的数据。不然一锅炖,光列性别,年龄,地域,也解释不了任何问题。这就涉及下两部份工作。 第二步:宏观假设验证 转化完问题后,先宏观上对假设进行检验非常重要,能有效避免无限拆解的错误。如果大方向都不成立,细节更不用看了。还是新产品卖不动的问题,如果要从大方向验证,可以简单如下进行: 如果怀疑大环境不好,那应该全品类受影响。

用户画像分析报告(soso)

SOSO用户画像分析 数据平台部/商业智能中心TA分析团队

2011年3月 目录 1.分析概要 (3) 2.数据说明 (4) 3.报告概要 (5) 4.人口属性 (7) 4.1用户规模 (7) 4.2性别 (9) 4.3年龄 (9) 4.4地域 (10) 4.5上网场景 (11) 4.6兴趣 (12) 4.7学历 (14) 5.产品行为 (15) 5.1各业务分布 (15) 5.2 IM (16) 5.3 互联网产品 (17)

5.3.1 QQ秀 (17) 5.3.2 QQ音乐 (17) 5.3.3 QQ邮箱 (18) 5.4 游戏 (19) 5.4.1 QQGAME (19) 5.4.2 CF (21) 5.4.3 DNF (22) 5.4.4 QQ宠物 (23) 6.增值服务 (24) 1.分析概要

本报告对2011年1月SOSO整体用户在人口属性特征和产品行为特征上进行分析,并与腾讯整体用户进行了对比,同时也分析了同月SOSO六大重点频道:网页频道、问问、百科、图片卡、图片搜索、表情APP,以便分析不同频道用户的特征差异。 2.数据说明 ?腾讯整体用户:研究时间段中,有过IM登陆行为的用户(2011年1月为6.65亿);对于没有登陆IM但使用过 腾讯其他产品的用户目前没有统计,但预估这部分用户量相 对于有过IM登陆行为的用户属于少部分。本报告中近似将 有过IM登陆行为的用户定义为腾讯整体用户。 ?SOSO整体用户:研究时间段中,使用过SOSO产品(除无线、业务搜索外)的用户。 ?图片卡、表情APP:都属于表情搜索。但图片卡是IM上的表情搜索;表情APP是做为APP的形式嵌入到各个地方,不限于腾讯业务。 ?用户粘性:不同产品有不同的用户粘性指标,一般是从登陆次数、登陆时长等使用程度指标来考察粘性,次数越多时长 越长则粘性越强。

建立用户画像的标签体系

建立用户画像的标签体系 王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程,连载二更进一步,以时尚杂志全媒体为业务原型,把抽象的文字描述实例化,从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作,后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。 可以获取到的数据分两类,一类是业务系统数据,一类是用户访问网站、APP 产生的行为数据。

不同的企业做用户画像有不同的战略目的,广告公司做用户画像是为精准广告服务,电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。 战略理清楚后,首先要画出描述用户画像的框架,建立用户画像体系框架的目的是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。具体要结合战略目标、数据情况、应用场景来规划标签系统,选取和战略目标一致的标签维度,把

标签按照应用场景进行分门别类。同时注意聚焦和收敛,不要把没用标签装进来,以降低系统的复杂性,避免无用信息干扰分析过程。 用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。 把标签分成不同的层级和类别,一是方便管理数千个标签,让散乱的标签体系化;二是维度并不孤立,标签之间互有关联;三可以为标签建模提供标签子集,例如计算美妆总体偏好度,主要使用美妆分类的标签集合。 梳理某类别的子分类时,尽可能的遵循MECE原则(相互独立、完全穷尽),尤其是一些有关用户分类的,要能覆盖所有用户,但又不交叉。比如:用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户,用户消费能力分为超强、强、中、弱,这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。

用户画像数据建模方法

用户画像数据建模方法 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。 如果用一幅图来展现,即: 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况? 大数据处理,离不开计算机的运算,标签提供了一种便捷的方式,使得计算机能够程序化处理与人相关的信息,甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后,无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域,都将能进一步提升精准度,提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像

用户运营知识结构归纳之用户画像(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 用户运营知识结构归纳之用户画像 智能手机新增流量消失、红利过去、超级用户思维、智能手机市场国内饱和…… 这是我们从2016年起至今,在各类互联网大咖以及媒介平台看到最多的关键词了。 因此,用户运营开始有了地位,如何盘活现有的用户群体是每一个(移动)互联网公司老板们考虑的问题。 2018年始,在给自己做工作规划的时候,定下了运营知识深度学习的两个方向:用户运营、数据分析。 做运营这些年,也看了不少用户运营的文章和书籍,每个大咖写的都特别好,但是都不够系统,所以想着自己可以梳理下用户相关的知识结构。 终于拖延了四分之一2018年之后的近1个月时间,把沉淀在Evernote的大咖文章做了梳理和归纳,分享给大家,仅供参考。 文章主要从三个方向来梳理用户运营的知识结构:用户画像、用户生命周期、用户成长激励。 内容穿插会给到每个环节需要的准备工作、监测数据等,篇幅较长,分三次发布,看官要有耐心~

