两个爆点，引爆在线教育平台数智化

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“数据飞轮为我们提供了一种新的看待业务视角，并提供了大量数智产品支持，帮助我们通过数据预测未来。”

2017 年，专注于少儿逻辑思维的在线教育品牌火花思维正式成立，依托小班直播课、真人互动 AI 课等形式，火花思维将老师的启发引导和动画、游戏、趣味教具等载体结合，层层引导培养孩子的逻辑推理和问题解决能力。

截至目前，火花思维的累计学员数已经突破 70 万人，成为国内在线教育行业的领先企业。

其中，“数智化”是承载火花思维快速增长的基座之一。

某种程度上来看，在线教育本身就是一个数据原生的行业，只是多数在线教育企业单靠自身无法做到充分发挥数据价值的潜力。而火花思维正是意识到了这一点，并且做出了科学选择，最终实现数据潜力的成功释放，引爆业务增长。

那么，火花思维的数智化升级爆点到底在哪里？

燃点 1：普惠数据消费，点燃全员看数用数

本场景涉及的核心产品：DataWind

核心介绍

1. Why：数字化运营的核心落点是企业内部拥有较好的数据消费水平。无论是数据团队还是业务运营团队，也包括企业内部的职能团队，火花思维过去的 BI 系统使用状态，并不能为企业带来更普惠的数据消费。过去火花思维曾自建过一套 BI 系统，当时系统的最高月活人数在 300 人左右。原有自建的数据系统因为使用门槛较高、使用体验较差，大多数情况下只有数据分析师、产品研发团队两类人群会频繁使用，业务运营团队的员工要使用的话需要掌握一定代码能力。

2. Now：火山引擎数智平台 DataWind 围绕火山思维实现业务自助分析的愿景上，通过接入多源异构数据，告别原自研 BI 系统的 SQL 能力要求，让全公司的业务人员，都能够通过拖拉拽的操作界面，进行数据查询与图表绘制，形成不同的业务主题仪表盘。让业务人员能够看见数据，消费数据。

客户现场

1. 数据系统月活人数提升 2 倍

借助火山引擎数智平台 DataWind 所提供的可视化和智能分析等功能，即便是完全不会代码语言的业务运营员工也能从数据看板上直接看见和下载自己所需的数据，并根据这些数据做下一步的精细化运营动作。

比如，火花思维为了追求更好的学员体验与更高的完课率，会在平台流程外额外增加管理干预流程。过去，这就需要中台先从 BI 系统中下载一份 Excel 名单表，然后团队人员需要从大区到团队再到子团队和一线管理者，逐级把名单拆解出来——员工的大量时间就这样被消耗在了拆表和分发任务上。但通过 DataWind，一线业务管理者自己就可以直接从数据看板上看到自己团队对应的学员上课明细与缺课明细，然后及时让授课老师们提醒学员补上所缺的课程，并获得数据反馈。一方面，团队人员不需要再盯着 Excel 表逐级往下拆分，另一方面，一线教学管理者也可以从数据中简化工作，更从数据中获得执行的效果反馈，进而把更多的时间投入到教学与管理工作中。

得益于简单易上手的产品功能，火花思维内部越来越多的员工正在成为数据消费者：数据显示，现在数据系统的月活人数在 800 人左右，与之前相比翻了 2 倍；而在去年第三季度面向内部员工的的系统体验 NPS（Net Promoter Score，净推荐值，一种衡量用户口碑的统计指数）中，数值也从之前的 0.2 升至 0.7。

1. 「学情健康度」提升 5 个百分点

通过 DataWind 的可视化看板能力，火花思维可以将学情健康度指标下的多维度学情数据直接展现给教学管理者，这样一来，各业务团队就能通过一项项数据看自己的课程是不是真的推动了学情健康度的提高，中高级管理团队也能让各子团队互相学习成功经验，促进整体教学质量的提升。

也正是因为火山引擎数智平台产品低门槛的特性，降低了火花思维内部的数据使用门槛，中高级管理团队负责人能够及时洞察教学过程中的优秀示例并进行复刻，教学管理者能针对数据及时调整课程内容和教学策略——在双重角色的数据指导决策应用下，火花思维的学情健康度提高了 5 个百分点，同时还带动了学员留存率的提升。

DataWind 展示学情健康度增长趋势

燃点 2：高效业务决策，点燃业务策略科学性

本场景涉及的核心产品：DataFinder+DataTester

核心介绍

1. Why：在探索新业务时，如果按照传统 AB 实验的方法火花思维需要再等一个月甚至几个月的流量沉淀期，如果改用其他测试方法，又受限于复杂的流程和牵扯到更多资源。

2. Now：DataTester 能够在较小的样本下进行 A/B 实验，把传统 A/B Test 需要按月计的反馈周期缩短到以周天计。在 DataFinder 和 DataTester 的加持下，火花思维的 marketing 团队可以自己监控实验数据的进展，并且分析用户行为路径的差异。

客户现场

新业务用户注册实验提升 30%成功率

负责新业务的团队尝试用 DataFinder 和 DataTester 在业务主页进行全流程自助式操作，即便是低于常规 AB 实验所需的流量，依旧能够通过 DataTester 开启实验，并对实验过程和结果数据实时追踪；同时，DataFinder 还能帮助团队洞察用户在新业务场景中的活动路径，并可做进一步分析。在不到一个月的时间内，火花思维的新业务就得出了实验结果，优胜出的注册模式，成功率可提高将近 30%。

人人都能消费数据，事事都能数据驱动，正在成为火花思维数智化升级下的日常，这也与火山引擎推出的企业数智化升级新模式不谋而合。

在火花思维技术副总裁张俊英看来，数据飞轮能够提供一种新的看待业务视角，并提供大量数智产品支持，企业能够基于数据飞轮通过数据预测未来。

这对需要依靠数据做出科学决策的企业管理层来说格外重要，目前在火花思维，不论是业务一线管理层还是企业核心管理层，都已经成为数据消费的主力人群之一。

他举了一个直观的例子：比如想要预测公司 3 年或者 5 年后的业务量，一种逻辑是按照公司的业务流，从前到后的每个流程、每个环节做一些假设，但这种方式最终计算的结果会与现实产生很大误差；另一种逻辑是把业务看作是一个整体，把它变成一个水池模型，有增长、有流失，在这一模型基础上做出的假设就可以比较准确。

后者逻辑的关键在于，需要将横向的企业业务流程变成纵向的整体模型，这个过程需要大量数据从多角度展开分析。

而借助数据飞轮，企业管理层其实就很容易从各个角度通盘去看清业务，特别是在大量数智产品的辅助下，比如数据分析计算，就能够帮助管理层更好地通过数据预测业务未来。

现阶段，历经火花思维实践的同款数据飞轮解决方案已经上线。

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