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最近和很多朋友聊天，很多人都在想做在线教育。经历了去年的大批量在线教育项目的滑铁卢之后，大家进行了冷静的思考，还有那么多人想要做在线教育，实在是让人难以想象。
其实，说去年死掉了很多在线教育项目并不假，但也有好好活下来，并发展壮大的。那些惦记着走mooc模式的在职社会人员项目，特别是针对IT编程相关技术方向的，确实是死掉了很多。但针对K12的项目，英语技能相关的项目，以及认证考试类的，却都发展得不错。
在大批mooc模式编程教育项目起步，拿到投资的时候，我就仿佛感觉到，这些项目好像没有把需求做透。来参加这些项目的人，其目的通常并不是兴趣，也不是仅仅希望提高自己的技能，而是希望通过学习这些技能而获得更好的工作，以及更高的薪资。而各个公司的招聘部门，又不认可培训班教出来的编程技能，于是这中间就差了一层。这个行业最原始的需求，找工作，并没有得到满足。
最终，能够活下来的项目，通常是满足三个条件。第一、K12的家长相对盲目，直接用户（学生）的反馈和付费用户（家长）的决策之间，有一个滞后或不确定的转换过程。第二、英语教育，永远的钢需，而且非常细分，在每一个特定的细分领域，都有可能满足特定人群的特定需求的项目。第三、认证或应试教育，K12中的很多项目其实就是应试教育，以通过某门考试、获得特定证书为目标的教育，这种教育相对比较容易进行品质的考察，通过率高的，就是好的，大家比较容易找到明确的目标，并付诸努力，取得成绩。
现在，又有很多朋友希望开始做教育了，这也没办法，我由于做了很多年的开发者关系，所以社区的朋友特别多，对于社区来说，想着做教育或者猎头都是顺理成章的事情。他们又想着要去给在职的社会人士提供计算机技能方面的教育了。如果按照上面的那些经验来进行判定，他们还是必死无疑啊。于是我们开始用新的思路开始思考这个问题。
所谓新的思路，是做应用，做游戏的思路。
这里首先要定义一下什么“可以进行无成本快速复制的生意”。之所以强调无成本快速复制，是现在互联网和移动互联网的大部分商业模式中，成本都不会随着用户量的不断扩大，而线性的增长。开发应用是一个成本，如果只有一个人用，那么这个人就要承担全部的成本，如果有100万人用，那么成本的上升也是基本可以忽略不记的，于是摊到每个人身上的成本，也就非常少了。移动互联网App、手游、包括现在说的在线教育，基本都符合这个规律。
可以无成本快速复制的生意，现在大家通常采用一个简单的模型来判断其可行性。单用户价值（life time value生命周期价值）-单用户获取成本（cost per action每次活跃的成本），大于零。当然，这是一个相当粗糙的模型，应该再加上，消费过的用户，还愿意为为这个项目继续宣传，并拉来新的用户，也就是病毒传播指数。
从上面这个公式我们可以看出，现在只需要根据公式上出现的三个变量进行不断优化，就有机会将项目做好。以前的思维方式，都是要么多招学生，要么抓住机会狠狠的坑，这个思路肯定是有问题的。现在我们首先要思考的是LTV，以前的在线教育，大多是一锤子买卖，只要能够收到钱（转换率通常很低），就狠狠的坑，收到钱之后，不管用户是不是满意，概不退换。这个思路就要改变，要有牺牲近期利益，争取长远利益的勇气。不是说烧钱，而是在有明确的远期诉求的时候，可以适当的放弃那些会损害长远利益的近期利益诉求。如何将用户的口碑做好，如何将生命周期延长，如何在漫长的生命周期中赚取更高的价值。把一锤子买卖的用户，做成永远的朋友，和用户一起成长。
