根据Frost&Sullivan报告，2017年全国K12课外辅导现存市场高达4000亿元，是体制外教育支出中占比最高的部分。这其中，绝大份额来自于线下的K12教育培训机构。
线下教育机构重人力、重运营，建校选址又涉及到诸多政府关系资源等，规模化受制因素众多，市场极其分散。在线教育有望打破机构集中度低的困局，而对于K12来说，有效的教学模式仍然在探索验证。
海风教育创始人郑文丞认为，解决这一问题的方式只能是在线一对一。
01
细笔勾画
在线一对一底层脚本
K12阶段的学习目标无非是应试，这个枯燥的过程决定了学习困难生很难凭借自律观看录播课。完课低、续费低等结果也充分说明了问题。一对一直播模式下强交互、强监控，在远程教学的弱约束环境下，一对一最容易达到效果。
在线下K12市场中，机构化运营是按照从大班到个性化的路径演进。早期一对一更多是个体家教，2010年前后，学大、精锐等专门的一对一机构开始兴起，并迅速在全国蔓延。而转到在线直播，一对一则是最早发力规模化的品类。
一对一和班课的标准化教研逻辑截然不同。“班课是通过剧本成就演员的形式。”郑文丞如是说，“如果一对一采用同样的方式，会产生强烈的削足适履之感。”
一对一的标准化需要更细的颗粒度做支持。海风的做法是，制作片段式的讲义。讲义以题目为基础单元，以题带知识点。题目属性由标签定义，并附带了标准讲解过程。教师需要的是对学生薄弱之处进行基本判断，再匹配适当题目。然后根据推荐，选择下一段讲义。一节课就是通过多个片段渐进式的编织起来。
K12漫长学习周期、加上不同学科、不同版本教材，构成了纷繁复杂的知识结构，知识点数量庞大。而这些基本的讲义撰写、题目打标签等全部需要人工，从零开始构建底层教研系统工程浩大。
2016年底，伴随直播技术基础设施层面加速成熟，市场教育加深，海风启动大规模招生。与此同时，整个K12在线直播也进入行业的快车道。近3年来，海风保持了5倍左右高速增长。
02
科技驱力将完成
在线教育降维打击
但是，以持续获客驱动的增长，并不构成核心竞争力。在线教育真正能在服务、体验上颠覆线下，是以数据和技术为依托的。
在郑文丞看来，在线教学不是简单把线下一对一模式搬到线上，而是从效率提升到真正的个性化。这其中，要经历三个阶段：
第一，提升效率。在线教学最直接的节省了通勤成本；
第二，风险防范。在线教育将原本“黑盒”的教学过程透明化，教学过程被平台监控和记录，通过语音识别、NLP等一些技术辅助手段识别过程异常值，能提前做好防控。比如，当检测到现场互动性比较差，机构能及时反馈教师调整，降低退费、停课、投诉风险。
第三，个性学习。平台能以数据沉淀的方式将教学经验传承和迭代。传统课堂可采集的数据只有视频，价值有限。海风的在线平台能采集全部教学日志，比如，学生过往听了哪些知识，做了哪些题，错题情况，相近题目推荐等，形成一个链条。
有了丰富数据的沉淀，机器学习、AI等才有了落脚之地。随着学生、教师的使用，数据壁垒逐渐能被建立，最终目的是能更精准识别教师画像、学生画像，以及将二者更好的匹配起来，也就是因材施教。
海风对于教研的想法与好未来一拍即合，而向来以教研著称的后者也愿意助推一把。2018年上半年，海风获得了由好未来领投过亿元C系列融资，而在数据、教研等更底层方面二者达成了更为深度的合作。
03
一对一在线渗透终将超过50%，将诞生百亿巨头
爱分析：在线一对一和班课的市场空间？
郑文丞：中小学课外辅导全国4000多亿市场，其中包含1v1/2/3在内的个性化辅导占1/4，也就是1000亿左右。
其中一对一增长快于行业平均水平。行业每年大约20%增长，一对一赛道至少有30-40%。在个性化教学市场当中，在线部分去年大概渗透率是1%，就十个亿左右，今年预测大概能到4%-5%，大概四五十亿体量。
再往后渗透率会进一步提高。我们判断在未来3-5年内在线部分的渗透率至少达到20%以上，终态在线部分的比例会达到50%以上，而且我们认为这是比较保守的估计。所以我们判断在线一对一赛道在未来3-5年内会达到500亿左右规模体量。
