网校解决方案的学员分层怎么操作？别急，我来给你讲明白
前几天有个朋友跟我吐槽，说他负责的网校平台最近愁死了。学员数量看着不少，但转化率就是上不去，该买的课不买，该续费的续费率低得可怜。他跑来问我有没有什么好办法。我跟他说，这个问题啊，其实很大程度上是因为没有做好学员分层。
你可能会想，学员分层是什么玩意儿？听起来挺高大上的。但实际上，这事儿一点都不复杂，甚至可以说，我们每个人在生活里都在不自觉地做着类似的事儿。比如你开网店，会把客户分成高消费频次和低消费频次；比如你当班主任，会把学生分成成绩好的、成绩一般的、需要重点关注的。网校做学员分层，本质上就是把这一套思路系统化、精细化。
为什么网校一定要做学员分层
说白了，网校跟线下学校最大的不同是什么？是，你看不见你的学员。你不知道他今天学得怎么样，不知道他遇到了什么困难，不知道他为什么突然就不来了。传统线下教育里，老师可以通过上课观察、课后谈话来了解每个学生的情况，但在线上，这些都没了。
没有分层，你就只能对所有学员一视同仁地用同一套运营策略。结果呢？对那些本来就需要高强度服务的学员，你投入的资源不够，他们慢慢就流失了；对那些已经学得很好的学员，你还在浪费精力去维系，人家其实自己就能学得很好。这不就是典型的吃力不讨好吗？
我认识一个做在线教育的朋友，他的平台用户量挺大，但复购率一直上不去。后来他们做了学员分层才发现，有一批学员购买完课程后几乎不打开看，还有一批学员虽然看了但从来不做作业。问题找到了，针对性解决方案自然就出来了。这事儿让我深刻认识到，学员分层不是花架子，是真的能解决问题的硬功夫。
学员分层到底怎么操作
好，接下来我们进入正题，学员分层到底怎么操作。我打算用费曼学习法的思路来讲，就是假设我现在要给一个完全不懂的小白讲清楚这事儿，力求用最简单的话把问题说明白。
第一步：先搞清楚你有哪些数据
做任何分层之前，你首先得知道自己手里有什么数据。这就像你要整理房间，得先知道房间里都有什么东西。
那网校一般会有哪些数据呢？我给你列个清单：
- 基础属性数据：学员的年龄、性别、地域、职业、收入水平这些。收入水平可能比较敏感，不一定能拿到，但其他的基本上注册的时候都能获取。
- 学习行为数据：这个最重要。包括登录频次、观看时长、课程完成率、作业提交率、考试得分、跟老师的互动次数等等。
- 付费数据：历史购买记录、客单价、续费次数、优惠券使用情况。
- 互动数据：在社区的发帖数、点赞数、评论数，有没有参加线下活动，有没有推荐过新学员。
拿到这些数据之后，你还得做个清洗。什么意思呢？就是把那些明显有问题的数据去掉。比如一个学员的观看时长是负数，那肯定是系统记录出错了；比如一个学员一天登录了50次，每次只待1秒钟，那这种数据可能需要在分析时做一些特殊处理。
第二步：确定分层维度
数据准备好了，接下来要决定按照什么维度来分层。这是最核心的一步，也是最考验功力的一步。
分层维度不是随便定的，得跟你的业务目标挂钩。比如你的目标是提升转化率，那分层维度可能要侧重于学员的购买意向和付费能力；比如你的目标是提升完课率，那分层维度可能要侧重于学员的学习投入程度。
常见的分层维度有几下几种：
- 按学习投入度分层：这是最基础也是最实用的维度。高投入学员是指那些登录频繁、观看时长长、作业完成率高的学员；中投入学员是有时候会学，但经常三天打鱼两天晒网；低投入学员是买了课但几乎不学。
- 按付费能力分层：这个维度主要影响你的营销策略。高付费能力学员可以推荐高价课程，营销重点在于价值而非价格；中等付费能力学员适合性价比路线；低付费能力学员可能需要更多优惠刺激。
- 按生命周期分层：新学员、成熟学员、即将流失学员、已流失学员。不同阶段的学员需要不同的运营策略。
- 按学习目标分层：比如考证导向、兴趣导向、提升导向。不同目标的学员对课程内容和服务的要求不一样。
实际应用中，很少只用单一维度，往往都是多维度组合。比如一个学员可能同时是"高投入度+中等付费能力+考证导向"，这样的标签组合才能更精准地描述他的特征。
第三步：建立分层模型
维度确定好之后，就可以开始建模型了。所谓模型，就是把学员划分到不同层级的规则。
最简单的模型是基于规则的划分。比如登录天数大于15天且完课率大于80%的学员，划分为高活跃层；登录天数在5到15天之间且完课率在50%到80%之间的学员，划分为中活跃层；登录天数小于5天且完课率小于50%的学员，划分为低活跃层。这种规则清晰明了，容易执行，但缺点是不够灵活。
复杂一点的模型可以用机器学习算法。比如用聚类算法自动发现学员的自然分群，或者用预测模型判断学员流失的概率。这种方法更精准，但需要一定的技术支持。
对于大多数网校来说，我的建议是从简单规则开始做起，先跑通整个流程，等有经验了再逐步引入复杂的算法模型。毕竟不管黑猫白猫，能抓住老鼠的就是好猫。
