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直播带货VS教育科技 谁是教育机构转型“解药”?
2023-02-24 11:12:00


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  “双减”政策下发至今,教培机构的转型已经探索了一年半有余。在这个过程中,机构的挣扎不在少数,但也陆续出现了转型的标杆。

  从董宇辉出圈,到直播带货成为新东方转型的核心业务后,新东方最新的股价显示,已经42. 57美元了。相比去年最低的10美元下方,已经涨了3倍以上了。
  从股价走势图就能看出来,新东方像是经历了一场浩劫,股价跌底后逐步回升,如今正重新走在上升通道之中。新东方在线的股价则涨势更为凶猛。去年5月至今,股价一度飙涨25倍。今年东方甄选无疑是新东方体系内最大的关注点,其以“知识带货”的创新方式在2022年成为一种新潮流。好未来、高途、思考乐等纷纷跟进。
  在直播带货后,另一条转型思路也逐渐成型。日前,网易有道发布了第四季及全年财报,其中四季度营收14.5亿元,同比增长38.6%,这是继三季度营收创新高之后,再度刷新历史新高。全年50亿的营收规模,已经超越在线教育风口期的水平。
  在直播电商之外,教育机构转型出现了其他的通路?
  两种增长模型
  2023年初,新东方集团创始人俞敏洪总结新东方的2022,他说东方甄选的火爆远在意料之外,其一年内实现了从2w粉丝到3600w粉丝,GMV从几十万增长到一亿多。东方甄选首次披露的2022年6月出圈以来的详细财务业绩也十分亮眼,截至2022年11月30日的6个月,新东方在线总营收为20.80亿元,同比增长了267%。
  比起新东方的大“落”大“起”,有道的营收是相对平滑而持续的。2022全年,有道实现净收入50亿元,同比增长24.8%。从2017年以来,有道的业绩已经连续上涨了5年,即便受到“双减”影响,也保持了势头,此前四年间更是保持了60%左右的增速。利润上,有道首次实现单季度经营利润为正。以如此的规模还能保持这样的增速,且在转型之后实现盈利,实属不易。
  单看业绩增长,新东方的转型像拔地而起的山,有道的转型像一直流淌的河。
  四季度,网易有道学习服务净收入为8.06亿元,同比增长39.2%。智能设备净收入4.07亿元,同比增长28.1%。在线营销服务净收入为2.41亿元,同比增长58.6%。
  构成营收的三项收入分别占比54%、27%、16%,三项收入比例均衡,并且实现了同步增长,是非常健康的营收模型。对于刚刚经历转型的教培机构来说,齐头并进的模式意味着,有道并不是单点发力,而是业务之间有内在联系。
  归结起来,新东方的路径,主要得益于直播带货的爆发,直播带货以一己之力将的转型带到了新的局面。按照其贡献的营收规模,新东方未来关注的重点将是GMV、关注人数、订单数量而非学员数、续费率、转介绍率等指标,已经不单纯是教育的经营模型,其估值模式发生了改变。
  而有道的路径,需要从财报中寻找。网易有道CEO周枫在财报中表示,“我们对人工智能技术的持续投资使我们能够不断发布和增强我们的产品和服务,包括数字内容服务和智能设备……人工智能本身无法提供足够的价值。只有技术与业务场景相结合,才能真正为客户解决问题。”
  周枫的发言中,“人工智能技术”是高频词,通过技术与场景相结合,进而串联产品和服务,最终形成业务矩阵,互相赋能协同发展。这可能是有道的发展逻辑。
  根据公开信息,目前,有道逐步打造出来四大底层技术——神经网络翻译(NMT)、计算机视觉、智能语音AI技术以及高性能计算(HPC)。业务线覆盖了学习各场景,全线用户超过10亿,有大量数据沉淀。在硬件上,先后推出了有道词典笔、AI学习机等多款智能学习型硬件产品,成为一家具备完备硬件产业链条的教育科技公司,打造了AI+硬件+内容的综合能力。在AI+硬件+内容的综合能力下,用户提高了学习效率,对于有道,产品和服务成为统一整体,在市场上形成了独特的竞争优势,也相应地形成了齐头并进的发展态势。
  在这个过程中,AI技术是最基础的模块,对产品和服务形成有效串联和支持,概括来说,这是一条基于技术迭代的教育科技路线。
  然而需要看到的是,在教育科技赛道的企业并不在少数,为何有道能够走出这样的路径?
