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Open BPteach 是半撇私塾新开的博客专栏，这个专栏中将会公开半撇私塾内部的工作方式，包括我们的博客是如何创作的、使用哪些工具来提高效率、如何进行课程研发等等内容。
我们相信：开放透明不仅可以让我们更高效地工作，更重要的是，它还能帮助用户和学员更好地理解我们的教育理念，这也就是 Open BPteach 的初衷。
Open BPteach 计划在未来逐步公开以下内容：
- 半撇私塾内容创作中心：内容创作的工作流我们已经在「如何更极客地生产新媒体内容」中进行详细的介绍，你也可以直接查看我们实时更新的 内容创作开源面板 进一步了解。
- 半撇私塾团队协同工具：半撇私塾如何利用高效的工具进行协同工作，可以在「远程协同：这3件武器帮助半撇私塾节省了80%的时间成本」进一步了解。
- 半撇私塾项目审阅标准：这一部分内容你可以在将会了解「半撇私塾项目审阅的 3 条指南」中进一步了解。
- 半撇私塾课程满意度评价：在这一部分内容将会在本文详细展开，你会了解到我们如何提升课程满意度，并且你可以看到实时更新、来自付费用户的所有课程评价。
- 半撇私塾薪酬体系：在这一部分内容中，你将会了解半撇私塾的薪酬公式和内部考核方式。
- 半撇私塾课程定价体系：在这一部分内容中，你会了解到你向半撇私塾支付的学费分别花在哪些地方。
- 半撇私塾挑战生招募体系：在这一部分内容中，你将会了解半撇私塾教育挑战生的招募流程和筛选标准。
- 半撇私塾内部培训体系：在这一部分内容中，你将会了解我们如何通过「课程」+「项目」+「反馈」等方式来帮助教育挑战生成为更全面的准职场人。
- ……
你可能常常会说：「我要变得更健康」，你尝试了很多变得健康的方式：素食、运动、早睡早起等等。一段时间以后，你似乎感觉身体变好了，但是更科学的来说，你怎么才能知道你真的「变得更健康」了呢？
小到个人层面的「健康」，大到企业层面的「满意度」，似乎道理都是一样的。在过去的一段时间，我一直沉迷于「提高课程满意度」这件事情上，但是尝试了非常多方法以后，慢慢地发现「满意度」其实也是一个非常复杂的命题：
- 首先，我需要知道怎么样的课程才算是「令人满意」的课程？
- 其次，我需要知道我现在的课程是不是「令人满意」的，因为如果学员已经都很满意，就没有提高的必要的。
- 接着，如果有「令人不满意」的地方，我需要使用什么样的方法去解决？哪些方法管用？哪些方法不管用？
- 最后，我需要采用那些的确能够提高满意度的方法，直到课程满意度达到理想的目标。
这个过程其实在对「提高满意度」进行任务管理，更简单来它包括 4 个步骤：
- 拆解目标：把「提高满意的课程」这个目标拆解为一个个可以量化的「小指标」，比如内容、服务、视频质量等等；
- 记录初值：测量这些「小指标」满意度的初始值；
- 方法实验：尝试各种提升「小指标」满意度的方法，并且阶段性测量并记录这些「小指标」变化情况，如果方法无效，则采用新方法；
- 完成目标：执行有效的方法直到「小指标」满意度达到预期目标。
这个方法看起来很简单，但是真正执行起来的时候又会有很多的问题：
- 在拆解目标的时候，课程满意度涉及的要素那么多，包括内容、服务、呈现方式、配套文件等等要素，哪些指标才是标准呢？
- 在记录初值的时候，就算我知道了评价「课程满意度」的业界标准，如果没有足够的用户参与评价，我又如何记录初始值？因为我们总不能依靠1-2个用户的评价就对整体的课程情况下定论。
- 在方法实验的时候，我们应该使用什么样的方法去提升课程满意度的各项「小指标」？
- 在完成目标的时候，如果一开始某个学员反馈了「不满意」的问题，有些内容的调整可能需要较长的时间，但是可能调整完了以后他也已经毕业了，我们又如何才能了解到我们所做的调整是否令他满意呢？
这些问题都分别对应了「提升满意度」4 个步骤中最为突出的问题，所以我将在这一篇文章中讲讲我们自己的经验和方法。
1. 拆解目标：寻找课程评估维度的权威来源
我们之前说了，提高「课程满意度」这个目标的第一步，需要先把目标拆解为更容易测量的「小指标」，但是课程满意度涉及非常多的要素，我们应该遵从什么样的标准呢？
这里主要包括两种方法：
- 参考学术标准：主流大学的教育专业都会产出许多相关的研究，比如某某因素对完课率的影响，课程满意度的影响因素等等，比如 Saint Cloud State University 的“ Key Factors for Determining Student Satisfaction in Online Courses ”这一篇论文，这是相对权威的来源。