误区:Persona(用户角色)VS Profile(用户画像)Persona用户角色 描绘抽象一个自然人的属性 通过调研问卷、电话访谈等手段获得用户的定性特征——用户间有差异,因为存在差异,所以需要描述 是用户属性的集合,不是具体谁,放一张某某的照片也是为了达到共情。它应该能准确描述出产品用户,一般会设置三到四个用户角色,也是通常意义上的目标用户群体 用户角色有缺点,评估用户属性时难以量化,也很难证伪。你不知道它确定的是不是真的目标群体,用户群体也随时间推移变化,所以用户角色需要不断修改。 Profile用户画像 和数据挖掘、大数据息息相关的应用,被更多运营和数据分析师使用,是各类描述用户数据的变量集合 通过数据建立描绘用户的标签 基于用户画像的应用:个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好 当我们想要选择某部分用户群体做精细化运营时,会用用户画像筛选出特定的群体

在线教育用户画像分析

腾讯商业运营总监带你解读“在线教育用户画像” 2014年11月24日16:00 腾讯教育联盟 11月14日,由腾讯课堂旗下腾讯教育联盟主办的腾讯教育联盟线下沙龙 (第二期)在上海衡山宾馆举行,主题为“用大数据来看教育:在线教育用户画像分析”。 腾讯即时通讯应用部商业运营总监李惊在沙龙上分享了腾讯课堂用户画像分 析报告,为大家详细解读了报告数据并给出建议,启发机构专业的运营策略。 她的核心观点如下: 1、中国的教育市场很大,但教学资源分配不均衡,只要有教育的内容,就可 以找到合适的学生。 2、机构在做内容调研、设计时,可以把更多的精华内容集中在前面30分钟, 在学习更好吸收的时间内去和学生交流。 3、腾讯课堂平台目前主要为19-24岁的用户,该部分用户的核心需求就是如 何让自己变得更好,更有竞争力,找到更好的工作。

4、老师对课程的评价和培训寄语,会变成学生选择这一门课程的决胜因素。 5、学生会看重课后的交流,比如机构是否会有课后答疑、是否提供习题练习 和教学资料。 6、腾讯课堂将设置机构成长等级,并把优秀的机构推荐给学生。因为学生在 同质化课程里,更倾向选择自己合适的机构,而这些获推机构会得到腾讯课堂 更多资源,更好服务。 7、机构入驻腾讯课堂平台是免费的,机构的收费腾讯不会有任何分成。 以下是演讲原文: 前一段时间,11月11日是腾讯公司十六年周年成立之际。以前腾讯是靠社交 网络在整个互联网上占有一席之地,下一个十年的互联网发展,我们预测会 在互联网金融、医疗、教育领域有所发力。在线教育这里,腾讯愿意出来做 一个平台服务者的角色,跟在座各位教育者、朋友一起共度另一个十年。 今天将我们腾讯课堂自上线以来的运营数据分享给大家,让大家在数据上更好 看看,原来我们的用户,在培训课堂上面听课这些人是这样的。这里的数据是我们在2014年才开始,预测的市场容量。整个市场在不断变化,我相信市场容量也在变化,甚至在提高。 除了看到市场容量那么大,是可以跟大家一起共赢的基础,腾讯做在线教育也是自然而然。腾讯还没有腾讯课堂这个平台之前,当我们还在负责QQ群这 个产品商业化运营时,大家就发现很多教育机构在群视频上面在组织各种各样的课堂教学。不管以前的学生在线下,大学课堂,甚至在我们的竞争对手YY 上面进行上课的同学,他们都有一个问题。课前都需要同学、师生之间有沟通,课后也需要同学、师生之间在一起沟通。这些沟通都在QQ群里面完成,大 数据会帮我们非常详细、精准把这一部分人从QQ上面勾勒出来。 我们发现课堂每个学生互动时间大概就是30分钟左右,一堂课的时间也就是45-60分钟,其实上课时间是短暂的。其实我们更在乎学生除了上课时间以外的课堂课后的沟通时间。他们在腾讯平台上面的沟通,也是我们愿意投入在线教育的信心所在,无论在哪个平台进行学习,最后都会落到腾讯平台进行沟通。

