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阿凡題沈默的730天：半年 100店，開創智能教育“新零售”模式

火柴盒觀察 2017-12-19 15:04

來源 | 火柴盒觀察（ID：huochaihejiaoyu）

作者 | 張乘輔

從2015年12月拿到B輪融資後，阿凡題似乎有點沈默。兩年的時間里，阿凡題在做什麽？

在阿凡題辦公室里，我見到了阿凡題創始人兼CEO陳李江。阿凡題辦公室坐落在海澱區五道口的優盛大廈，被清華、北大、北語、北科、北航等近十所高校簇擁著。

冬日晝短，三點的陽光斜透過窗戶照進來，氣氛很輕松。陳李江坐在我對面，我們一問一答，一切都在有條不絮地進行著。陳李江的創業故事從他口中娓娓道來，逐漸勾勒出一個新的模式，或者說是一個新的物種。在阿凡題低調沈默的兩年時間里，陳李江探索出一條與眾不同的路，他們稱為“智能學習吧”，而對比分析後發現，儼然教育版的“新零售”。

阿凡題創始人兼CEO陳李江

“管教分離”的智能教育“新零售”

去年“雙 11”，阿里張勇對新零售進行了闡述，認為新零售就是通過大數據和互聯網重構“人、貨、場”，而形成一種新的商業業態。今年 4 月，馬雲談到，線下與線上零售深度結合，再加智慧物流，服務商利用大數據、雲計算等創新技術，構成未來新零售的概念。

一言以蔽之，就是重構“人、貨、場”，升級重組供應鏈，利用大數據等新技術，完成線上線下的深度融合。而阿凡題的“智能教育新零售”實體店，也正是重構了學習場景，重組了老師、課程到學校、課堂的供應鏈，利用AI、大數據等新技術建立起“人工智能題庫”，並通過“管教分離”的方式完成了線上線下的深度融合。

過去互聯網圈的流行詞是 O2O（Online To Offline，從線上到線下）。隨著線上紅利逐漸消失，演變成OMO（Online Merge Offline）模式。線上線下不僅僅是連接，更多是聯合、整合，教育中探索OMO的不僅有“新”“好”巨頭，阿凡題也是先行者。

零售行業講究“效率”和“體驗”，一般情況下，“效率”提高必然會導致“體驗”下降。教育行業如是，本質上也是“供需問題”，主要解決“教師人效”和“學生體驗”的平衡問題。目前來看，隨著消費升級，這個平衡點是往“學生體驗”一端偏移的，比如線下小班課，線上1對1等註重體驗的模式。但隨著技術升級，也在不斷地提高著“教師人效”，比如雙師課堂、在線直播課等。

阿凡題的實體店，是消費升級和技術升級的產物。類似於在線下開設多個連鎖加盟店，總部的“中央廚房”生產出標準化的內容（1對1輔導、雙師課堂、智能題庫、在線批改、大數據報告），然後通過其“教育供應鏈”傳輸到各個連鎖加盟店。學生（用戶）在店內學習（消費），甚至可以根據自己需要，選擇不同的內容（商品）。

打造全新的教育供應鏈

近兩年線下托管特別火，而阿凡題早在2014年即開始“瞄上”以每天課後寫作業為核心場景的課業輔導這個市場。

陳李江認為，課業輔導主要解決兩個問題，一是孩子看管，二是作業輔導。托管是強剛需的行業，目前中國托管都有一個共同的痛點——缺乏專業的教育輔導資源。於是，阿凡題創造了一種模式，叫“管教分離”。“阿凡題相當於在線上打造了一條全新的教育供應鏈”，陳李江表示，“這條教育供應鏈把老師和課程，直接輸送到線下的托管店里面去”。線下的機構，只需要請人來“管”即可，“教”的部分，由阿凡題的線上老師來完成。並且，在線的答疑老師不需要預約，而是在線快速匹配，“像滴滴一樣，隨叫隨到”。

2016年9月份，阿凡題在北京和保定的直營線下實體店——“智能學習吧”開始開課，“保定是三線城市，和北京對比發現，二三線城市的市場非常大”，陳李江稱。今年4月份，阿凡題完成了整套加盟體系設置，半年多的時間，已經有近100家的加盟店，遍布20多個省市。