  下场,深耕
  新东方走出的通路离不开俞敏洪的亲自下场,网易有道模式的成型则源于持续深耕。
  在进军直播带货之初,新东方创始人俞敏洪、东方甄选CEO孙东旭亲自下场直播带货。首日就有460万的GMV,为日后东方甄选直播间爆火奠定了基础。这在教育行业中非常少见,即便后来好未来、高途跟随,也未曾看到创始人亲自下场。
  有道商业模式之所以成型,从其在ChatGPT技术上的动作可窥一二。
  今年1月底开始,ChatGPT概念火爆。到本月中旬,多家机构宣布了在ChatGPT领域的计划。其中有消息称,有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术(AIGC)在教育场景的落地研发中,有望尽快推出相关的demo版产品。若该产品推出市场,将成为AIGC技术在国内互联网教育场景的首次落地应用。
  ChatGPT作为目前NLP(自然语言处理)领域最前沿的研究成果之一,想要迅速跟进并进入落地化阶段,产品、技术、应用场景缺一不可。
  产品、技术、应用场景并不是一蹴而就的。以与NLP技术关联度极高的有道翻译为例,早在2007年,有道就开始探索尝试机器翻译, 2017年率先升级为神经网络翻译引擎(YNMT),从此才步入快车道。2018年,有道进一步采用Transformer作为基础架构,研发出第了三代高效翻译系统。2019年,有道词典笔2代便首次搭载离线Transformer NMT.2022年,有道已经能够支持16种语言互译,支持文本、图片、语音、同传、网页、文档等多模态机器翻译能力。到今年年初,ChatGPT带来的AI技术浪潮,有道仍然在打磨Transformer的提升空间,在财报沟通会中,周枫透露,有道与芯片厂商瑞芯微合作,试图让Transformer可以在智能硬件里更加高效地运行。
  可以看到,从机器翻译产品,到YNMT 引擎和Transformer技术架构,再到离线翻译场景,有道一直在做技术的引领者,并且很注重在终端的落地。这一点,在周枫关于ChatGPT的发言中得到进一步的佐证,其表示,“有道积累了OCR、TTS、视觉、语音等几大核心技术,这些技术的整合可以为NLP的应用实际落地提供进一步的支持,更好地满足不同学习场景下用户的需求。”其不只是谈技术,而是将“应用场景”和“需求”紧密结合在一起。
  当然,值得注意的是,有道打造技术能力的过程一方面需要早布局,另一方面还需要持续投入。
  回顾有道过往的费用开支,相比于其他教培机构,有道的研发投入一直维持较高水准,且保持稳步提升。四季度,有道的研发费用为1.8亿元,同比增长5.4%。2022年全年,研发费用投入8.04亿元,同比大幅增长32.3%,从2017年至今,有道在研发费用上的GAGR(年复合增长率)值高达43.29%。
  教育科技路线更像是个“苦活”“累活”,有道走的路从2007年就已经开始,始终聚焦技术,打造AI+硬件+内容的综合能力,并与场景相结合。其模式得益于持续深耕,而不是靠突然吹来的风口。
  那么,这两条道路,对于转型中的教培机构,具备足够的参考价值吗?
  转型,需要定力
  目前来看,无论是新东方所代表的直播带货,还是有道所代表的教育科技,都拥有广阔的前景。
  对于新东方直播带货业务的发展未来,有评级机构提到,一方面其具备差异化人设下竞争壁垒,带货能力及账号价值已形成正向循环。另一方面伴随品牌影响力增强、品类丰富及渠道拓展,白牌市场下自营品成长潜力广阔。
  对于有道,其四项底层技术与AI+硬件+内容的综合能力是基本盘,ChatGPT在教育场景中的应用则是重要的增量空间。
  首先,教育行业本身都有大量的文本资料可以供AI学习,相比于全领域应用,ChatGPT类产品在这个相对封闭的领域能够实现更加精准的信息输出。其次,ChatGPT这种一对一回答模式天然适用于教育场景,此前很多答题APP就采用了类似模式,基本能够实现无缝切换。第三,教育作为一个传统行业,当前迫切需要提升效率,有着巨大的信息化需求,这对于ChatGPT类创新应用将是重要机遇。
  可需要看到的是,上述两家机构的转型示范有着其特殊性。
  新东方转型成功的背后,俞敏洪的亲自站台,头部主播暂时缺位且恰逢年中大促,抖音平台急切推进直播电商业务,独特的双语带货模式,以及董宇辉等主播的独特性。各种要素叠加在一起,形成了病毒式的传播。对于转型中的教培机构,诸多特殊因素的叠加,存在不确定性,很难效仿。现实情况是,更多机构是在腰部徘徊,看似门槛低,实际入局后门槛很高。此外,直播电商业务与教培机构原有的积累有一定的差别,关联度较低,全面投入也会造成原有积累的资源浪费。这也是诸多机构只是把直播带货作为选择之一的重要原因。
  有道的教育科技思路显得更“慢”更“苦”,更多需要有战略定力,看投入力度。并非所有机构都有这样的效率和资金能力,对企业经营能力和本身的实力有一定要求。虽然门槛高,但这一模式确定性较强,与业务教育业务关联度强,抗风险能力强。从上市以来,有道的业绩始终处于增长状态,走出了一条稳健向上的曲线,即便“双减”之下的转型带来了短暂的冲击,也没有改变这一上升趋势。
  无论是新东方模式还是有道模式,只是为转型中的教培机构提供了一种可行性的方案。这对于仍处于挣扎期的教培机构来说,是重要的思路借鉴而不是直接“抄答案”。唯有找到符合公司发展实际的路线,像新东方转型初期与有道持续多年的做法那样,匹配战略定力和坚定的投入,才能最终熬出来。
  随着“双减”转型步入 “深水区”,在直播电商之外,也看到了教育科技路径的可能。对于教培机构来说,多一种选择或许会增加一种可能性。或许在未来,还会有更多的模式涌现出来。
(文章来源:蓝鲸财经)
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