在线教育平台的数据分析——业务流程指标的计算

文章列表
篇1：《在线教育平台的数据分析——用户精细化运营》
篇2：《在线教育平台的数据分析——课程分级》
篇3：《在线教育平台的数据分析——业务流程指标的计算》
篇4：《在线教育平台的数据分析——用户的地域分布》

前言

本篇从业务流程的角度出发，梳理了业务中常见的指标，并进行了计算和可视化展示
工具：MYSQL+EXCEL

一、分析脑图及计算结果

二、试听购课阶段的指标

1.业务流程

用户注册

选择平台提供的感兴趣的课程进入课程试学

用户试听感到满意开始学习课程

用户学习完全部课程

2.用户学习行为漏斗

a.计算的指标

 ＃１.注册数
select count(*) 用户注册数 from users;

２.加入课程学生人数

SELECT count(distinct user_id) 加入课程学生人数 from studyprocess;

３.开始学习课程学生人数

SELECT count(distinct user_id) 开始学习课程学生人数 from studyprocess
where learn_process>0;

４.结课学生人数

SELECT count(distinct user_id) 结课学生人数 
from studyprocess
where learn_process>90;

b.计算各个环节的转化率，得到漏斗图

c.分析

• 用户注册到点击课程，用户的课程点击率为92%，平台课程种类能够很好的覆盖多样的用户，吸引用户进入课程学习
• 从点入课程到没有跳出，课程的点进率为68%，课程内容能够留存超过半数的用户
• 完整看完课程的结课率为32%，用户流失较为严重，因为在线教育获客成本相对较高，而获客之后的老用户的再次购买也较多，因此要想办法加强用户粘性。影响结课的因素不仅与课程本身有关，可以增加一些陪伴学习打卡等运营活动等等避免用户流失
• 以上业务分析流程，对于直播课程的业务流程体系也同样适用，注册数为用户订阅直播数，点击直播页面进入课程，没有跳出直播课程并继续学习，直到完成课程或则和学习完大部分内容

3. 试听课程转化率的计算

a. 业务背景

课程拉新活动，通常采用折扣，或者免费试学的方式来进行，拉新活动引流来的新用户能否在试学结束后，产生购课行为是衡量拉新效果的重要指标

b.指标计算

• 拉新人数：参与免费课程的用户数
• 拉新的用户中发生再次购买行为的人数
• 拉新课程转化率
• 计算结果

 #173285 加入免费课程的用户又参与其他课程的人数
select distinct a.user_id,a.course_id
from
study_information a 
INNER JOIN
(SELECT user_id,course_id from study_information where price=0)b
on
a.user_id=b.user_id
;

#加入免费课程的用户又参与其他课程并产生付费的人数102197
select distinct a.user_id,a.course_id
from
study_information a 
INNER JOIN
(SELECT user_id,course_id from study_information where price=0)b
on
a.user_id=b.user_id
where a.price>0
;

c.分析

总的转化率为59%，参与免费课程又会在其他课程进行购买，说明用户建立了与平台的信任关系

三、ARPU和ARPPU

a.业务背景

ARPU人均付费，反应用户的价值，ARPU值越高，平台的业务发展前景越好；ARPPU即付费用户人均付费，反应付费用户的消费能力，ARPPU越高付费用户的消费意愿越强烈，业务总收入越多

b.指标计算

• 工具MYSQL 月度ARPU：每月的总收入/每月用户数
• 月度ARPPU：每月的总收入/每月付费用户数
• 总ARPU：总收入／总用户数
• 总ARPPU：总收入／总付费用户数

# ARPU
select 
min_course_join_time as time,
count(*) as user_cons,
sum(sum_price) as sum_price,
sum(sum_price) /count(*) as ARPU
from 人均付费
GROUP BY DATE_FORMAT(min_course_join_time,'%Y-%M')
order by min_course_join_time desc;

#ARPPU
select 
min_course_join_time as time,
count(*) as user_cons,
sum(sum_price) as sum_price,
sum(sum_price) /count(*) as ARPPU
from 人均付费
where sum_price>0
GROUP BY DATE_FORMAT(min_course_join_time,'%Y-%M')
order by min_course_join_time desc;

c.计算结果

EXCEL数据透视计算：总收入／总用户数
总人均付费ARPU：906
总付费用户付费：2083

d.分析

• ARPPU要显著高于ARPU，课程还是存在大量的流量，但是获客率仍有提升空间
• ARPPU说明客户购课后继续付费，平台拥有优质的用户资源
• 由月度趋势变化图，从学习时间点来看，11月为学期末开始，3月为新学期开始，用户对平台课程的需求量大
• 在2020年用户的ARPPU和ARPU逐渐逼近，这也充分反应了疫情影响对在线教育行业的利好

四、课程结课率

a.业务背景

结课率通常用于录播课程，可以衡量在线教育平台的教学质量，较高的结课率，代表课程质量较高，可以吸引用户完成课程的学习

b.指标计算

• 工具MYSQL查询语句
• 结课率＝学完本课程的用户数／购买本课程的用户数
• EXCEL做描述统计，并计算结课率过50％的课程数有19个

SELECT a.course_id,a.cons100/b.cons as 课程结课率
from
(select course_id,count(*) as cons100
from
study_information
where learn_process=100
group by course_id)a
inner join
(select course_id,count(*) as cons
from
study_information
group by course_id)b
on a.course_id=b.course_id;

#EXCEL count函数更方便就不sql了
=COUNTIF(B:B,">=50%")

c.分析

• 从0到10%是一个艰难的过程
• 可以对0-10%的学生建立学生画像分析不再学习课程的原因

下一篇：《在线教育平台的数据分析——用户的地域分布》分析用户的地域分布，找到主要的运营地域市场以及线下业务的地推市场