在智能教育領域，天然具備師資等成本優勢，用戶數量越多，越能最大限度平攤研發和維護成本。因此，如何在獲客成本攀升的當下，通過大數據技術獲得更多用戶，實現產品、運營、營銷等多方聯動，增強用戶體驗，打好這場“流量攻堅戰”，是智能教育公司的重要發展方向。 近日，上海流利說信息技術有限公司（以下簡稱“流利說”）正式簽約神策數據，希望借助神策數據高效的數據分析能力推動精細化運營，實現市場投放、產品優化、運營提效的數據聯動。 流利說成立于2012年，致力于用AI技術和大數據提升學習效率，是領先的科技驅動的教育公司。其自主研發的人工智能英語老師，基于深度學習技術，能夠為每一位用戶提供個性化、自適應的學習課程。作為智能教育的倡行者，流利說一直注重以數據驅動業務發展，秉持“用戶第一”的原則，不斷深入用戶行為分析，優化用戶體驗，提升用戶學習效果。
一、多團隊全面應用，賦能整個公司數據分析與決策能力 流利說始終注重用戶隱私和數據安全，因此具備私有化部署方案是其選擇服務商的首要條件。 基于現有數據平臺能力，流利說將神策分析與現有系統集成，確保數據貫通和安全。借助神策豐富完備的數據采集SDK，流利說內部開發人員可輕松上手；同時，神策提供的多樣化內置工具和可靠性保證，進一步提升了流利說數據采集的完備性，降低數據采集成本。 數據驅動是流利說一直堅持的原則，借助神策強大的數據采集和分析能力，流利說可以建立高效數據體系，將數據團隊與業務團隊緊密結合。目前，流利說內部的產品、運營、市場人員甚至是設計、教研、開發人員都在使用神策分析，切實做到賦能各部門數據分析能力，讓決策有數據可依。 二、構建SDAF閉環，驗證產品功能，優化用戶體驗 神策數據立足于大數據及用戶行為分析的技術與前沿實踐，結合流利說實際業務場景，為其搭建了基于數據流的企業運營框架SDAF，集感知（Sense）、決策（Decision）、行動（Action）、反饋（Feedback）為一體的數字化閉環。在合作過程中，包括漏斗分析、事件分析、留存分析、歸因分析等在內的神策分析云10+分析模型可以較好地滿足流利說在不同業務場景中的分析需求。具體如下： 1.深度分析試驗結果，持續迭代資源位投放策略 假設用戶小明，為了提高六級成績在流利說App點擊四六級聽力必備句型課程開始學習，基于神策用戶行為模型，即User-Event模型，其在流利說App內的用戶行為關鍵路徑如下：
在此過程中，影響小明學習口語課的因素包括資源位、課程信息如名稱、分類、難度等。通常情況下，課程信息不會發生大的變動，也就是說資源位將成為用戶轉化的重要觸點。為了進一步提升App內資源位轉化效率，流利說基于神策支持高頻、穩定試驗的優勢，對「發現」頁面資源位進行了A/B測試。
在試驗進行一周后，流利說產品人員通過神策漏斗分析和歸因分析，對試驗結果進行深度分析，再一次驗證了不同資源位與用戶轉化之間的關系。基于對試驗結果的精確感知，流利說不斷迭代App內資源位的投放策略，深入洞察用戶使用習慣，驗證產品功能，優化用戶體驗，顯著提升了數據驗證效率。 同時，流利說結合神策用戶畫像的用戶分群功能，高效匹配用戶特征，優化學習路徑，提升產品與用戶的適配性，增強用戶學習體驗，進一步推動了資源位的整體轉化效率提升。不僅如此，流利說還基于用戶標簽體系在后臺輕松實現精準配置，通過精細化流量分配機制，將更多流量分配給銷售能力更強的團隊，進而實現高效引流。 2.衡量留存指標，優化功能模塊使用與迭代 自成立之初，流利說便明確了“以用戶為中心”“效果為導向”的產品觀，通過對產品不斷打磨、迭代，在產品研發和課程設計方面持續投入，流利說已逐漸發展成為國內成人英語學習路上的優先選擇。如何通過產品與服務提升用戶留存是流利說目前及接下來的重要關注點。 在流利說的產品場景中，產品功能留存率是衡量產品效果好壞的重要指標。通過神策分析云之留存分析，流利說得以快速觀測各功能模塊的用戶使用及留存情況，根據分析結果及時決策并進行產品功能迭代，以提升用戶體驗及留存率。
在產品細節上，流利說對神策的概覽分享功能尤為稱贊：“可以便捷共享給具有相同業務目標的同事，保證數據結果對齊，有效提升團隊工作效率。” “除此之外，神策簡單的操作和直觀的可視化界面，能夠幫助流利說業務人員脫離對數據分析師的絕對依賴，也可以快速搭建數據指標，大幅提升數據驗證效率，降低數據使用成本。”流利說相關負責人表示。 神策數據作為國內領先的大數據分析與營銷科技服務提供商，其私有化部署方案，豐富的數據采集SDK，多樣的數據分析模型，高效搭建數據體系的特點很好地契合流利說目前的需求。在未來的合作過程中，神策數據將會持續賦能，助力流利說在智能時代的規模化因材施教全面落地，數字化用戶學習全過程！
