суббота, 8 января 2022 г.

Что надо знать бизнес-аналитику, когда заходит проект из EdTech

source

Опубликовано на DOU

На проектах (чаще всего, на пресейлах) случаются ситуации, когда необходимо оперативно проанализировать новый для компании или для команды домен. В предыдущей статье «Как понять домен клиента» был описан процесс анализа доменов в терминах выполняемых задач и получаемых результатов. Следующим шагом является применение разработанного подхода для выполнения практических задач, а именно, для анализа тех или иных доменов. Данная статья будет полезна тем, кто работает с извлечением, анализом и систематизацией доменных знаний.

В качестве объекта для анализа был выбран интересный и перспективный домен — EdTech или eLearning. Интересен он, на мой взгляд, тем, что каждый из нас так или иначе причастен к этому домену, а также имеет определенные взгляды на настоящее и будущее системы образования, ведь «мы все учились понемногу», и нам предстоит учиться всю жизнь. Перспективность EdTech в том, что в 2020-2021 он стал и остается одним из лидеров роста в реалиях пандемии.

В разделах данной статьи мы рассмотрим следующие аспекты домена EdTech:

  • обзор домена и анализ трендов;
  • сегментирование домена;
  • ссылочную базу;
  • глоссарий по специфической доменной терминологии;
  • анализ типовых функций.

Анализ пользовательского опыта и анализ целевой аудитории также поддерживают анализ домена. Однако в EdTech результаты такого анализа будут варьироваться в зависимости от сегмента и продукта, и в данной статье не рассматриваются.

Обзор домена и анализ трендов

В этой части мы рассмотрим финансовые показатели, а также качественные изменения в отрасли, влияющие на методику образования и подходы к предоставлению онлайн услуг.

Глобальный рынок образования в 2020 оценивался в 6,4 трлн долларов США, и предполагается, что к 2025 эта цифра вырастет до 7,3 трлн. Несмотря на развитие цифровых технологий, в настоящее время рынок EdTech составляет лишь около 4% от общей стоимости образовательных услуг (227 млрд в 2020). К 2025 этот показатель может вырасти до 5,2% (404 млрд). С этой точки зрения, возможности рыночного роста у EdTech практически безграничны.

Тотальное внедрение онлайн технологий в образование сдерживается по вполне понятным причинам. На наш взгляд, причины эти кроются в сложности воссоздания в цифровой виртуальной среде университетской атмосферы, альма-матер со студенческими сообществами, научными школами, взаимодействием между наставниками и учениками, нетворкингом, и тому подобными офлайн возможностями.

Как только данная проблема будет хотя бы частично решена (либо же офлайн ценности перестанут быть ценностями в быстро изменяющемся мире), удельная доля цифрового образования резко возрастет.

По данным HolonIQ, общий объем венчурных инвестиций в EdTech скачкообразно вырос в 2020 до 16,1 млрд долларов США против 7 млрд в 2019. Итоги 2021 подводить еще рано, но уже за три прошедших квартала инвестиции составили 14,9 млрд, и вполне возможно, что прошлогодний рекорд будет превзойден.


Лидерами по показателю инвестиций в EdTech в 2021 являются США (4,8 млрд), Индия (3,2 млрд), Евросоюз (2,3 млрд), Китай (2,2 млрд). Четверка лидеров не меняется последние несколько лет, однако стоит отметить, что в 2021 в Китае заметно сократились объемы инвестиций по сравнению с рекордными 10,2 млрд в 2020, в то время как остальные лидеры продолжают наращивать темпы.


Одним из показателей инвестиционной привлекательности домена является количество «единорогов», т.е. компаний с капитализацией свыше одного млрд. долларов США. В ноябре 2021 таких компаний в области EdTech насчитывается 33, причем на начало 2021 их было всего 24. В третьем квартале 2021 к этому клубу присоединились 7 новых компаний. В нашей стране известность получили, в первую очередь, компании из США, такие как Udemy, Udacity, Course Hero, Quizlet. Однако, наиболее дорогой EdTEch компанией (18 млрд.) является By Ju’s из Индии.