而行业的头部集中效会相对明显，前两、三名加起来可能会有50-70%。目前其实至少50-60%的水平。所以在这一预期下，我们判断行业最终会出现年GMV超过100亿的企业，并且还不止一家。我们看好这个赛道背后的核心原因之一，就是这个赛道在未来3-5年内会出现下一个新东方、好未来级别规模的企业。
横向比较班课，这个赛道要复杂得多。其实在线下它是一个经济模型看起来特别好的模型，因为毛利很好，到了线上以后，其实这件事情就不成立了。
虽然线上毛利依然好，老师成本占比仍然低。可同样在互联网上做招生，我们做一对一客均单是15,000元，可以花4000元获取一个用户。可是班课到了线上以后，它的客均单可能只有一两千块钱，意味着在线上同质化的市场招生渠道下，能够拿出多少钱获取一个学生，就是一个很大的问题。
所以今天我们看到在线班课这个赛道内彻底跑出来的，除了像学而思网校、新东方在线这样的机构以外，后面的相差很远，包括工具类玩家，获客其实都是核心问题。
所以在线班课其实有两个前提条件，第一个要有大规模的用户流量池，足以转化新用户。第二要有行业内品牌背书。好未来在今天是具备这两个条件的。
爱分析：当下会专注在一对一赛道？
而对于小班课，可能会在一对一这个赛道跑到绝对领先的时候考虑，而且顺序是这样，先看一对二、一对三，因为这部分业务本质是拼车业务，就像滴滴不可能第一天就做拼车，肯定要积累足够多的用户才会开始组织拼车业务。
另外，班课的前提是对用户的路径轨迹有比较清晰的了解，能精准描绘用户的知识图谱，老师画像，才能知道哪几个学生，和哪个老师适合一起上课。
爱分析：在线一对一能否盈利？
郑文丞：一对一肯定是能盈利的。而且目前，在线一对一的经济模型是比线下要好的，因为我们中间砍掉了很多运营成本、场地费用。目前就单客模型来说，在新签用户是打平的，续费用户是能赚钱的。
这个行业其实是存在三本账的算法，现金流这本账我们肯定是占便宜的，因为我们都是预收款；会计准则这本账我们是吃亏的，因为我们全部都是预收的情况下，确认收入是有递延的，但我的市场费用和销售费用都是及时发生及时确认了，所以意味增长越快，短期亏损会越大，是不可能把盈利做出来的。
但只要保证自己的单客模型是健康的，市场费用和销售费用按照收付实现算，老师的成本按照权责发生算，再看一个用户的生命周期对应的各个部分的成本和费用，拆完以后新签是能够做平的，续费是能够赚钱的，意味着当保持这个经济模型发展的话，最终是有盈利能力的，也就意味只要增长放缓到了40-50%水平以后就会出现利润。
爱分析：在线一对一稳定时净利润能达到多少？
郑文丞：增长放缓到每年30-40%的增速时，整体净利润水平能够达到10%以上，但是面对的可能就是一个更大的市场。
爱分析：辅导行业市场增量来自哪？
郑文丞：客观讲是有增量，但是增量本身比例是非常低。一方面是更多的人群，本来接触不到好的教育培训机构，现在能接触到了能够参与；另一方面的增量是由单位客户的支出增加，家庭教育方面支出变大形成的。
04
在线教育终极命题因材施教
当下还处于平台和数据建设期
爱分析：平台采集哪些数据？
爱分析：这些数据的应用价值是什么？
郑文丞：首先是质检环节。通过数据可以推测这个学生和家长的满意度，对应未来退费、停课、结课的风险。我们用谷歌模型跑历史数据，一个月内可以达到80%以上的预测准确率。反过来，这些数据可用于精细化的管理，预测高风险用户，进行重点改进和干预。
这一步解决的是运营效率问题，往后要解决的是行业终极问题，就是因材施教。这个行业优质师资太稀缺了，背后的原因是经验的积累和传承效率太低。一个老师要积累好多讲台经验，同时还要老教师带他，加上自己去迭代，这个过程其实是很漫长的。
而经验传承和积累的效率低，背后原因其实是数据的缺失。这是一个对于数据积累特别糟糕的行业，线下课程绝大部分上完之后什么也没留下来。而如果单纯只是用视频这种形式去采集的话，数据质量和数据信息量其实都是很差的。
所以我们采集教学过程中日志数据，就是把数据化的经验记录下来，不是用帮你带你的老师的经验去提升自己，二是所有的教师经验能够被记录和利用起来。
爱分析：质检环节中机器和人工如何分配？
