在线教育如何制定数据分析指标？( 九 )_导读笔者接触了很多在线教育客户后发现

比较有效的做法是内容营销，通过内容刺激用户不断的打开应用，完成相应的动作以及多次支付。

针对不同层的用户发送不同的内容尝试，可以有效提高用户升级。

6、流失用户的分析、预警、召回

流失是不可避免的存在，我们要做的就是尽量减少用户的流失。

转化漏斗那样的定点的优化、召回方式是比较直接有效的，当然还有另外一种方法：比如通过智能路径的方式，就可以知道用户为什么放弃支付订单。

还可以结合第三方标签来判断流失用户的特征，建立特征模版，通过特征模版，来进行数据分析反推，找到近30天有此特征的用户，

比如说，我们发现注册后，试听不够30分钟的用户容易在支付环节流失，那么我们就应该对这样的用户格外关注，并且持续的对他们进行关怀来不断的降低流失率。

▌总结：

在线教育的指标体系从接触用户到成为客户，贯穿了整个流程，当我们制定好了这些指标，就可以围绕这些指标进行数据分析，得到不同指标的当前数据状态，根据数据状态制定相应的增长方案。

在线教育如何制定数据分析指标？( 九 )