教育培训机构怎样有效实现数据化管理？

数据化时代，能够掌握大量的信息很重要，但是管理并且让信息发挥出更大的价值更为重要。在教育培训机构中，往往会产生大量的数据，如果能对这些数据实现有效的管理，就能在市场中占据有利的位置。

随着互联网的不断普及，SAAS的广泛应用，商业数字化基础设施越来越完善，各种数字化管理工具门槛也越来越低。

作为教培机构，要适应市场，适应信息触角越来越多的信息时代，业务管理数字化势在必行，逃无可逃！那么该选什么样的工具，怎样有效的实现数据化管理来实现降本增效的目标呢？

笔者调研过400多份机构数字化管理工具使用状况，分析总结，一个符合教培机构的数字化管理工具要有效的驱动机构的业务，至少要具备以下特征：

• 能够从大盘层面宏观了解机构的运营状况，了解机构在行业所处的位置；
• 能够对潜在的运营风险进行预测，提前预警，为机构提供足够应对风险的时间和资源；
• 能够突出关乎机构运营生死的核心运营指标，能够直接反应机构营收、人员、资源、课程、服务质量等业务问题；
• 能够多维度的微观描述业务结果原由，洞悉业务规律和发展趋势，为具体业务提供优化依据。

作为教培机构的经营者，首先，需要能够从大盘层面宏观了解机构的运营状况，了解机构在行业中的位置，把脉机构健康度，对症下药给出指导方案。

机构诊断（运营规范部分）

机构的宏观运营健康情况可以考虑从财务状况、运营规范、课程接受度、团队稳定性、学员成长性5大维度指标进行加权度量，采用统一的加权值进行衡量。

• 财务状况：直接体现机构的经营流动性和盈利能力，可以用毛利、销售额、转结课费三个指标来进行加权度量；
• 运营规范：直接反应机构运营过程中的效能和规范，可以用满班率、系统使用率、老师上课出勤率、老师作业评价率、环境综合评分等五个指标进行加权度量；
• 课程接受度：直接体现机构的课程受欢迎程度，可以用退费率、续课率、转介绍率、学员出勤率四个指标来进行加权度量；
• 团队稳定性：直接反应机构运营过程中的效能和规范，可以用新增员工、离职率、平均工龄、机构成立年数、老师平均评分等五个指标进行加权度量；
• 学员成长性：直接反应机构的可持续性，可以用新增学员、退费学员、结课学员、平均学习时长、学员平均得分、学员作业完成率等五个指标进行加权度量。

机构运营过程中各种业务在开展过程中，都存在着潜在但可以通过精细化的数据运营来进行风险预测的，提前预警，未雨绸缪，为机构提供足够应对风险的时间和资源。

预警提醒（部分示例）

预警提醒的基本逻辑，其背后是一系列的事件触发器，当业务达到某个风险阈值，系统进行预警提醒，机构运营过程中，常见的风险预警主要有：

• 欠费预警：通过对学员上课课时、课费的监测，对达到设定阈值的学员进行欠费预警提醒，相关工作人员可以及时跟进欠费预警学员，提高营收额；
• 学员流失预警：通过对学员的出勤、上课表现、作业作品表现、老师互动等维度的监测，对达到设定阈值的学员进行学习积极性的预测预警，对异常学员安排及时跟进，防止学员流失；
• 老师流失预警：通过对老师的出勤、系统登录情况、与学员互动情况、删除信息等行为的监测，对达到设定阈值的老师进行及时了解，以防老师流失给机构造成损失；
• 收费异常预警：对学员缴费结果进行监测，对正常缴费的订单进行预警提醒，管理者能及时发现收费异常问题，及时补救，提高家长满意度；
• 物品临期预警：通过对采购物品有效期的监测，对达到设定阈值的物品有效期进行临期预警，对临物品进行提前处理（作为营销或者公益活动奖品发放），以防造成过期浪费；
• 物品不足预警：通过对采购物品入库数量的监测，对达到设定阈值的物品库存数量进行临期预警，对即将用完的物品进行提前补给，不至于出现供应临时短缺的情况；
• 活动效果不达标预警：通过对营销活动效果指标进行实时监测，对低于设定阈值的活动效果指标进行预警提醒，活动相关负责人可以提前介入调整活动目标节奏；
• 招生未满班提醒：通过对新开班级的招生数据进行实时监测，对设定招生时间内的招生数量低于设定阈值的班级进行预警提醒，以便班级负责人及时调整招生策略。

机构运营过程中，业务交织的比较多，涉及到的数据指标也会随着业务规模的扩大变得越来越繁杂，作为运营者，不能眉毛胡子一把抓，我们需要把握核心运营指标，能够直接反应机构营收、人员、资源、课程、服务质量等业务问题的。

