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大家好，我是半杯白酒，這是我的第六篇文章。

教培行業(yè)有個公認的事實是，無論線上還是線下，在一對一，小班，大班（注：現(xiàn)在線下大班很少了，本文大班主要指在線大班）三個模式中，小班模式的運營難度是最高的。其中一個大家都能想到的原因是，一對一模式需要的是大量普通教師供給，大班模式需要少量精品教師供給，相對來說小班模式需要大量優(yōu)質(zhì)教師供給的難度就比較高。今天主要討論另外一個原因，就是為什么小班模式營收增長率和毛利率是相對沖突的。

一個很常見的現(xiàn)象是，公司營收增長率和凈利率相對沖突，這是因為高營收增長率往往意味著相關(guān)費率提高（尤其是市場費率），導(dǎo)致公司凈利率下跌，跟毛利率關(guān)系不大。而小班機構(gòu)高營收增長引發(fā)的凈利率下跌受上述“相關(guān)費率提高”和“毛利率下跌”雙重影響，所以是更加嚴重的。

影響小班毛利率最重要的因素是班均人數(shù)。一般小班機構(gòu)做財務(wù)模型，都會設(shè)定一個“理想班均”，理想班均下的毛利率是機構(gòu)的“理想毛利率”。小班機構(gòu)追求高營收增長率導(dǎo)致的班均達不到理想班均，進而機構(gòu)達不到“理想毛利率”是很常見的情況。我們當然可以用“運營不夠精細”這種沒什么營養(yǎng)的理由去解釋這個情況，但這對于解決問題是沒什么意義的。這個現(xiàn)象出現(xiàn)的深層次原因可以用“牛鞭效應(yīng)”來解釋（牛鞭指抽牛的鞭子，不是指泡酒的牛鞭……）。

鑒于大家對這個詞不是很熟，先用一些篇幅做一些理論介紹。（本部分內(nèi)容較為枯燥，但是分析問題、解決問題必不可少的理論基礎(chǔ)，請大家耐心看完）

“牛鞭效應(yīng)”是經(jīng)濟學(xué)上的一個術(shù)語，指供應(yīng)鏈上的一種需求變異放大現(xiàn)象，是信息流從最終客戶端向原始供應(yīng)商端傳遞時，無法有效地實現(xiàn)信息共享，使得信息扭曲而逐級放大，導(dǎo)致了需求信息出現(xiàn)越來越大的波動，此信息扭曲的放大作用在圖形上很像一個甩起的牛鞭，因此被形象地稱為牛鞭效應(yīng)。

舉個簡單的例子解釋下。

1.  一個火鍋店預(yù)測明天可能會賣10只羊的羊肉；

2. 火鍋店告訴肉店他的預(yù)測后，肉店預(yù)測要殺12只羊，以防范實際需求超預(yù)測需求；

3. 肉點告訴羊販子他的預(yù)測后，羊販子預(yù)測要買15只羊，以防范實際需求超預(yù)測需求；

4. 第二天火鍋店只賣了9只羊的羊肉，結(jié)果是火鍋店庫存1只羊，肉店庫存2只羊，羊販子庫存3只羊。

就這樣，簡單的羊肉供應(yīng)鏈每個環(huán)節(jié)都出現(xiàn)了一定的庫存。實際生產(chǎn)供應(yīng)鏈肯定比上述模型更復(fù)雜，庫存也更多?？偨Y(jié)下牛鞭效應(yīng)出現(xiàn)的四個原因：

1. 多重需求預(yù)測：供應(yīng)鏈越長，需求預(yù)測環(huán)節(jié)越多，信息扭曲越明顯；

2. 批量生產(chǎn)訂購：高頻訂貨一方面存在溝通成本，另一方面小訂單無法享受較高折扣，所以企業(yè)傾向于做較長預(yù)測周期，較大批量訂貨，這也加大了預(yù)測不可控性；

