教育運用データ分析（データ分析に基づく教育・研修運用）

データ分析に基づく教育・研修業務

長い間、私はデータ関連の問題を避けるために、データに敏感ではないという言い訳を使っていました。私は自分の感情に基づいて決断することが多く、最もよく使った言葉は、「私は感じる」「私は思う」「私は感じる」「～であるべき」「おそらく」「たぶん」「おそらく」「推定」などでした...

その後、チーム全体が経験に基づいて判断し、直感に基づいて実行することを好むことがわかりました。ご想像のとおり、結果は予想外のものになることが多いです。

2012年に養成機関を設立したばかりの頃、私たちは芸術の養成機関ではほとんど見られなかった「ワンストップ国際エリート全日コース」を設計したことを覚えています。当時の設計コンセプトは、子どもたちが月曜日から金曜日まで公立学校で楽しく勉強し、週末の1日をオーストラリアで専門分野の研修に費やし、もう1日を両親と楽しい家族の日を過ごすというものでした。週末の日程には、英語または語学、美術、音楽、ダンス/スポーツのコースが含まれます。正午には、子どもたちはセンターで昼食をとり、休憩します。こうすることで、親は子どもの送り迎えの手間を省くことができ、子どもはより継続的かつ良好な状態で学習できるようになります。総合的なパフォーマンスに基づいて、潜在的な才能の発達を判断することもできます。教育機関にとって、そのような子供たちがここでいくつかの専門コースを学べば、彼らは間違いなく私たちの熱狂的なファンになるでしょう...

すべてがとても順調に見えたので、当時はそれについてあまり考えませんでした。私たちはコースを直接市場に投入しました。その後 3 か月間、私たちは依然として 2 つの全日制クラス (1 つは小規模クラス、もう 1 つは大規模クラス) を募集しましたが、生徒数は理想的ではありませんでした。料金が少し高いのと、地域の購買力が足りないのではないかと推測し、調整しました。 1つのコースのみを受講した子どもたちは、全日制クラスに転校することができました。この1つのコースを学習した後は、両親が迎えに来ることができます。すると、経営難という問題が起こりました。その後、全日制クラスに通う子どもたちの親たちから、子どもたちは疲れすぎて、家に帰るとすぐに眠ってしまうことがよくあるという報告がありました。昼寝をしなかったり、十分に食事を摂らなかったりする子どももいたので、生活を調整する必要がありました。結局、困難がどんどん増えていき、当初は大々的に宣伝されたこの新しいタイプのコースは、何の成果もあげられなかった。

この事件は、私たちのコース研究部門全体に長い間反省を強いることになりました。これを決定する前に、もっと冷静にデータを収集し、分析していれば、このような有望なコースが中止されることはなかったでしょう。

今後、新しいコースの開始は以下の段階を経て行われます。

フェーズ1:

1. コースのデモを該当するグループに無料または有料で配信し、実行サイクルを計画し、定期的に顧客のフィードバックを収集し、顧客のフィードバックを項目に分類し、各項目の出現回数をカウントし、3 回以上出現する問題をコースの最適化項目に含めます。コース研究部門は、最も頻繁に出現するコンテンツに焦点を当ててコースを変更します。

2. 収集されたフィードバック質問の数に基づいてコースを開始する時期を決定します。

3. フィードバックを収集しながら、家賃分担費、人件費、材料費などを含めたコースのコストを計算し、請求金額を合理的に設定します。

フェーズ2:

最初のコースが開始された後、教師たちは毎週の授業の振り返りを通じて、授業の効果と子どもたちのパフォーマンスに関するフィードバックを提供しました。コースコンサルタント、教員、事務員が電話や直接会って保護者とコミュニケーションを取り、満足度や提案について尋ねました。第 1 フェーズと同様に、学術フィードバックとサービス フィードバックを項目別に分類し、各項目の出現回数をカウントして、対応するコンテンツ レコードを最適化しました。

フェーズ3:

カリキュラムは比較的成熟しており、教師は主に指導効果と保護者とのコミュニケーション内容に関するフィードバックを提供します。

「データ」による講座開発は私に大きな影響を与え、その後に「データ分析に基づく運用」が次々と起こりました。

学術・教育課:

1. 出席率、同週および同週の契約率、新規デモのコンバージョン率、解約率...

2. 校長管理人数、保護者からの苦情件数、返金件数、紹介件数、活動参加者数、非常勤講師管理データ、適正授業開講データ、教科コスト分析データ…

マーケティング部門:

毎日/毎週/毎月/毎年

1. 総相談件数、総有効受注件数、有効受注コスト、来客数、訪問回数、コンバージョン数、同業・異業種連携データ、地域取引量、周辺競合機関の手数料、広告量…

2. 効率、訪問率、コンバージョン率...

営業部:

毎日/毎週/毎月/毎年

1. 電気変換率、招待率、変換率...

2. 各種相談フォームの発信数、当日の契約人数、週単位の契約人数、 WeChat仕事用アカウント使用人数、販売実績、親リソースの利用状況、プッシュ件名の統計と分析、紹介数など…

主任/機能部門:

1. 教室利用率、教師利用率……

2. 教師の出勤データ、従業員の離職データ、非常勤教師の管理データ、保護者のフィードバックデータ、給与費、家賃、不動産費、水道光熱費、事務費、在庫量、調達サイクルデータ...

あらゆる教育機関は「データ」に基づいて運営されるべきです。データは真実を伝え、客観的な結果を反映します。多くの場合、意思決定のアイデアを導くために「データ」を使用すると、正しい道に近づくことができます。

「データ」はどこから来るのでしょうか? 「データ」は顧客から生まれます！最も正確なデータを取得したい場合、あまり面倒な作業を行う必要はありません。お客さまが抱えている問題や心の中にある疑問を、直接お客さまに聞いて、直接聞いてみるだけでいいんです。もちろん、データを収集する際には、質問するスキルに注意を払い、計画的かつ準備された方法で質問し、対応する記録を作成し、整理して要約する良い習慣を身につける必要があります。これらのことを実行すれば、必要なデータを取得できます。

「データ」をベースに業務を運営するというマインドセットを身につけてから、「自分はデータに敏感じゃない」「数学が苦手」といった自分の元々の考えが、実は怠け者になる言い訳だったことに気付きました！

「データ」とは、事実や観察の結果、客観的な事柄の論理的な要約、客観的な事柄を表すために使用される未加工の原材料です。

「データ」とは、情報の形式と媒体であり、「記号」、「テキスト」、「数字」、「音声」、「画像」、「動画」などです。「データ」と「情報」は切り離せないものです。データは情報の表現であり、情報はデータの意味合いです。データ自体には意味はありません。エンティティの動作に影響を与える場合にのみ情報になります。

「データ」は静的であると同時に動的でもあります。考えてみれば、「データ」は新鮮で意味のあるものですね！世の中に美が不足しているわけではなく、美を発見する目が不足しているだけであるのと同じです。