今天的教培行业，互联网+教育已是主流，新教育模式使得培训机构在产品数据、运营数据和服务体验优化上，都能获得大量的相关的数据，这些数据将帮助机构去优化产品、改善运营、提升服务。
校管君整理了部分万人大校处理学校运营数据的方法，看看这些成功学校是怎么分析处理数据的！
在一所教培机构的发展过程中，每一个阶段都要关心一些基础数据。
扩张的第一阶段
收入、规模。
核心KPI就是阶段收入、利润和人头，关注的全都是单科单学段的突破。
成长的第二阶段
网点覆盖，网点的坪效。
核心KPI就变成了关注坪效、关注满班率、关注续费率，需要全科全学段的去延伸扩张。
发展的第三个阶段
人均收入贡献。
核心KPI就变成了满意度、客户价值塑造，这个时候可能会变成是全国的、多区域的、多产品的、多模式的扩张。
作为教培机构的校长，我们都知道运营数据对机构的重要性，也经常和自己的团队成员不断强调数据的重要性，力求让每一个人都具备数据意识，譬如：
学术/教务部：课消数据、出勤率、满班率、退费率、学科成本分析数据......
市场部：每日/每周/每月/每年咨询量总数、有效线索总数、转化率、上门率、活动投放产出比……
销售部：每日/每周/每月/每年电转率、邀约率、转化率、销售业绩、转介绍人数......
校长/职能部：教室利用率、教师利用率、教师考勤数据、员工流失数据、兼职教师管理数据、家长反馈情况数据、工资开支、房租物业水电开支、办公费用开支、库存数量、采购周期数据......
目前，校管家系统可以提供80多个不同类型的统计报表。
从意向学员统计表-学员分析表-收费分析表-课消分析表-班级分析表-师生信评价表-员工业绩表-校长运营日报表，满足学校各个环节不同的数据分析需求。
但是，当进行运营数据分析汇报的时候，还是会有学校会发生以下几种情况：
会看数据，太难了；
看懂数据，更难了；
运用数据，难倒了……
“为什么会这样？”
数据报表看不懂，看懂以后却难以分析利用，这是很多培训学校员工可能存在的问题。
说实话，发生这种事情的原因很简单！
校长强调了数据的重要性，但员工却不清楚哪些数据很重要，或者员工不清楚校长想看到哪些数据。
所以学校在做运营数据分析处理的时候，可以综合以下3个方面：
第一，搞清核心数据，并关注了解它对校区的影响，牢记数据对比。
正如文章开头提到的，学校每个阶段都有不同的核心KPI，抓住当前状态下，学校需要关注的核心KPI，做数据维度拆分，以结构化思维来做运营数据的全面、系统性的对比分析。
譬如，在第一阶段，学校比较关注收入和规模。
当员工月度总结时汇报说“本月校区成交额已达100万”，其实单独看这个数据意义是不大的，业绩的好坏需要多维度对比分析。
1.根据生源对比：
100万成交额中，成交多少学员？分别是哪一类人群，各占比例多少？
2.根据成交时间对比：
当前成交额同比去年，上升还是下降？环比上个月变化又是怎样？
3.根据课程单价对比：
当前成交额各科单价多少？客单价又是多少？同比去年上升还是下降？环比上个月上升还是下降？
第二，确定核心数据以后，体系化思考核心数据变化的原因。
针对核心数据的分析，要将单一维度转为体系化思考。
对于数据分析需要有体系化的数据框架！
培训机构在考虑问题的时候都会遵循一个思路，即从宏观到微观，从全局到局部。
数据分析也不例外，做数据分析时，一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的。
在校管家系统中筛选出最需要的数据，再进行数据分析。
对同一个数据，背后可能会有完全不一样的解读，从背景上分析可能就有很多种情况。
这是巩固学校运营结果的重要过程。
例如上文100万成交额，可以从以下几个方面进行分析：
1.是否增加了销售活动？
2.是否是学生群体发生了变化？
每个学校可以根据自身不同的情况背景做深入解读。
第三，关注核心数据的其他维度关系。
数据是冰冷的，但单一数据指标背后一定隐藏着更庞大的数据体系。数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系，而不是单个数据产生的因果关系！
通过影响关键指标的数据维度的关联关系建立数据分析模型。
譬如上文100万成交额，可以参考以下几个方面来做业绩好坏分析：
1.销售转化率是多少：
销售转化率通常等于成交学员人数/资源总数。
2.新签以及续费扩科的结构和比例是多少：
100万成交额中，新生占比多少？续费占比多少？扩科占比多少？而其转化率又分别是多少？
每一家培训机构都应该基于“数据”进行管理，数据会告诉你真话，会反映出客观的结果，根据“数据”来指导自己的决策思路，往往更接近正确的道路。