以此来作为业务调整的依据，以实现降本增效，实现业务稳步发展的目的。

核心运营指标

关乎机构生死存亡的核心指标概括为：

• 人均营业额=收入/员工数（销售员工数），直接反应团队成员的人均销售能力，管理人员可以通过该指标来平衡人员数量及质量；
• 人均利润=总毛利润/员工数，直接反应团队成员的人均净赚钱能力，直观了解机构员工的价值水平；
• 管理人员可以通过这两个指标来平衡人员数量及质量；
• 营收坪效=营业额/校区面积，表现为校区单位面积产生的营收额，反应了校区的空间利用效率，管理人员以此作为调整机构校区空间大小的依据；
• 学员坪效=学员数/校区面积，表现为校区单位面积的学生数，反应了校区单位空间学员使用率，管理人员以此作为机构招生名额及招生节奏的依据；
• 客单价=课程销售额/报名学员数，表现为学员人均消费额，反应了学员在一段时间内在校区的人均消费额，管理人员以此作为机构招生过程中对学员营销尺度的依据；
• 均单价=课程销售额/课程销售订单数，表现为订单的均消费额，反应了学员在一段时间内在校区的每个订单的均消费额，管理人员可以此作为机构订单价格调整的依据；
• 课时均价=课程销售额/课时数，表现为机构每个课时的均售卖价格，反应家长对单课时课程所支付的费用，管理人员可以此作为机构课时价格调整的依据；
• 课时成本=总成本/老师上课课时数/满班学员数，表现为机构每上一节课，每服务一名学员上一课时课，所需要花费多少成本。反应学员上课单课时的成本，管理人员可以此作为上课老师上课成本调整的依据；
• 课次成=本总成本/老师上课次数，表现为机构上一次课的课所需要的成本，反应排课的合理性，管理人员可以此作为排课时长调整的依据；
• 转介绍率=转介绍报名数/总报名人次，表现为家长介绍来的报名学员在总报名学员中的占比，反应家长对机构的认可度，管理人员可以此作为激励家长的依据；
• 续费率=续费报名人次/总报名人次，表现为学员的再次报名量在总报名量中的占比，反应学员对课程对老师的认可度，管理人员可以此作为重点课程和老师调整的依据；
• 满班率=满员班级数/总班级数，表现为满员班级的占比，反应机构的计划和招生水平，管理人员可以此作为班级学员数量调整的依据；
• 出勤率=实际到课堂量/应到课堂量，表现为学员上课到课占比，这是教学过程中对学员最基本的行为要求，反应学员上课的积极性，管理人员可以此作为上课规则和激励调整的依据；
• 退课率=退费学员/全部学员，表现为学员未上完课中途退费退学的占比， 反应了学员对上课过程的不满意，管理人员可以此作为老师、课程、机构环境等综合调整的依据；
• 老师平均评分=∑学员每次评价老师评分/∑评价老师人次，表现为学员对老师的综合打分，反应了学员对老师的满意度，管理人员可以此作为老师水平和业绩评估的依据。

机构运营过程中，通常不同的员工对应有相应的职能，工作过程中需要关注相应职能范围的业务数据。具体的业务数据分析时需要从时间（时间长度）、空间（校区）两个维度对比查看，没有对比的结果是没有意义的分析。

微观业务分析

机构的相关职能，及职能范围内的微观数据查看，通常可以划分为：

教务：作为机构/校区的综合部门，关注的信息比较多，需要重点了解校区的学员分布、课消进度、家校互动情况

• 学员分布分析，了解学员不同阶段状态的学员分布，与人口属性、课程关联统计的分析画像，全面掌握学员的属性，为学员结构和招生优化提供依据；
• 课消进度分析，从班级、老师、学员维度了解校区的消课进度，为消课效率优化提供依据；
• 家校互动分析，了解学员和老师间的互评，及时发现师生问题。

老师：主要需要关注统计时间段内学员的出勤统计，掌握学员的上课动态，以便更好的督促跟进学员学习；

财务：主要需要关注统计时间段内校区的收入、支出统计，了解资金流水的去向，为机构成本优化，营收升级提供决策依据；

销售：需要了解统计时间段内销售数据的统计分析，掌握什么类型的什么课程卖的比较好，报名的学员的来源渠道是哪些，哪些效果表现的好。作为管理者，通常还需要了解各校区、各部门、具体销售人员的业绩目标实现情况。作为后续产品、人员结构优化的依据；

市场：需要了解统计时间段内营销活动的数据分析，掌握什么类型的什么活动的投入产出效果，为后续的营销招生活动提供决策依据；

采购：需要了解统计时间段内物品物料的统计分析，掌握个物品的来龙去脉，以及采购成本的构成，为机构采销调配提供依据；

校长：作为校区的管理者，需要为校区的经营成本、业绩等负责，需全方位关注所在校区的以上所有业务数据，如果机构管理者够开明，还会开放兄弟校区的数据供其对比分析；

作为机构老板通常需要关注核心的营收数据外，还会根据需要查看其它的细分业务，如果是多校区，还要能看到与各个校区的情况 ；

PS：以上职能范围的描述，仅为个人举出的一个事例。线下教培机构实际的管理模式千变万化，不同的垂直细分，不同的组织形态，对应的职能划分也是千差万别的，机构完全可以根据自己的实际需要来安排微观数据指标的查看职能范围。

数据化运营做好了，结果很美好，能够数据可视化的从不同层面不同视角了解把握业务情况，宏观大盘了解机构运营的健康水平，微观描述业务结果原由，洞悉业务规律和发展趋势，能为经营决策提供指导，真正实现降本增效，实现业务稳步发展的目的。

但是，要想取到理想的数据驱动结果，前提是数据要有来源，需要精细化运营过程中不断产生数据。

 

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