在线教育如何制定数据分析指标？( 七 )_导读笔者接触了很多在线教育客户后发现

例如：停留时长超过1分钟、收藏过课程、试听超过30秒。

通过这样的付费用户分析，我们就可以做一个特征画像。保存分群后，在不同的方式下找到有这些共性的用户，进行群发触达，效果会好很多。

4、上课

当分析主体为用户的时候，指标围绕着留存展开，对在线教育的网站和app来说，此环节相当于产品的使用，我们可以通过此环节相关指标来提高用户的留存，通过行为分析总结得出影响留存的关键行为，经过一系列的实验来提高用户留存。

当分析主体为课程的时候，我们关注的是课程的吸引力，关注的指标包括，着陆页到课程的到达率，课程曝光到试课转化率，试课到购买课程的转化率等。此环节的一系列指标反映了，课程的用户关注情况以及喜爱情况，通过优化课程的转化流有助于帮助我们优化课程，或提高课程购买的整体转化率。

当分析主体为教师的时候，我们关注的是以教师为维度的数据表现，比如通过课程售卖关联的教师维度来判断不同教师的课程售卖情况，通过教师的直播课程上线情况关注课程的到达率，通过分析教师课程表现来判断教师的受欢迎程度，这些数据都可以帮助我们进行内容优化。

在线教育如何制定数据分析指标？( 七 )