藉由这次疫情，“教育OMO”的概念又火了起来。然而诸多文章只谈了这个概念的起源、愿景和必要性，以及又有哪些位业界大牛CEO对这个概念表示了坚定的支持（当然也同时谈到了其实现的难度），却少有更具体的设想呈现，于是本文抱着研究学习的态度，具体聊聊对教育OMO的理解。
01 从产品层面来看
线下教育主要优势在于学习氛围和互动性的塑造。对于学习兴趣并不十分浓厚、自律性不强、容易走神分心的大多数普通学子而言，线下教育目前仍然是最佳的解决方案（停课不停学期间，钉钉被众多学子评了分期五星的事再一次证明了这个问题）。
而在线教育的主要优势则在于便捷性、名师资源共享和更容易依靠大数据分析和 AI 技术自动完成个性化的教学资源推送。对于学习主动性较强的学生而言，在线教育用相对低廉的成本提供了更豪华的助力。
所以，单纯从学习效果来看，最佳的组合是：正课线下进行；测评、辅助课（预习、复习、拓展课等）线上交付。
目前也已经有很多的学生（特别是K12和接受语言培训的学生）开始同时采用线上、线下两套培训产品一起上的方法来解决这个问题，但由于所报的线下和线上辅导班不属于同一个机构，所以往往造成内容、进度、教学方法和水准的不契合；学生的学习负担增加了一倍，却没有实现1+1>2的学习效果。
如何用同一套体系的产品同时提供学子线上、线下学习需求的完整闭环，就是教育产品OMO的核心所在。
0 从获客层面来看
首先，对常见的获客渠道做一个极简的归类。
常见的线上获客渠道：SEM、SEO、线上媒体推广（流量采购）、企业自媒体矩阵、小程序/小工具等。
常见的线下获客渠道：线下媒体推广、地推、展会等。
可单独做、也可线上线下一起做的获客渠道：BD、分销、社群营销等。
在互联网刚刚兴起的时候，线上获客的成本远远低于线下获客，第一批线上教育机构以超乎寻常的扩张速度成了风口上的猪。
而后，随着微博、微信、小程序、短视频等一波波的流量红利不断被同质但有钱的教育企业瓜分，线上渠道的获客成本奋起直追。
终于在今天，线上、线下的推广成本己基本持平，没有任何一方具有明显的优势。获客渠道都是全网融合，争的只能是谁能更快和更精确的识别出自己渠道群的“靶心”和平衡，并不断推动自己的“北极星指标”。在产品差异化拉不开距离的时候，渠道获客能力的差异化也总是显得力不从心。
引流那么贵，顺理成章的会引发两种思考：
疫情加速了这个想法的普及，教育OMO概念也再次跟着大热起来。
这个策略在实现起来相对容易和具体，有些大企业已落地开花、众多小企业也纷纷跃跃欲试。但从目前我们对教育OMO理解的本质来看，这种想法所实现的只是教育OMO化的一个分支结构，而非理想产品的最终形态。
因为在一个完整的教育OMO产品中，线上和线下产品既不应该是相同内容在不同教学形式下的完全复制，也不应该是为了分享同一拔流量而存在的不同形式的教学产品，而是为了一个共同的目标各自负担着不同的功能并紧密配合的产品集。
从这个意义上来说，目前所有的教育产品实际上都只是在这个最终产品形态中各自选择了不同的部分为起点而分别进化着，并且进化之路，道阻且长。
03 从服务和技术层面来看
教育行业本质上是一个服务行业，服务行业基本上是一个人力密集行业。而人力密集行业永远绕不开的主题是如何降本增效。所以，如何合理利用 AI 技术实现降本增效是所有教育企业必然要主攻的方向之一。
在这个方向上，很多的线上教育企业（特别是以 AI 课程起家或著称的教育企业）往往有着先发的优势，线下教育企业也绝不敢久落于人后，从而线上和线下教育企业在业务发展的契合度上又更进了一层，为最终的OMO化奠定了技术和管理基础。
从服务层面来看，未来一定会走向 AI 线上支持、而不可能长期依靠线下人工服务的服务项目包括：作业批改、智能答疑、学习数据的多方自动化呈现等必不可少的功能；当然，实际上 AI 能为教育做的事情远远不止这些，此前笔者曾另有一篇文章《在线小班课中的 AI +,到底能“+”些什么》单独讨论，此处不再赘述，感兴趣的读者可移步参考。
此处可以明确的是： AI 能为教育做的绝大部分事情（包括线下的智能教具）几乎都不能离开互联网/移动互联网而单独生存。
这里需要强调的是：
OMO中的Merge应该是一种有质量的融合，而大数据和 AI 应用的质量很大程度上决定的OMO的质量。线上线下的全场景服务和数据互通只能表明这个企业在向OMO方向发展，但发展的质量和深度如何、这种组合的形式是否真的提供了更优的教育效果才是那个时代来临之后真正要竞争的东西。
教育OMO的组织形式理论上是占优的，但如果你线下拿一个店面做培训、并且把录制的讲课视频放在网上供缺席的学生补课、最后再搞一个APP提供些课外读物并打通了学生在店面、网上和APP上的学习数据和轨迹，然后就说自己是OMO、是最先进的教育形式、能提供最佳的教学效果，就难免有些自欺欺人了。
综上所述，是以眼下的认知水平目力所及的教育OMO之路。随着技术和市场的变化，这条路可能会乱一阵子、可能没有想象的那么远、也可能走着走着突然发现一条更好的路。
