移动互联网这个概念，其实主要体现在中国，以及很多第三世界国家里面。我们很多用户第一次接触网络，就是通过手机来的，这些人跳过了PC互联网的阶段，直接进入了移动互联网时代。

欧美等发达国家和地区，他们并没有那么清晰的互联网到移动互联网的分界线。现在手机上依然也有很多服务是通过网站来获取的，而并不是app。

美国肯定没有出现咱们现在这种满大街举着手机刷二维码的神奇景象，他们还在使用现金、支票、信用卡。也没有出现像微信那种可以成为新操作系统的巨型移动应用。其他垂直领域，其实两边差不太多，uber、airbnb、yelp等和中国差不多的。

说到中国处于美国什么阶段，或美国处于中国什么阶段，前提是只有一条发展路径，大家都按照一个模式来发展。

未来，美国是不是会顺着中国这条路走下去，这很难说。就像我们在支付领域里面跳过了美国的支票，在通讯设备发展历程中，跳过了美国的家庭电话答录机一样，美国有美国的特点，我们有我们的特点。最后不一定走向同一个方向，就算大方向一致，其中的某些节点也是会被跳过的。

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。