Еще одно из направлений анализа трендов в домене — это выявление особенностей методик онлайн преподавания, что в свою очередь влияет на функционал EdTech сервисов. К таким «методическим» трендам EdTech можно отнести следующие:

  • micro-learning, под которым подразумевается подача информации небольшими фрагментами (от 2-3 минут) с возможностью поставить обучение на паузу в любое удобное время;
  • адаптивное обучение, то есть освоение новых знаний и навыков согласно способностям ученика и уровню его развития;
  • персонализация обучения с возможностью создания для каждого из студентов индивидуальных обучающих траекторий с привлечением индивидуальных наставников (менторов или тьюторов); в связи с этим обучаемые получают возможность формировать программу индивидуального или карьерного развития; кроме того, развивается тенденция сопровождения студентов от обучения к карьерному трудоустройству;
  • возможность размещения учебного контента от обучаемых;
  • проверка обучаемыми заданий друг друга (peer review).

С точки зрения технологий, наиболее востребованных в EdTech, то здесь лидером является дополненная и виртуальная реальность (AR/VR). Предполагается, что рынок применения AR/VR в EdTech увеличится до 12,6 млрд к 2025 (вырастет в 7 раз по сравнению с 2018). Для других востребованных в EdTech технологий (искусственный интеллект — AI, робототехника, блокчейн) предвидится более скромный рост инвестиций. AR/VR поддерживает концепцию иммерсивного обучения, когда студенты интерактивно взаимодействуют с виртуальной обучающей средой.


Среди вполне предсказуемых тенденций образовательного домена важно отметить запуск обучающих сервисов крупными компаниями, которые не первоначально не специализировались в EdTech, но стараются продвигать собственные продукты через обучение, например:

  • Shopify запустили учебные курсы по собственным продуктам — Shopify Compass courses;
  • invision запустили проект DesignBetter.Co для изучения основ дизайна;
  • Robinhood предлагают курсы по инвестициям — Robinhood learn.

Сегментирование домена

На данный момент единой классификационной схемы для сегментов EdTech не предложено. Это объясняется высокой динамикой развития отрасли, в которой часто появляются новые направления. В качестве независимых сегментов EdTech могут быть рассмотрены:

Уровень образования:

  • дошкольное;
  • школьное;
  • высшее;
  • последипломное.

Направление образования, которое должно быть достаточно востребовано, чтобы возникла возможность монетизации:

  • цифровые профессии;
  • другие востребованные профессии (медицина, экономика, юриспруденция и т.д.);
  • бизнес-образование;
  • иностранные языки;
  • прикладные навыки (тренировка памяти, скорочтение, тайм менеджмент, здоровый образ жизни и т.д.)
  • хобби.

Целевая аудитория:

  • B2B — образовательные платформы для бизнеса;
  • B2G — образовательные платформы для государственных структур, включая, например, обучение учителей;
  • B2C — образовательные платформы, где происходит непосредственное взаимодействие с обучаемыми, как с клиентами;
  • B2B2C — образовательные платформы для университетов и других образовательных учреждений, через которые они могут непосредственно контактировать со студентами;
  • P2P — образовательные платформы для прямого взаимодействия обучаемых друг с другом.

Таким образом, для того или иного EdTech продукта сегмент может быть определен как суперпозиция трех классификационных признаков <уровень образования, направление образования, целевая аудитория>.

Другим подходом к сегментации EdTech является определение категории программного продукта. Следует отметить, что наиболее общей категорией в домене EdTech являются системы управления обучением (Learning Management System, LMS), предназначенные для интеграции инструментов обучения, а также для управления распространением образовательных и информационных материалов, формирования аналитики и отчетности о ходе учебного процесса.

Наряду с LMS, аналитические сервисы выделяют и другие категории EdTech продуктов. Примером такой сегментации является классификация компании Capterra (см. таблицу ниже), полученная с сайта сервиса при поиске по ключевому слову «learning». Следует отметить, что категории ПО на сайте Capterra допускают пересечение по функциям, а многие программные продукты относятся к нескольким близким по смыслу категориям.

Таблица. Категории программных продуктов eLearning согласно сайту Capterra

Assessment software is used by education and HR professionals to test knowledge retention
and skill levels of students, employees, and job applicants

Class Registration software automates the process of registering for educational and training
programs and courses

Classroom Management software creates, manages, and assesses class lesson plans and
school curriculums for primary and secondary public or private schools

Coaching software gives coaches the tools they need to schedule sessions, communicate
with clients, track client progress, and handle payments

Course authoring software enables organizations to develop customized training courses
for educating employees, or for teachers to develop courses for their students

eLearning Authoring Tools are used to create engaging, interactive educational content
delivered through digital media and electronic devices