3. 價格浮動和促銷：需求端可能會做一些臨時性的調(diào)價和促銷，進一步加大預(yù)測誤差；

4. 非理性預(yù)期：供應(yīng)鏈下游企業(yè)向上游報需求預(yù)測時，往往會傾向夸大預(yù)測，降低自身缺貨風險。

只要供應(yīng)鏈存在，“牛鞭效應(yīng)”就只可減輕，不可消除。減輕“牛鞭效應(yīng)”，不同的行業(yè)有很多方法，在這列舉幾個比較通用的：

1. 業(yè)務(wù)集成，縮短供應(yīng)鏈，供應(yīng)鏈信息共享，提高預(yù)測精確度；

2. 降低每次訂貨量，提高訂貨頻次；

3. 減少規(guī)劃外臨時性促銷行為；

4. 利用歷史數(shù)據(jù)，對非理性預(yù)期做修正；

回到教培行業(yè)。如果把機構(gòu)內(nèi)部各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)視作內(nèi)部供應(yīng)鏈，我們會發(fā)現(xiàn)，小班模式高營收增長率引發(fā)的班均下降本質(zhì)上是教師產(chǎn)能出現(xiàn)了庫存，這個原因用“牛鞭效應(yīng)”是非常好解釋的。

先簡單分析下小班機構(gòu)內(nèi)部供應(yīng)鏈。因為前提是追求高營收增長率，低價促銷是不可避免會發(fā)生的，最典型的就是暑期低價班。那么整個機構(gòu)內(nèi)部供應(yīng)鏈中，從需求到供給，可以分為四個環(huán)節(jié)：低價班招生，低價班到場，低價班轉(zhuǎn)化正價班，教師招聘培訓(xùn)。

接下來看一下小班機構(gòu)“牛鞭效應(yīng)”的成因（以暑期低價班為例）：

1. 因小班機構(gòu)教師招聘培訓(xùn)是從秋季開始的，所以秋季就要預(yù)測明年暑期低價班的招生人數(shù)和轉(zhuǎn)化率，將近一年的預(yù)測周期，這兩個數(shù)據(jù)準確度很難保障，而且還有一個因素是競爭對手不確定的市場策略，會很大程度上影響自己市場策略的效果；

2. 制定每個環(huán)節(jié)的任務(wù)，管理者傾向于非理性預(yù)期——比如市場部門會定較高的低價班招生量目標，刺激團隊工作積極性；教學(xué)部門也會打雞血，定較高的低價班轉(zhuǎn)化率目標沖刺。這樣的預(yù)測方式對于提高絕對量是有用的，但大大增加了預(yù)測不確定性。

3. 小班機構(gòu)的看似是整體內(nèi)部供應(yīng)鏈，實際在低價班招生和到場階段每個學(xué)科、每個年級是獨立的供應(yīng)鏈，即報名數(shù)學(xué)科目是不能學(xué)語文的，報名三年級是不能學(xué)四年級的；在轉(zhuǎn)化階段每個老師是獨立的供應(yīng)鏈，即a老師的低價班的孩子，只能續(xù)到自己的正價班，很難續(xù)到同學(xué)科別的老師的正價班。大家做決策肯定是按照平均數(shù)來做決策，比如3個學(xué)科，目標三千，平均計劃每個學(xué)科招1000，進而匹配每個學(xué)科老師數(shù)量；比如共有100個老師，平均每個老師低轉(zhuǎn)正轉(zhuǎn)化率40%，進而匹配該老師低價班和正價班比例。每個小供應(yīng)鏈的不確定系數(shù)（方差）和整體供應(yīng)鏈平均不確定系數(shù)（方差）是什么關(guān)系呢，很好推導(dǎo)：

多變量需要用到協(xié)方差矩陣不好描述（第一個等式右邊第三項為xy兩個變量協(xié)方差，具體計算公式感興趣的讀者可查閱相關(guān)資料），故在此用兩個變量做模型描述。根據(jù)上述簡單模型推導(dǎo)很容易就能得到結(jié)論——每個小供應(yīng)鏈的不確定系數(shù)是整體供應(yīng)鏈平均不確定系數(shù)的n倍，n指整體中個體數(shù)量。

現(xiàn)在就不難分析，為什么有個情況經(jīng)常出現(xiàn)：整體供應(yīng)鏈沒出問題——所有的宏觀數(shù)據(jù)，如平均招生量，平均到場率，平均轉(zhuǎn)化率都達預(yù)期，但最終班均依然很慘——因為很多小供應(yīng)鏈出問題了。

4. 相對于經(jīng)典的供應(yīng)鏈分析框架，教培行業(yè)還有個特殊的地方在于，教師資源是無法大量長期庫存的……很多小班機構(gòu)一到暑期低價班結(jié)束就有大量老師離職，是因為老師預(yù)見到帶生量太少導(dǎo)致未來收入無法保障。因離職替換老師的行為，又會導(dǎo)致一批學(xué)生流失，進而導(dǎo)致本來就不理想的班均情況進一步惡化。