因為切入的是課後輔導業務，所以阿凡題實體店選址類似於社區教育，即以社區為依托，最好就在學校旁邊或小區里。與眾多傳統的社區教育所不同的是，每一次課程、每一次答疑，阿凡題都會進行監控，將全過程學習行為數據化。

目前，實體店受眾多為小學高年級學生及初中生，學生放學後在實體店的使用模型如下：

進入實體店——開始自主做作業——完成作業後拍照上傳——線上教師進行作業批改——線上匹配教師答疑（目前是1對1為主）——完成講解批改並將錯題入庫——定期推出錯題冊和個性化練習冊——自動生成個性化學情報告並推薦個性化學習方案（1對1在線輔導）。

陳李江稱，目前實體店有三種產品：作業輔導（晚輔）；在線1對1輔導；雙師小班課。周一到周五多為作業輔導這一基本業務，周末則會有在線1對1輔導和雙師小班課兩種增值業務。“這三個業務是相互交叉的，平時主要是作業輔導，積累學習數據，分析定位知識盲點，再推薦定制化的1對1輔導或小班課。”三種產品搭配，實體店的利用率得到了較大提升，分攤了場地成本壓力。

通過阿凡題線下實體店，不僅學生能得到更好的服務，老師也可以在平臺上完成能力晉升。阿凡題的線上老師是分級的，初級老師、中級老師、高級老師、專家老師。不同的級別，收入也是不一樣的。

阿凡題或成下一只“題目基因”獨角獸？

從最早的“快樂搜題”到現在的“智能教育新零售”，阿凡題一直圍繞作業場景探索。之前，無論是學校還是輔導機構，都是圍繞“教”來展開，也就是圍繞“老師”來展開。阿凡題從創立之初，便提倡學生的個性化學習，所以希望圍繞“題目”來展開，也就是以學生為中心。把教學的環節拆開，有診斷、教學、練習、測驗、答疑，而“題目”貫穿每一個環節，所以阿凡題要用“題目”將各個環節打通，並形成閉環。

作為北京大學及耶魯大學聯合培養博士，陳李江在校期間便有了創業的念頭，“我是北大天網實驗室的成員，天網實驗室有很濃厚的創業氛圍，我們很希望前沿的技術能夠落地變成產品，被很多人使用。”

創業前，陳李江便對個性化教育很感興趣。但他發現，中國的教育沒有數據，沒有數據就沒辦法個性化教育。“中國的教育處於非常傳統的狀態，特別像中醫行業。就像老中醫一樣，教師也需要多年教學經驗，才能熬成名師。”，陳李江說，“家長給孩子報個班，就像賭一樣，要賭這個老師好不好。”

陳李江希望教育能夠基於數據變得精確，真正的幫助學生和家長，所以，當務之急是要造出一個擁有大數據的超級題庫。我們都知道，各個省市，甚至每個學校的題庫都是不一樣的，這個想法很難踐行。

同時，陳李江還發現，“各個地方的教育資源是不平均的，但最困擾學生的還是當下產生的疑惑，沒有辦法得到及時解決”，而學習好的學生幾乎不會帶著問題過夜。所以，他提出一個樸素的假設：“如果問題不過夜，學習成績自然就會好起來。”

基於收集數據的目的，以及及時解決作業難題的需求，拍照搜題APP阿凡題於2014年7月正式推出。

“學生每天寫作業，不會的就可以搜索題目，每道作業背後的題目就是標準化的細胞數據”，有了APP進行數據收集，再加上底層打造、數據打造，手寫識別等技術逐漸完善，阿凡題於今年建立起了全中國最大的人工智能題庫（含1億道題目，其中6600萬來自金牌教輔機構，4000萬來自一線教師），並通過人工智能為每道題打上細致的、多維度的標簽。

網上一直有議論，拍照搜題APP從出生就背著一個原罪——抄作業。

“抄作業就是我們的一個坑，我們現在就用線下實體店，搭建約束的場景和空間，創造了一個全新的商業模式，從而也填上這個坑”，陳李江滿意地說。

難怪陳李江自己也很滿意。不僅填完了坑，阿凡題還在沈默低調的730天里在線上建出1億道題目的智能題庫，線下開出近100家實體店，從K12工具發展到OMO，阿凡題似乎找到了最佳的變現之路。

智能教育新零售這只新物種，正在悄然裂變，快速擴展，沒準就是下一只獨角獸……

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