Higher education software helps institutions of higher learning with student recruitment and
admissions, curriculum and faculty management, financial aid, and eLearning

Language Learning software helps learners gain proficiency in spoken and written
communication as well as improve listening and reading skills across foreign languages

Learning Experience Platforms (LEP) allow organizations to consolidate diverse training
resources into a single place and provide personalized learning paths and experiences for each
trainee

Learning Management System (LMS) software provides a framework through which learning
content is delivered and managed

Mentoring software streamlines the administration of corporate mentoring programs, including
matching mentors to mentees, conducting surveys and tracking mentees’ progress

Microlearning software allows organizations to distribute training and learning content in bite-size
pieces that can be consumed in short periods

Mobile Learning software facilitates access to learning platforms on portable devices

Proctoring software allows academic institutions and businesses to remotely monitor online
exams, review suspicious behavior, and confirm test-taker identity using various authentication
methods, such as biometric recognition

School Administration software automates the administrative functions of schools including student
information, admissions, and records for school administrators, office managers, accountants,
and registrars

Student Engagement Platforms help educational institutions increase student participation on campus
and in the classroom through real-time communication and access to information

Training software, also known as eLearning or Computer-Based Training (CBT) software, automates
educational activities for students and/or corporate employees

Tutoring software gives educators and tutoring companies the tools they need to schedule learning
sessions, communicate with students, track billing, and more

Virtual Classroom software allows teachers and instructors to engage with learners in an online setting.
These products offer interactive whiteboards to share notes/lessons, attendance tracking, live chat,
and breakout rooms to encourage collaboration between participants

Ссылочная база

Данное экспресс-исследование не может претендовать на абсолютную полноту, однако для первоначального получения доменных знаний по EdTech нижеприведенный список источников является вполне валидным. Список источников включает в себя:

Аналитические порталы в области EdTEch:

Аналитические статьи (в скобках указан месяц публикации):

Глоссарий по специфической доменной терминологии

В EdTech существует не очень много специфической терминологии. Приведем несколько наиболее употребительных терминов, важных для понимания особенностей домена. В глоссарии даны ссылки на Википедию и другие источники, где можно почерпнуть больше информации.

  • Asynchronous learning (асинхронное обучение) — метод обучения, в процессе которого контакт между обучающим и обучаемым осуществляется с задержкой во времени, например, электронная почта, электронные списки рассылки, электронные курсы и т.д.
  • Blended learning (смешанное обучение) — образовательный подход, который совмещает оффлайн обучения с участием преподавателя (лицом к лицу) и онлайн обучение.
  • Education 4.0 — концепция, призванная подготовить специалистов для четвертой промышленной революции. Включает трансформацию всего образовательного стека, от методов обучения и сопутствующего инструментария для работы с информацией до физического окружения и пересмотра принципов организации инфраструктуры и пространств, где проходят занятия со студентами.
  • Immersive learning (иммерсивное обучение) — аналог виртуальной и дополненной реальности, подход к обучению, а также совокупность приемов и способов интерактивного взаимодействия обучаемых в условиях искусственно созданного виртуального окружения, которое способно комплексно воздействовать на их органы чувств.
  • Learning and development (L&D) — корпоративное обучение и переподготовка персонала. Предприятия заинтересованы в том, чтобы выстраивать образовательные программы в связке с существующими бизнес-процессами и планами, плюс задействовать в образовательном процессе максимальное число сотрудников, как в роли обучаемых, так и в роли обучающих.
  • Learning Management System, LMS (система управления обучением) — это программное приложение для администрирования учебных курсов в рамках дистанционного обучения.
  • Massive Open Online Course, MOOC (массовый открытый онлайн-курс) — обучающий курс с массовым интерактивным участием c применением технологий электронного обучения и открытым доступом через интернет, одна из форм дистанционного образования.
  • Shareable Content Object Reference Model (SCORM) — сборник спецификаций и стандартов, разработанный для систем дистанционного обучения.
  • Training and development (T&D) — аналог L&D.

