攜近億在線用户，人工智能發力線下“寫作業專賣店”

“創新工場的汪華前不久提出了互聯網下半場的核心模式——OMO（線上線下的全面整合）。其實早在兩年前，當大部分在線教育公司還在重金爭搶線上流量時，阿凡題便已開始探索教育行業的OMO。隨着實體門店的盈利及店面規模過百家，阿凡題已經成為了教育OMO領域的唯一領跑者。在創始人陳李江的規劃中，實體業務是線上教育的延伸和渠道，是承載技術和數據落地的抓手。目前具備先進技術、大數據能力、規模化教師運營的在線教育企業屈指可數，其他幾家的精力則放在了線上流量轉化在線課程，真正投入重兵做線下的只有阿凡題。”

作業是K12教育的流量入口和數據入口。在解決作業問題這個領域，恐怕沒有哪家能比阿凡題投入更大、做的更精細、也最具規模了。耗時四年開發，利用人工智能技術採集教育大數據，構建智能標籤系統、在線作業批改系統、即時派單答疑係統、音視頻交互系統等……所有這些，只為了解決一件事：利用作業場景獲取流量和數據，售賣一切教育產品。

廣闊的剛需市場，天然的流量入口

課業輔導是教育培訓的細分市場，主要針對課後作業問題及相關輔導，包括學習習慣培養、作業檢查、錯難題講解、針對性練習、定製輔導等，其業態包括課後託管、作業班、晚輔。由於是剛需，課業輔導市場規模約1500億，覆蓋約6000萬中小學生。

雖然大多數教育培訓機構都提供課後作業班，但真正能將課業輔導解決的卻寥寥無幾，主要原因是師資問題。要將不同年級、不同學科的作業批改、講解、輔導做充足，保證“學習問題不過夜”，每10個學生至少要配備3-4個老師。相比之下，讓老師去做1對1輔導、帶班課，對機構的貢獻更大。因此，課業輔導逐漸淪為看管學生寫作業的“體力活”。目前市面上針對小學高年級、初中的專業級課業輔導，可以説是市場空白。

重倉人工智能技術，徹底解決教育大數據

要發揮作業數據入口的功能，基礎數據的採集和結構化是必須要突破的一關，這也是整個行業面臨的難題。作為人工智能技術的篤信者，創始人陳李江一直堅持用技術解決數據源的問題。經歷四年積澱，阿凡題以深度學習解決文字識別入手，用作業在線批改系統、題庫智能標籤系統、老師即時答疑係統等底層基礎，讓教學的每一個環節都智能起來。僅從拍搜產品上，阿凡題每天就能積累近千萬的作業問題，通過“滴滴打老師”方式，利用閒置教師資源進行作業社會化批改，用人工智能技術給錯題打標籤，再結合教育大數據後台，便可將學生日常的學習行為數據化。

據統計，一箇中小學生一個月單科題量在500~700道左右，算上平時的考試測驗，單科一年的數據量將近一萬條，每一條數據又對應相應的知識點、難度、考頻……對一個學生一年幾十萬數據進行量化分析，即可準確定位知識盲點，進而推薦精準的內容和老師，為後續商業化奠定基礎。

基於來自學生作業和老師講解的真實數據，結合人工智能技術，阿凡題構建了行業最精細的題庫系統，內含K12領域全科6600萬道題目，每一題都有20-30個維度的標籤。

堅信線上線下相結合的模式，提供最佳用户體驗

與作業幫、小猿搜題等率先一批推出拍搜產品之後，抄作業的原罪迅速被推上風口浪尖，也讓阿凡題創始人陳李江這位北大耶魯雙料博士開始深思教育的本質。從那時候起，搭建在線教育的線下應用場景，教會用户如何使用互聯網教育就成為阿凡題發力在線教育的重要方向。

為了探索線上線下相結合的教育模式，阿凡題曾收購過一家小型培訓機構，在作業班基礎上注入阿凡題產品。看到巨大的需求後，阿凡題下定決心要跑通模式，於是引入一家線下教育機構的投資來汲取經驗。歷經一年的潛心研究，2016年8月，阿凡題全新自主直營的線下實體店——“智能學習吧”落地，採用線下小班標準化管理、拍照上傳批改作業、滴滴“打”老師方式派單、1對1即時呼叫老師輔導難題，並利用大數據算法和深度學習自動為錯題打標籤，推送舉一反三定製化習題……一個完全沒有老師駐守的“寫作業專賣店”，實現了80%的學生成績有所提高。

人工智能驅動的個性化教育，線下實現流量轉化

基於作業數據形成的分析統計報告，很多家長紛紛詢問阿凡題是否可以提供1對1專題輔導的課程。接到此需求，陳李江迅速組建團隊，用2個月時間開發出線上1對1課程產品，將線下實體店產品線由課業輔導延伸到課程輔導。上線半年，已經有40%的課業輔導學生採購了阿凡題線上1v1。

阿凡題線上近億的用户，均是線下實體店的潛在消費者。實體店的顧客也是線上產品的深度使用者。100個店運作成熟之後，就會有上萬的學生，他們同時又都是付費線上用户，而且粘性極高。區別於傳統O2O單純的線上線下導流，阿凡題的線上線下相整合業務（OMO）則形成了完整的流量循環體系。

目前，智能學習吧已經由專攻課業輔導的晚輔，進化為包括1對1輔導和班課的K12全科輔導機構，實體店的名字也升級為“阿凡題教育”。完善的產品線使得實體店可以充分利用每天放學後和週末的時間，場地利用率大幅增加，利潤率可實現倍增。一家線上線下相結合的“寫作業專賣店”，開業三個月實現現金流平衡，半年左右收支平衡，1~1.5年收回成本。

技術、數據、師資三者的結合，讓個性化教育規模輸出成為可能

一兩家店的成功之後，便是規模化的課題了。有了技術、數據，教育規模化還取決於一個重要因素——師資。在老師的供給層面，阿凡題歷時四年研發的在線老師管理系統，使得高水平的師資供給具備了強大的即時性和碎片化，恰好符合課業輔導所需的教學場景，令課業輔導師資成本大幅下降。幾乎不需要任何擴容——之前服務線上6000萬用户的3萬名教師，可以無縫對接到線下。將教學搬到線上後，阿凡題實體店的一個學習管理師可以照顧6-10個學生，達到“線上個性化教學、線下標準化管理”的“管教分離”，個性化教育的規模輸出成為可能。

模式探索初步告捷，阿凡題立即啓動了實體店的擴張計劃，利用直營建店、與地產商合作開發社區教育、加盟整體輸出、教學系統輸出等多種方式，不到半年實體店啓動數目破百。

如同當時的拍照搜題，阿凡題又一次率先切入了一個尚無競爭的剛需市場。為什麼又是阿凡題呢？在陳李江的規劃中，線下實體業務是線上教育的延伸和渠道，是承載技術和數據落地的抓手。目前具備人工智能技術、教育大數據庫、規模化教師運營能力的在線教育企業屈指可數，其他幾家的精力則放在了線上流量轉化在線直播課程，真正投入重兵做線下的只有阿凡題。

當然，競爭是一定會到來的，只有跑的更快才能維持住第一的身份。2017年10月底恰逢阿凡題成立四週年，這家以人工智能技術起家的在線教育企業，用100家實體店為自己慶生，也許是最好的生日禮物。