易观:2018年第2季度中国互联网教育市场交易规模达840亿元 STEM领域受资本看好

杨旭 易观分析 2018-07-26 行业互联网+ >   教育行业 1182 下载 收藏

根据Analysys易观监测数据显示,2018年第2季度中国互联网教育市场整体交易规模达840亿元人民币,环比上涨23.2%,同比增长49.74%。

易观分析:

根据Analysys易观监测数据显示,2018年第2季度中国互联网教育市场整体交易规模达840亿元人民币,环比上涨23.2%,同比增长49.74%。

Analysys易观分析认为,2018年第2季度互联网教育市场表现主要呈现以下特征:

1.  教育行业投融资热度不减,STEM领域成资本押宝重地

2018年以来教育行业投融资热度维持稳定,每月平均投融资事件数量为40件左右(2月份受春节影响有所下降)。具体来看,进入第2季度,STEM及素质教育成为行业重点关注领域,共有20余家STEM概念公司获投,融资金额在数百万到数亿不等。其中,素质教育厂商少年商学院在4月获得华盖资本A轮投资3000万人民币;少儿编程先发厂商编程猫在5月获得松禾资本、招银国际等C轮投资3亿人民币,并宣布平台用户已超200万,入驻国内外公立院校3000余所;少儿编程后起之秀VIPCODE在6月获得创新工场、真格基金等A轮投资8500万人民币,创造了少儿编程领域的A轮融资记录;同时,小码王、火花思维、成长保也相继获得B轮融资,此外还有诸多种子轮或天使轮获投厂商,例如一码学程、一休数学思维等。

在教育行业其他领域逐渐进入后半程赛道的背景下,STEM及少儿编程成为资本竞相追逐的教育新风口。随着教育信息化的不断推进与新兴市场需求的进一步开发,互联网教育行业将进一步被资本市场所看好,同时相较于其他行业,互联网教育行业有着长回报周期的特征,资本将更关注其核心价值与发展逻辑,投资更加趋于理性。

2.  宏观政策保持平稳,税法改革与减负运动利好在线教育发展

2018年以来国家教育大政方针相继得以确立,进入2季度,总体来看宏观政策未出现较大变动,教育行业发展的政策环境保持稳定,局部政策的调整变动一定程度上为在线教育发展带来了利好。

首先是减负运动的持续加码为在线教育带来了发展新空间。2季度,教育部赴各地专项督察减负令执行情况,政策落地及监管进一步加强,行业发展得到规范。多轮整改下,中小学线下培训行业将淘汰大量资质缺失的小型培训班,行业整合加强,但家长需求仍将持续,同时由于线下培训行业整合后价格、地域等因素发生变化,一部分家长将转投在线培训,在线教育有望迎来较大量级用户增长。

其次,2季度末个人税法改革草案中首次提出增加子女教育支出、继续教育支出、大病医疗支出、住房贷款利息和住房租金等专项附加扣除。若本次税法改革草案通过,子女教育支出税收减免将使K12教育迎来进一步发展,尤其是三四线城市的K12教育行业或迎来较大增长;而继续教育支出则影响在职人士的再教育意愿,继续教育与在职教育也将迎来一定发展,在线培训行业或受此影响而拉升;同时由于纳入税收减免后教育支出需要证明文件或同等效力的规范文件,教育培训机构也将进一步走向正规化。

2季度互联网教育活跃度整体增长放缓,细分领域呈现集中趋势。2季度进入学期中后段,学生学习进程稳定,中小学类教育保持平稳上涨。六月由于高考升学影响,应试教育大幅拉升,但周期性依然明显,短期提升也未能恢复一季度活跃规模。总体来看,除外语学习、儿童教育、中小学类教育外,其他领域2季度活跃用户规模均发生不同程度的下降,而根据Analysys易观千帆最新数据显示,2018年6月中小学类教育、儿童教育、外语学习领域月活用户分别达到12384.3万、5149万、3633.7万人,占教育行业活跃用户规模一半以上,体量效应影响下,教育行业细分领域进一步集中。

具体从2018年6月互联网教育领域移动APP月度活跃用户TOP10来看,Analysys易观千帆数据显示,作业帮、小猿搜题、一起作业学生端仍占据活跃用户规模排名前三位,活跃用户规模分别为6571.8万、2682.5万和2258.1万人,连同排名第六的互动作业,显示出课后作业辅导类型应用在移动互联网教育强势的头部地位。与此同时,家校互动平台中,安全教育平台以及掌通家园也排在前列,证明B端学校资源的掌握对扩大用户规模的重要作用。此外,其余上榜的应用还有英语单词学习应用百词斩、儿童领域应用小伴龙,以及大学课程应用超级课程表。

易观千帆“A3”算法升级说明:易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法,使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程:1、采集端:升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API;通过机器学习算法,升级“非用户主观行为”的过滤算法,在更准确识别的 同时,避免“误杀”;2、数据处理端:通过机器学习算法,实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等;3、算法模型:引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源,训练AI算法机器人,部分指标的算法也进行了调整。

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