Анализ типовых функций

Типовые функции в домене EdTech будем рассматривать на примере систем управления обучением (LMS), которые являются типовыми представителями домена с достаточно широким и апробированным функционалом. Лидерами рынка по версии Capterra в этом сегменте являются, например, Moodle, OnenEdX, Lessonly, Trainual, GoSkills. По результатам анализа, LMS включают следующее множество типовых функций (но не ограничиваются ими):

  • формирование статистики и расчет аналитических метрик, относящихся к эффективности обучения и взаимодействию пользователей с платформой и друг с другом (Analytics/Reporting);
  • управление набором на учебный курс или в учебное заведение (Admissions Management);
  • организация и поддержка сообщества выпускников (Alumni Management);
  • управление оцениванием знаний и навыков обучаемых, разработка и генерация тестов (Assessment & Tests Management);
  • контроль посещаемости занятий (Attendance Management & Tracking);
  • выставление и оплата счетов за обучение (Billing & Invoicing / Online Payments);
  • средства вовлечения обучаемых и и коллаборации во время занятий, в том числе виртуальные классы и виртуальные доски для интерактивного взаимодействия обучающего и обучаемых во время занятий (Collaboration Tools / Interactive Whiteboard / Virtual Classe);
  • коммуникации между преподавателями и студентов в формате форума, чата или прямых сообщений (Communications);
  • разработка курсов, управление их содержанием, включая текстовые и медиа файлы (Content Management / Course Authoring);
  • управление учебными программами (Curriculum Management);
  • верификация и хранение цифровых копий дипломов и сертификатов (Diploma / Certificate);
  • управление учебной электронной библиотекой (eLibrary Management);
  • организация системы обратной связи от обучаемых (Feedback from Students);
  • геймификация обучения, информирование о достижениях студентов и полученных компетенциях (Gamification);
  • обучение и управление обучением, включая формирование индивидуальных траекторий обучения, назначение менторов и коучей, трекинг развития знаний и умений для каждого из обучаемых (Learning Management);
  • планирование занятий, ведение расписаний на основе календаря, поддержка оповещений (Lesson Planning / Notifications / Scheduling);
  • проведение маркетинговых, учебных и тренинговых компаний (Marketing Companies / Learning & Training Companies);
  • предоставление информационных материалов (гайдов), демонстрирующих принципы работы LMS (Onboarding);
  • поддержка портала информирования родителей для дошкольных и школьных учреждений (Parent Portal);
  • соответствие спецификациям систем дистанционного обучения Shareable Content Object Reference Model (SCORM) (SCORM Compliance);
  • интеграции со сторонними сервисами, например, с сервисом видеоконференций, с почтовым сервером для организации рассылок, с CRM для организации вступительных и маркетинговых компаний, с платежным сервисом, с ERP для кадрового учета и учета финансовых операций (Third Party Integration).

Выводы

В статье рассмотрены практические аспекты анализа доменов для EdTech, включая обзор домена и анализ трендов, сегментирование домена, ссылочную базу, глоссарий по специфической доменной терминологии, анализ типовых функций. Выполнение подобных исследований поможет развить базу знаний компании и поддержать онбординг сотрудников в проекты.

Как понять домен клиента. Анализируем и систематизируем базу знаний компании

source

Анализ доменов (Domain Analysis) рассматривается как один из видов аналитической деятельности, направленной на подготовку к выявлению требований для понимания контекста бизнеса, высокоуровневых процессов и общих тенденций в рыночном сегменте. Командам разработки необходимо периодически актуализировать свои знания и онбордить новичков. Кроме того, знания о домене позволяют понять поведение пользователей и являются источником продуктовых гипотез.
Цель статьи — описание и формализация процесса анализа доменов в терминах выполняемых задач и получаемых результатов. Секретом успеха является систематичность, позволяющая охватить все аспекты и тенденции домена. В итоге могут быть повышены скорость и качество аналитической работы как за счет получения новых знаний и опыта, так и за счет повторного использования наработок, накопленных в базе знаний компании.

Индустриальный домен и домен приложения

При погружении в эту тематику может создаться впечатление, что единый поход к анализу доменов все еще не сложился и даже термин «домен» вызывает определенные разногласия. Поэтому начнем с определения. Здесь мы столкнемся с неоднозначностью терминологии, поскольку в области IТ рассматриваются как домены программных приложений или домены ПО, так и индустриальные домены, или бизнес-домены.

Домен программного приложения — это тематическая область применения ПО, обобщенная с точки зрения знаний, а также выполняемых функций и обрабатываемых данных. Примерами домена приложений являются ERP (Enterprise Resource Planning), CMS (Content Management System), marketplace и так далее. Примеры классификаций ПО можно найти на сайтах таких сервисов, как g2TrustRadiusTechnologyAdvice.