以上是小班模式中為什么高營收增長率會導(dǎo)致低毛利的一些分析。記住上面那句話，牛鞭效應(yīng)只可減輕，不可消除。下面給一些減輕牛鞭效應(yīng)的建議：

1. 增加訂貨頻次，分攤不確定風險——一年訂一次貨（暑假低價促銷）的風險一定大于一年定兩次（寒暑假低價促銷），一年多次（比如學(xué)而思開新校區(qū)會高頻開體驗課）。

2. 分析歷史數(shù)據(jù)（如歷年轉(zhuǎn)化率）和業(yè)務(wù)前置數(shù)據(jù)（如資源儲備量和低價班招生量存在一定的比例關(guān)系），提高預(yù)測精度，區(qū)分業(yè)務(wù)目標（打雞血）和預(yù)測目標（理性分析）。

3. 業(yè)務(wù)集成——縮短供應(yīng)鏈，在教培行業(yè)體現(xiàn)為刺激低正聯(lián)報。低正聯(lián)報的重要性，是非常多的機構(gòu)遠遠沒有意識到的。

4. 降低供應(yīng)鏈分散度，減少小供應(yīng)鏈數(shù)量——低價班盡量少開年級，少開學(xué)科，少分層。

5. 各個環(huán)節(jié)設(shè)計一定的容錯機制——例如，以平均續(xù)費率為標準設(shè)計低價正價班比例，理論一定會導(dǎo)致有一半班不滿，那么應(yīng)該以比平均續(xù)費率低的續(xù)費率為標準去設(shè)計低價班正價班比例，并且提高低價班滿班人數(shù)（如正價班理想班容20，則低價班設(shè)計成滿班30），加強容錯性。當然這樣做的負面影響是會有優(yōu)質(zhì)老師班級爆滿導(dǎo)致有學(xué)員排不進班，這其實是對滿班率非常重視的學(xué)而思經(jīng)常被詬病的饑餓營銷的原因（學(xué)而思的老師課酬是固定的，和班級人數(shù)沒關(guān)系，所以班級人數(shù)非常影響其毛利率。甚至有比較成熟的學(xué)而思分校增開班判斷依據(jù)不是有無學(xué)生排不進去，而是增開班能否提升班均?？梢娖鋵Π嗑闹匾暢潭龋?/p>

上述是減輕小班業(yè)務(wù)牛鞭效應(yīng)的一些建議。當然，如果你的業(yè)務(wù)毛利率和班均關(guān)系沒那么大，也可以不考慮這么多。以新東方舉例。新東方的教師薪資是和班均高度掛鉤的，所以班均對其毛利率影響不是很大，而且新東方品牌效應(yīng)大，招聘能力較強，可以以較低的薪資招到足夠的老師，這使其能保持較高的毛利率去消化班均低造成的其他支出過高（如房租，市場費用等）的問題，從而保證一定凈利率，而且教師流失對其影響較小。

其實寫這篇文章的時候，我自己一邊思考優(yōu)化方案，一邊更加想明白了一個大家常說的道理：教育行業(yè)是個慢行業(yè)，這個道理在小班業(yè)務(wù)上體現(xiàn)的更加明顯。從本文分析框架看的話，一對一和大班為什么能更快一點？因為一對一模式中，只要有一個學(xué)生來學(xué)習，就湊成了一個“滿班”，毛利率就是理想的；大班模式中，主講的薪資占比很小，輔導(dǎo)老師和學(xué)生的粘性較低，可以做到根據(jù)班級人數(shù)匹配輔導(dǎo)老師（比如學(xué)而思網(wǎng)校，會把所有輔導(dǎo)老師排隊，每400個孩子匹配一個輔導(dǎo)老師，一個排不滿，就不往下排，這樣可以保證所有輔導(dǎo)老師都“滿班”），所以也能做到毛利相對穩(wěn)定。

這也是為什么到目前為止，在線一對一模式和在線大班模式都有大量機構(gòu)在做，而小班機構(gòu)比較少，且做的比較差的原因。但是做教育，出發(fā)點應(yīng)該是產(chǎn)品的長期價值，而不是業(yè)務(wù)推進難度。

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“半杯白酒”。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。