对于教育机构来说，如果视频完播率低，学员对内容不感兴趣，会直接影响到课程的口碑和复购率。这里分享几点经验，从提高复购率、延长用户生命周期入手，运用视频数据分析工具，获取用户属性、观看行为等信息，对后续业务增长做出正确决策。
工具/原料
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电脑
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网络
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视频数据司南
方法/步骤
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使用视频数据分析工具。下面以“视频数据司南”为例，在后台找到【高级分析】功能。
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分析学员单次视频观看行为。查看播放热力图，颜色越深的地方，说明被重复播放的次数越多，此部分内容越被关注。如图，学员梁小君观看了88%的内容，热力图中白色部分表示其跳过观看，原因可能是她已经熟知这部分知识点；深红色部分重复观看超过四次，原因可能是内容有趣或内容深奥，需要多看几次才能理解。针对这些分析去做一些课程优化。
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掌握学员的观看时间点。查看学员最近一次观看视频的时间，汇总超过两个月没有观看课程的学员名单，了解他们中断学习的原因，制定针对性的沟通方案，重新获取学员的信任。
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从学员的平均观看度掌握学习情况。如果一个学生课程观看完成度高达95.6%，说明这是一个勤奋的学生，但这位学生考试成绩平平，那可能是他的学习方向出现了问题，老师就可以根据这些数据获取学员的学习情况，针对性地进行指导。
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对视频本身进行分析。分析观看次数（红色折线）、观看人数（蓝色折线）的折线趋势特征，如果折线上升，意味着这部分内容比较有吸引力；如果折线在某段部分跌落，意味着这部分内容比较不吸引人注意；根据整个折线走向，优化视频内容。
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