公式里面的第二个项，就是CPA了。通常大家得到的价格都是eCPM或CPC，1000次展示的报价，或一次点击的报价。最后再计算转换率，就有了CPA。想要降低CPA，最好的方法就是精准投放，这在社区来说，是非常顺理成章的。早期范凯在做javaeye的时候，每天会看所有用户的所有帖子，那么每个用户的需求，他肯定是清楚的，进行精准推荐的效果肯定非常好。当然，这是一个极端的例子。现在大家可以依靠自然语言处理和大数据深度学习的方式，相对精确地定位用户的需求，将精准度不断提高。
公式里面的最后一项 — — 病毒传播指数。很多人想要通过运营的方式来提高病毒指数，比如拉来一个新用户，可以减免多少费用什么的。其实这个数值是需要真心实意的去做的。要用户真的享受完了服务，还真心实意的愿意为项目去宣传，才有效果。
总结一下，对于在线教育来说，应该设法通过延长生命周期来提高LTV，通过提高推荐的精准度来降低CPA，同时通过提高用户的满意度，并设计更合理的运营推广活动来提高病毒传播指数。
上面这三个优化项，正确的就像是废话一样，要做到是非常不容易的。特别是口碑。
这里有一个悖论，在线教育，能够让有机会受教育的人数快速增长，但是，在线教育能够让成才的比例上升吗？用脚后跟儿想，这个答案恐怕也是否定的。那么，本来100个人里面有3个人能够成才，在线教育使得能够受教育的人从100个，上升到了100万，能够成才的人，肯定是不到3万的，因为进入的门槛降低了，更多的人会希望进来试一试，那么成才的比例肯定会比传统的教育模式低。那么假设在线教育项目获得了100万个学生，其中只有2万人成才了，那么在剩下的98万人中，怎么才能有好口碑呢？当然这个2%成材率的比例是我拍脑袋得到的，我相信真实的数据肯定要比这个还要低上很多。但成才的比例，肯定是无法超过50%的吧，我想这个应该能够得到共识。那么，如何才能让用户中绝大部分人给出好评呢？绝大部分人的教育都是失败的啊，教育成功的比例不超过一半啊。
现在，反过来思考这个问题，如果只有成功完成教育的那些人，是用户，其他那些教育失败的人，都仅仅是测试或试用用户。这个问题就解决了，大量免费的资源，吸引大量的人进入系统免费学习，如果他们试用之后，通过一定难度的测试，可以成为正式学员，再缴费。缴费之后的学员，要保证绝大部分可以成才。所有参加测试的客户，都不断跟踪，寻找新的市场增长点。成才的客户，再想办法提供更高的课程，并设法让他们协助宣传，再拉来跟多的测试用户。在设计收费策略的时候，可以将收费设计成梯度的，达到什么程度，就交哪个程度的费用，上哪个程度的课程，将系统化的课程拆散，让用户可以不断得到目标系统的正反馈。让每一个付费用户的感受都保持良好。
公式成立了，只有成才的用户才是付费用户，那么这些用户的口碑就会很好，他们会愿意选择下一个阶段的课程，ltv中的生命周期就延长了。通过seo或口碑，直接免费吸引用户来试用，然后再从其中选择目标客户，cpa的价格也降下来了。最后，只找那些成才的用户进行口碑宣传和运营，榜样的力量是无穷的，病毒传播指数自然也就上升了。
我们通过解一个公式的方式，来给在线教育找出路，这也是为什么本文的题图是一个金算盘，大家要算计，要取舍。
文章一开始提到的，没有被解决的那个根本需求，换工作，涨工资，好像还是没有被解决啊。确实，使用新思路来思考的在线教育模式，并没有从这个角度入手。在职社会教育，其实也是有很多细分领域的，想要找工作的，虽然占到大多数，但并不是全部。也有一些功利心没有那么强的用户，当这些用户被满足之后，他们会成才，会形成榜样的力量，会形成品牌效应。那么那些功利心比较强的需求，也就能够得到部分的满足。这就是一个，慢速的，正向的迭代过程。