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1000万用户“作业帮”:作业本上的移动互联网

2013年底,百度知识搜索产品部负责人侯建彬准备和同事一起捣鼓个新的移动垂直产品,他们有个雏形设想,就是将问答模式搬到孩子们的作业本上——在遇到不会做的难题时,孩子们用手机拍照或输入文字上传提交,便能跟全国的学习高手和老师探讨如何解题。

自此之前,百度知道一直在琢磨如何将UGC问答生态移植到移动互联网上,这必须寻找到一个足够垂直的细分领域,要能获取足够多的用户,并能用上百度的UGC能力。起初,母婴、教育、医疗、法律等垂直领域都在考虑之列,不过他们发现越来越多的学生用户在搜索或主动提问有关作业的话题,K12(小学一年级到高三)市场就成为了首选。

最终,这个名为“作业帮”的产品几乎是一路走红,增速超乎想象。从今年1月15日上线安卓版APP,它仅两个星期内就获得了超过30万的下载。半年后,它的下载激活量攀升到1000万,日活跃用户50万,全国43万多所中小学已覆盖50%,处在绝对领跑的位置。

此时,面向K12的互联网教育市场中已经挤满了各路人马。除了像学习宝、问他作业、学霸君、快乐学、一起作业等创业公司,包括淘宝、360、新东方等巨头也在跑马圈地。

相比之下,百度出品的作业帮比较低调,除了在百度知道的主站做一些引导,百度并没有投入外部的推广资源,几乎完全依靠口碑效应在学生群体中秘密传播。

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后来,包括CCTV2、中国教育台等两家电视台都陆续做了报道,下载量最多的作业帮成为了“主角”,有家长和老师表示支持,也有家长持质疑的态度。

实际上,作业帮跟市面上的“拍题神器”等题库类应用有很大不同,后者完全是走题库搜索模式,这种机器思维存在两个问题,一是直接抄袭结果,二是匹配度不高。无论是培养学生解决问题的能力,还是搜索结果的有效性,都不甚理想。

作业帮产品经理邹婧解释说,作业帮解决了这两个问题,它本身采用的是问答模式,学生必须靠答题获取积分,才能有积分来上传问题,对不满意的答案还能继续回帖追问,并非只是讨巧的直接抄袭。同时,作业帮一开始就设定了苛刻的反作弊机制,比如一个学生一天的提问量不能超过10个,系统也会自动辨识学生拍照上传的图片,如果是一整张试卷而不是单个问题,就会将其直接驳回。

不过,最值得研究的话题并非目前作业类APP的动机论与影响论,而是K12学生作为一个移动互联网的原住民群体,他们的上网行为有何特点,又如何基于此做出一款垂直产品,引爆该群体的需求?

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邹婧和同事专门做过一次问卷调查,样本量3.56万份,有效样本1万份,画了如下一张图:

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中国目前K12人口约为1.5亿,小学生的手机持有率在40%,中学生的持有率在60~70%,其使用行为要受到家长与老师的限制,并有如下几个显著特点:

一是使用时间段较为集中。大部分的中小学生过着两点一线的生活,玩手机的时间主要集中在晚上一两个小时内,白天很少用,所以平时会呈现晚间与周末峰值访问的情况,而寒暑假期间则较为平稳;

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二是上网需求较为集中。除了玩游戏、听音乐等休闲需求克亚营销全集 下载,他们经常要做的事情是通过手机QQ、微信等方式跟同学讨论作业答案,并会使用手机上网搜索答案。其中,小学生遇到不会的作业问题时倾向于先问家长,中学生则倾向于电话或QQ问题同学,实在解决不了时,用百度搜索和百度知道提问,就成为了他们问作业的主要辅助方式;

三是他们倾向于熟人圈子交流,网络社交行为比较谨慎,但渴望被追捧。中小学生一般通过手机QQ和微信相互联系,甚至会建有一些秘密的QQ群和微信群,用以讨论作业答案。他们的交际范围也较为狭窄,主要是同学、亲戚等,一般只找熟悉可靠的网友交流,同时内心又希望成为关注的焦点,渴望被赞扬和认可。

基于如上的分析,我们大致就可以总结出为什么“作业帮”APP可以在极少投入资源的情况下,在学生群体中迅速获得口碑传播,从而获取了千万级用户。

首先,作业帮找到了K12群体的真正刚需,切入点足够精准。“我们从后台发现,经常有很多孩子凌晨一点多时,还在用作业帮提问,他们确实不会做,又找不到人问,这就是中国教育的现状。”邹婧说,在做用户调研中发现,全国有4成的孩子并不能每天见到家长,有学生甚至说有了作业帮,他终于敢去上学了。

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在作业帮看来,K12学生的需求要点是training,而不仅仅是learning,但很多互联网教育产品还是走成人教育的路线,将线下课程搬到线上,从一开始就摸错了方向。

其次,用移动互联网思维做产品设计,要诀是要借助手机终端的特性,并在短时间内实现服务的准确交付。作业帮APP鼓励学生使用手机拍照的方式上传问题,使用起来比较简单便捷,鉴于很多低端安卓机的拍照效果不佳,作业帮还专门内嵌了一个相机模块,提高清晰度,并有防抖功能。

最值得一提的是作业帮的问题解决率,其5分钟内的解决率在80%,而题库搜索类的解决率只能做到15%。这跟百度知道多年的积淀有关,除了拥有超过百万的教育类答题达人,它还拥有一套成熟的问题调度机制。

简单来说,学生提交问题后,系统会判断图片是否清晰,是否存在“作弊”行为,通过审核的问题会迅速按照年级和学科,迅速推送给相关的解题达人。这是一套机器算法模型,比如小学语文可能返回一个答案就够了,而初三数学可能需要3~4个答案,一旦回答完毕,题目会自动从推送列表中消失,以避免答题资源的浪费。

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