- 参考行业标准：另外教育行业的领导企业已经有了多年的经验，所以直接参考行业企业的标准也是一个相对快捷的方法，比如可以参考的企业包括：Coursera，Udacity，Edx，Lynda 等等在线教育的机构。
我们自己则是使用行业标准来构建课程满意度评价表，并参考了 Lynda.com 的「5级课程评价标准」，主要评价维度包括：
- 你对课程整体是否满意？
- 你会将该课程推荐给其他人吗？
- 你对任课教师是否满意？
- 内容：课程内容全面，涵盖了我想要了解的话题？
- 难度：课程学习难度适中，不会太难也不会太简单？
- 讲解：教师能够使用通俗易懂的语言讲解核心内容？
- 能力：教师对该领域知识有良好的理解？
- 速度：教师讲解的速度适中，不会太快也不会太慢？
- 热情：教师授课时对该话题充满了热情？
- 视频：课程视频制作良好？
- 音频：课程音频录制清晰？
另外，我们将所有的课程评价结果都进行了公开，你可以直接点击查看实时更新的「半撇私塾课程满意度评价数据表」。
这个评价表本身的维度会随着实际的教学情况作调整，就像以前相亲的时候觉得「户口」很重要，但是可能未来这个维度会被慢慢地忽略，所以整个评价表是相对流动的。
2. 记录初值：利用激励机制提高学员课程参评率
有了评价的维度以后，我们还需要让足够多的学员参与到课程评价中，我们才能够正确的评估目标，因为我们不能依靠少量的学员评价来对整体课程作出简单的判断。
最简单的办法就是通过激励机制来提高参评率，这里主要涉及两种情况，单课程评价和连续课程评价。
- 单课程评价：如果单课程评价，使用简单的物质奖励即可，比如课程优惠券。
- 连续课程评价：对于训练营的课程可能里面包含非常多的子课程，在前期的时候学员参评积极性可能比较高，但是久而久之热情就没了，所以这里需要1个更高强度的激励，比如不同等级的参评率给予不同的奖励：100%的参评率可以赠送1本电子书+优惠券，50%的参评率给予优惠券。
这样一来，当参与的学员多了以后，针对「满意度」的每一个「小指标」我们就有了非常多的初始值，一旦我们发现哪个指标比较低，我们就需要通过方法来提高这个指标的表现：比如在半撇私塾的课程评价表中，「速度：教师讲解的速度适中，不会太快也不会太慢？」中「不同意」的值是5.2%，这个比其他的指标高出5倍之多，所以就是我们需要着重改善的地方。
3. 方法实验：按需求程度进行分级处理
负面评价并不可怕。当我们发现了某一些「满意度」指标表现不好的时候，需要做的就是及时与学员联系，先确定具体是哪些地方引起的问题，再给出具体的处理方案。
针对这个提高满意度的方法上，我们自己的处理流程是：
- 6小时内响应：客户满意的同事收到评价的6个小时内，需要通过正式邮件回复用户，除了表示抱歉以外，需要告知学员我们会在当天会给出具体的处理办法。
- 可以迅速解决的问题：对于可以在1周内处理的课程问题，处理完毕后需要在当周以邮件的形式回复客户处理结果。
- 不可以迅速解决的问题：对于可能需要长期才能解决的课程问题，比如「语速较快」「需要字幕」可能无法立即解决，需要回复学员具体的处理方式和处理时限。
4. 完成目标：让一切反馈可自由跟踪
就像上面所说的：对于小的课程问题，我们可以及时将处理结果反馈给学员。但是对于大的课程问题，比如可能涉及重新录制课程，解决所需的时间就比较长了。所以很可能当我们把问题解决了以后，学员都已经毕业了，那这样一来，我们如何才能知道我们的解决方案是否是这个学员所满意的呢？
这个时候直接让这个学员来重新体验修改完的课程就是一个最简单明了的方法！
所以我们采用的方法是：在「半撇私塾课程迭代中心」中为所有「不可以迅速解决的问题」创建 1 张公开的任务卡片，然后通过邮件的形式将卡片链接发送给学员，只要学员订阅了该卡片，便可以及时收到和这个卡片相关的信息。
比如在学员反馈了「故事目的中的母亲案例需要更深入一些，英文的单词需要增加对应的提词」，只要学员订阅了该卡片，他都能收到接下来任何的跟进情况，这样以来，即便毕业后学员重新体验新课时，他也很清楚所有的问题背景，这样就更好的评估我们给出的新课时内容。
当然，「提高课程满意度」对于任何的在线教育企业来说，都是一个漫长和曲折的过程。这些经验也仅仅只是我们自己在教学过程中总结出来的一些心得，如果你还有其他失败的或者成功的经验，都欢迎你在评论区中告诉我！
最后，如果你热爱在线教育，对新媒体营销感兴趣，也刚好是即将毕业的大学生，或者你就是喜欢我们一起工作，欢迎加入半撇私塾的「全栈教育挑战生计划」！
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