郑文丞：传统的人工质检，对于教学管理这个环节，只能去基于一些特征去抽检，比如说停课、结课、退费、投诉，除此之外，其他的抽检比例很低，因为大量的教学过程不可能全部有人去听。
爱分析：和好未来达成哪些战略合作？
郑文丞：教研数据库是我们和好未来合作的点，双方都会贡献一部分，我们共享后端数据库。
但其实要想“套路”铺的好，对于底层数据有几个维度的要求。第一，颗粒度要小，要到题为单位；第二是标准化结构化程度要高，打开以后题目答案详解，讲解思路都已经准备好了，包括一级二级三级知识点标签网络；第三个是完整覆盖，就是所有地区所有考纲的教材版本，都能够从一年级全部覆盖到。
05
短期主要比拼运营效率
用户黏性才是长期壁垒
爱分析：不同基因的企业做一对一有哪些优劣？
郑文丞：首先，一对一是个强运营的项目，像拍照扫题这类工具型项目来说，产品能力相对更强，管大型呼叫中心、管大规模老师经验远一些。
第二，赛道本身存在着变现问题。到今天为止，K12行业内所有的工具类项目，在变现环节还没有充分验证，尽管用户活跃很高，但绝大比例是学生用户，这就存在使用者和付费者分离这个绕不过去的问题。
爱分析：在线一对一在营销上的投入怎样增长？
郑文丞：随业务规模线性增长。这个模型在获客环节优化基本很难，就这个行业来看，大家都在说能不能把获客成本降下来，我认为这是不太可能的，而且也不应该是一家教育培训机构的主要方向。
教育培训行业其实是一个水龙头水塞子的模型。这个模型是说，我们最终需要续出来一缸水，首先要去研究怎么把水塞子塞牢，因为大家都知道这个行业获客成本很高，所以水费很贵，水塞子塞牢以后效率才比较高，另一方面如果塞不牢水都流出去，其实流出去的都是负面口碑，进一步的会推高获客成本。
底层教研就是把水塞子塞牢的过程。研究水龙头是不如研究水塞子的，原因在于今天获客成本已经是4000元，未来要涨到5000元，研究怎么控制到3500元就很难了。
相反，现在用户一次付费15,000元，我能够研究怎样让他们更大的比例去进行复购，其实就可以有效的把前端的市场费用很轻易的摊下来，这才是王道。
爱分析：各家获客差异会有多大影响？
郑文丞：会有差异，但不是本质的差异。也就是我的竞争优势不会建立获客上。比如我们的整体前端的运营效率会比同行会好一些，精细化程度会高一些，渠道跟踪、品牌投放方向上会有一些差异，手段上会有些差异，但这些东西不会带来本质的差别。
这个行业的胜负手最终是出现在用户留存、服务体验上。行业中短期来看拼的是运营效率，长期来看拼的是技术迭代。谁的科技内核强，谁就能够获得降维打击的优势。
爱分析：客单价增长空间有多大？
郑文丞：客均单的增长实际要控制。去年底前之前，我们客均单是不停在涨的，一方面是单位课时的价格在涨，更重要的原因是我卖的平均课时包在涨，最初卖40-50课时，到现在平均80-100课时。
之所以要控制课时包，原因在于所有学费都是预收款，用户随时可以退。虽然看起来ROI很好，但另一方面一旦退费规模大，会造成资金流问题。
第二是毛利会受到很大的影响。卖大课时包，一定会给到更多的课时包折扣；另外，9月1日开学以后学费升级，但是单位小时的课时包价格是卖的时候就决定了的，不会变。但老师成本是上涨的，初三的教师价格比初二高。
所以今年开始，我们把大课时包的优惠折扣砍了，课时费相同的情况下，消费者本身不会追求更多课时。
所以取消退费限制，从短期内来看，从模型各方面角度来看，对我们是不利的。但是从长远来看，从健康经营角度出发还是很有意义的。
爱分析：兼职教师比例？
郑文丞：目前70-80%是由全职老师完成的，兼职承担其中一小部分。全职老师比例今后会逐步提高。
最终来看，很难保证百分百的全职员工，因为全职教师是代课量相对比较刚性的人群，简单讲比如一个全职老师一个月要代80-100节课，超过100节课也上不了，少于80节课又饿死了，会导致换平台，教师流失。
我们在每年保持5倍以上增长的情况下，很难准确的估计出在小的刚性带宽的范围内，到底多少的全职教师刚好适合我的发展节奏，所以兼职在当中扮演缓冲角色。伴随今后增速放缓，对教师增长的预期越来越明确，兼职的比例可以逐步下降，但是很难完全不需要兼职。