今天的教培行業，網際網路+教育已是主流，新教育模式使得培訓機構在產品數據、運營數據和服務體驗優化上，都能獲得大量的相關的數據，這些數據將幫助機構去優化產品、改善運營、提升服務。
校管君整理了部分萬人大校處理學校運營數據的方法，看看這些成功學校是怎麼分析處理數據的！
在一所教培機構的發展過程中，每一個階段都要關心一些基礎數據。
擴張的第一階段收入、規模。核心KPI就是階段收入、利潤和人頭，關注的全都是單科單學段的突破。成長的第二階段網點覆蓋，網點的坪效。核心KPI就變成了關注坪效、關注滿班率、關注續費率，需要全科全學段的去延伸擴張。發展的第三個階段人均收入貢獻。核心KPI就變成了滿意度、客戶價值塑造，這個時候可能會變成是全國的、多區域的、多產品的、多模式的擴張。作為教培機構的校長，我們都知道運營數據對機構的重要性，也經常和自己的團隊成員不斷強調數據的重要性，力求讓每一個人都具備數據意識，譬如：
學術/教務部：課消數據、出勤率、滿班率、退費率、學科成本分析數據......
市場部：每日/每周/每月/每年諮詢量總數、有效線索總數、轉化率、上門率、活動投放產出比……
銷售部：每日/每周/每月/每年電轉率、邀約率、轉化率、銷售業績、轉介紹人數......
校長/職能部：教室利用率、教師利用率、教師考勤數據、員工流失數據、兼職教師管理數據、家長反饋情況數據、工資開支、房租物業水電開支、辦公費用開支、庫存數量、採購周期數據......
目前，校管家系統可以提供80多個不同類型的統計報表。
從意向學員統計表-學員分析表-收費分析表-課消分析表-班級分析表-師生信評價表-員工業績表-校長運營日報表，滿足學校各個環節不同的數據分析需求。
但是，當進行運營數據分析匯報的時候，還是會有學校會發生以下幾種情況：
會看數據，太難了；
看懂數據，更難了；
運用數據，難倒了……
「為什麼會這樣？」
數據報表看不懂，看懂以後卻難以分析利用，這是很多培訓學校員工可能存在的問題。
說實話，發生這種事情的原因很簡單！
校長強調了數據的重要性，但員工卻不清楚哪些數據很重要，或者員工不清楚校長想看到哪些數據。
所以學校在做運營數據分析處理的時候，可以綜合以下3個方面：
第一，搞清核心數據，並關注了解它對校區的影響，牢記數據對比。
正如文章開頭提到的，學校每個階段都有不同的核心KPI，抓住當前狀態下，學校需要關注的核心KPI，做數據維度拆分，以結構化思維來做運營數據的全面、系統性的對比分析。
譬如，在第一階段，學校比較關注收入和規模。
當員工月度總結時匯報說「本月校區成交額已達100萬」，其實單獨看這個數據意義是不大的，業績的好壞需要多維度對比分析。
1.根據生源對比：
100萬成交額中，成交多少學員？分別是哪一類人群，各佔比例多少？
2.根據成交時間對比：
當前成交額同比去年，上升還是下降？環比上個月變化又是怎樣？
3.根據課程單價對比：
當前成交額各科單價多少？客單價又是多少？同比去年上升還是下降？環比上個月上升還是下降？
第二，確定核心數據以後，體系化思考核心數據變化的原因。
針對核心數據的分析，要將單一維度轉為體系化思考。
對於數據分析需要有體系化的數據框架！
培訓機構在考慮問題的時候都會遵循一個思路，即從宏觀到微觀，從全局到局部。
數據分析也不例外，做數據分析時，一定要建立在對產品數據體系詳細了解的基礎上的。
在校管家系統中篩選出最需要的數據，再進行數據分析。
對同一個數據，背後可能會有完全不一樣的解讀，從背景上分析可能就有很多種情況。
這是鞏固學校運營結果的重要過程。
例如上文100萬成交額，可以從以下幾個方面進行分析：
1.是否增加了銷售活動？
2.是否是學生群體發生了變化？
每個學校可以根據自身不同的情況背景做深入解讀。
第三，關注核心數據的其他維度關係。
數據是冰冷的，但單一數據指標背後一定隱藏著更龐大的數據體系。數據分析更多的是要關注多個數據維度之間的相關關係，而不是單個數據產生的因果關係！
通過影響關鍵指標的數據維度的關聯關係建立數據分析模型。
譬如上文100萬成交額，可以參考以下幾個方面來做業績好壞分析：
1.銷售轉化率是多少：
銷售轉化率通常等於成交學員人數/資源總數。
2.新籤以及續費擴科的結構和比例是多少：
100萬成交額中，新生佔比多少？續費佔比多少？擴科佔比多少？而其轉化率又分別是多少？
每一家培訓機構都應該基於「數據」進行管理，數據會告訴你真話，會反映出客觀的結果，根據「數據」來指導自己的決策思路，往往更接近正確的道路。