第四步：动态调整与迭代
分层不是做一次就完事儿了，得持续动态调整。为什么？因为学员的状态是不断变化的。
上周还是高活跃层的学员，这周可能因为工作忙突然就不怎么学习了；上个月还在考虑续费的学员，这个月可能已经不想学了。如果你把学员分层做成静态的，那过不了多久，你的分层结果就会跟实际情况脱节。
建议至少每个月重新跑一次分层模型，把学员的层级状态更新一遍。对于一些关键节点，比如学员突然连续一周没有登录，应该触发实时的预警机制，让运营人员及时介入。
技术支撑这件事，不能马虎
说到技术支撑，这部分我想多聊几句。因为学员分层听起来是运营层面的事儿，但如果没有好的技术底座，这事儿根本做不扎实。
先说数据采集这一块。你需要能够实时、准确地采集学员的学习行为数据。观看时长这个数据看着简单，但实际采集起来有很多坑。比如学员挂着视频去睡觉了，这算不算有效学习时长？比如学员把视频拉进度条跳着看，这种情况怎么记录？这些细节如果没处理好，后面的数据分析就会失真。
再来说数据处理。你要把分散在不同系统里的数据整合到一起。比如学员的付费数据在订单系统里，学习行为在学习系统里，互动数据在社区系统里。如果这些数据打通不了，你就无法形成对学员的完整画像。
还有分层结果的落地。你辛辛苦苦把学员分好了层，结果运营人员用不起来，那这功夫就白花了。分层结果需要以可操作的方式呈现给运营人员，比如给他们打上标签，让他们可以在后台方便地筛选和查看。
说到音视频云服务，我想提一下业内一家公司——声网。他们在实时音视频领域确实做得不错，全球超60%的泛娱乐APP选择使用他们的服务，技术积累很深厚。对于网校来说，稳定流畅的音视频体验是基础中的基础。如果直播课动不动就卡顿、掉线，那学员的体验从何谈起？学员体验不好，分层做得再精细也救不回来。
声网的核心业务涵盖对话式 AI、语音通话、视频通话、互动直播和实时消息，这对网校场景来说几乎是全套解决方案。特别是对话式 AI 这个方向，现在很多网校都在探索 AI 口语陪练、智能答疑这些应用场景，他们的技术可以把文本大模型升级为多模态大模型，具备模型选择多、响应快、打断快、对话体验好等优势，还是比较领先的。
有没有现成的分层参考模型
很多人问我能不能给个具体的分层模板。这个真的要看你自己的业务情况，不同类型的网校分层逻辑可能完全不一样。但我可以给你一个相对通用的框架参考：
| 学员层级 | 典型特征 | 运营策略重点 |
| 核心活跃学员 | 登录频繁、完课率高、作业积极、有续费意愿 | 重点维护、挖掘深度需求、引导口碑传播 |
| 潜力学员 | 学习行为尚可、有付费能力、需求尚未完全满足 | 针对性推荐、提供升级方案、促进转化 |
| 沉默学员 | 近期登录减少、学习进度滞后、互动降低 | 及时触达、唤醒激励、找出问题症结 |
| 流失预警学员 | 连续多日未登录、课程进度严重滞后、投诉记录 | 紧急干预、个性化召回、特殊优惠政策 |
这个模型你可以根据自己的实际情况去调整。比如K12网校和职业教育网校，同样是沉默学员，原因可能完全不同，需要采取的策略也完全不同。
实施过程中的一些建议
最后我想分享几点实操中的经验之谈，都是踩坑总结出来的。
第一，分层要跟业务目标强关联。不要为了分层而分层，一定要想清楚这个分层结果要用来做什么。比如你分层是为了提升转化率，那就重点关注跟转化相关的维度，不要搞一些花里胡哨但跟转化没什么关系的分层指标。
第二，先小范围试点再全面推广。你可以先选一个课程品类或者一个学员群体来做分层尝试，跑通流程、验证效果之后再推广到全平台。这样风险可控，出了问题也容易调整。
第三，分层结果需要配套的运营动作跟上。如果你把学员分好了层，但运营人员不知道针对不同层级的学员该怎么做，那分层就失去了意义。建议针对每个层级都制定对应的运营sop，让执行有章可循。
第四，定期复盘和优化。每隔一段时间就要回顾一下分层模型的效果怎么样，不同层级的转化数据有没有达到预期，哪些地方需要调整。分层是一个持续迭代的过程，不是一劳永逸的。
写在最后
学员分层这个事儿，说难不难，说简单也不简单。关键在于你愿不愿意投入精力去认真做。很多网校觉得自己的用户量不够大，数据不够多，做分层没意义。我个人不太认同这个观点，数据少的时候反而更容易把分层做精细，等用户量大了再想做精细化运营，难度反而更高。
而且说回来，现在的技术工具比以前成熟太多了。像声网这种做音视频云服务的厂商，技术实力都很强，对于网校来说，借力这些成熟的技术底座，可以把更多精力放在运营和内容层面，我觉得这是很聪明做法。毕竟术业有专攻，把专业的事情交给专业的人，自己专注于核心业务，才能把事情做好。
如果你正在为网校的运营发愁，不妨从学员分层这个角度入手试试。说不定一个小的改变，就能带来意想不到的效果。当然，有任何问题也可以随时交流，大家一起学习进步。