在线教育用户画像分析

2014年11月24日 16:00 腾讯教育联盟 11月14日,由腾讯课堂旗下腾讯教育联盟主办的腾讯教育联盟线下沙龙(第二期)在上海衡山宾馆举行,主题为“用大数据来看教育:在线教育用户画像分析”。 腾讯即时通讯应用部商业运营总监李倞在沙龙上分享了腾讯课堂用户画像分析报告,为大家详细解读了报告数据并给出建议,启发机构专业的运营策略。她的核心观点如下: 1、中国的教育市场很大,但教学资源分配不均衡,只要有教育的内容,就可以找到合适的学生。 2、机构在做内容调研、设计时,可以把更多的精华内容集中在前面30分钟,在学习更好吸收的时间内去和学生交流。 3、腾讯课堂平台目前主要为19-24岁的用户,该部分用户的核心需求就是如何让自己变得更好,更有竞争力,找到更好的工作。 4、老师对课程的评价和培训寄语,会变成学生选择这一门课程的决胜因素。 5、学生会看重课后的交流,比如机构是否会有课后答疑、是否提供习题练习和教学资料。 6、腾讯课堂将设置机构成长等级,并把优秀的机构推荐给学生。因为学生在同质化课程里,更倾向选择自己合适的机构,而这些获推机构会得到腾讯课堂更多资源,更好服务。 7、机构入驻腾讯课堂平台是免费的,机构的收费腾讯不会有任何分成。 以下是演讲原文: 前一段时间,11月11日是腾讯公司十六年周年成立之际。以前腾讯是靠社交网络在整个互联网上占有一席之地,下一个十年的互联网发展,我们预测会在互联网金融、医疗、教育领域有所发力。在线教育这里,腾讯愿意出来做一个平台服务者的角色,跟在座各位教育者、朋友一起共度另一个十年。 今天将我们腾讯课堂自上线以来的运营数据分享给大家,让大家在数据上更好看看,原来我们的用户,在培训课堂上面听课这些人是这样的。这里的数据是我们在2014年才开始,预测的市场容量。整个市场在不断变化,我相信市场容量也在变化,甚至在提高。

2019年中国军迷用户画像分析研究报告-Trustdata-2019.8-25页(8)

2019年中国军迷用户画像分析研究报告 & 联合发布 2019年8月 本报告为Trustdata制作,报告中所有的文字、图片、表格均受到中国法律知识产权相关条例的版权保。 任何组织和个人,不得使用本报告中的信息用于其它商业目的。

研究综述 ?研究说明:本报告主要分析当前中国军迷用户画像,部分数据来源于调查问卷,问卷基于关注军武次位面用户为对象,问卷回收有效样本量达12000余份; ?数据来源:基于Trustdata自建的日活跃用户超过1亿(月活跃用户超过3.2亿)的安卓用户样本集,并根据中国移动网民人口结构、地域分布、各移动应用iOS与Android比例关系等多方面因素搭建模型计算所得 ?采集方法:只在亮屏情况下进行数据采集,确保数据的真实性和有效性。采集频次方面,不带支付功能的APP为每次10秒,带有支付功能的APP为每次1秒 ?统计周期:2015年至2019年6月 报告及指标说明: ?研究对象:本报告主要分析中国军迷群体的用户画像、消费行为偏好以及发展趋势,以专业的军事资讯平台为主要研究对象,重点研究平台军武次位面、铁血网、军事头条等; ?TGI指数:用户指标/目标群体用户特征指标

Contents 目录Part Two 中国军迷兴趣偏好分析 Part Three 中国军迷消费行为分析 Part One 中国军迷现状分析 Part Four 中国军迷群体的发展趋势

用户研究核心军迷1.8亿专业军迷 5000万泛军迷2.4亿 军迷:主要指基于共同的兴趣爱好而形成的群体,他们对军事、战争史、武器装备等包含军事元素与特征的事物有浓厚兴趣。 我国军迷群体众多,基于对军事知识的了解及军事元素的喜欢程度可划分为泛军迷、核心军迷和专业军迷。泛军迷主要指因对某些军事元素比较感兴趣(如喜欢玩军事射击类游戏、喜欢军事题材的电影电视剧等)从而不时关注军事资讯的群体;核心军迷指具有一定的军事知识,经常关注军事类新闻资讯的军迷群体;专业军迷是指具备专业的军事知识和武器装备知识,对最新船舰、战斗机型或武器性能等具有浓厚兴趣的军迷群体。激扬正能量,助力强军梦中国核心军迷规模达1.8亿

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