Индустриальные домены классифицируются согласно видам производственных процессов, бизнес-моделям, предлагаемым продуктам и сервисам. Существует несколько десятков классификаций индустрий, разработанных различными национальными и международными организациями. Примерами индустриальных доменов являются автомобильная промышленность, BFSI (Banking, Financial Services and Insurance), логистика, энергетика и так далее.

По аналогии с горизонтальными и вертикальными рынками, классификация ПО — горизонтальная, то есть охватывает все возможные вертикальные индустрии, в которых может быть применен тот или иной класс ПО. Например, приложения домена ПО e-commerce могут применяться практически в любом из индустриальных доменов. В данной статье мы будем использовать термин «домен» в первую очередь с точки зрения классов индустрий. Общепринятой классификации доменов на данный момент не существует, и ІТ-компании могут адаптировать ту или иную классификацию, исходя из собственного опыта и потребностей.

Применение базы знаний компании в процессах разработки ПО и лидогенерации

Анализ доменов в ІТ-компании может быть направлен на решение следующих задач:

  • выявление требований к продукту на этапе дискавери;
  • систематизация и актуализация опыта, развитие базы знаний за счет создания глоссариев, описания бизнес-кейсов, совершенствования системы поисковых тегов;
  • повторное использование знаний и технических решений;
  • совершенствование коммуникаций с лидами в домене для повышения эффективности воронки продаж;
  • уточнение маркетинговой стратегии.

Таким образом, анализ доменов и связанное с ним развитие базы знаний является основой как для создания ПО на основе повторного использования имеющихся наработок, так и для проведения лидогенерации на основе имеющейся информации о домене и бизнес-кейсах (см. рисунок).

Применение базы знаний компании в процессах разработки ПО и лидогенерации

Для реализации подобных процессов необходимо решить ряд вопросов, связанных с:

  • определением формата систематизации знаний и процедуры формирования базы знаний;
  • разработкой системы тегов-классификаторов и тегов для выполненных и перспективных проектов;
  • созданием и актуализацией доменных глоссариев;
  • поиском актуальных и релевантных источников информации.

Ответ на эти вопросы дает процедура анализа доменов.

Процедура анализа доменов

При детализации процедуры анализа доменов мы сфокусировались на гипотезе о том, что в области программной инженерии уже существуют релевантные наработки, применимые для решения задач по анализу доменов. Действительно, в программной инженерии уже более 15 лет используют Domain Driven Design (DDD). Это фреймворк был предложен специально для того, чтобы разработка ПО основывалась на знаниях, учитывающих модели, функции, бизнес-логику и проблемы, свойственные тому или иному домену. При этом не проводится четкой границы между индустриальным доменом и доменом приложения.

В свою очередь, многие из идей DDD перекликаются с более ранним подходом, опубликованным SEI (Software Engineering Institute) под названием Feature Oriented Domain Analysis (FODA) в 1990 году. Фреймворк FODA, предназначенный для анализа домена ПО, основывается на следующих трех этапах:

  1. Анализ контекста для определения границ, интерфейсов, входов и выходов предметной области.
  2. Моделирование домена через описание проблем в предметной области, которые решаются программными приложениями с учетом особенностей ПО, программных сущностей, данных и других спецификаций.
  3. Моделирование архитектуры ПО, реализующей решение проблем в домене путем использования существующих технических решений.

Мы остановимся на первых двух этапах и применим их для анализа индустриальных доменов. При необходимости такой подход может быть дополнен выбором архитектуры. Для этого также может быть использована база знаний, при условии ее наполнения техническими решениями и компонентами ПО для повторного использования.

Исходными данными и условием для возможности реализации предлагаемой процедуры является наличие адаптированных под нужды ІТ-компании классификаций индустриальных доменов и доменов прикладного ПО.

Тогда в рамках анализа контекста и общего обзора домена могут быть выявлены существующие финансовые и технологические тренды. Такой обзор позволяет уточнить сегментацию домена с точки зрения существующих прикладных категорий и классифицировать субдомены для более точного позиционирования проектов в базе знаний. Если субдомены характеризуются значительным разнообразием (примером такого домена является финтех), то дальнейший анализ может выполняться в отдельности для каждого из субдоменов.

Под моделированием в контексте анализа индустриальных доменов будем понимать выявление проблем пользователей и поиск путей их решения. Подходящие для этого техники Value Proposition Canvas (VP Canvas) и профиль идеального клиента (Ideal Client Profile, ICP). Для этого предварительно следует провести анализ доступных материалов, составить ссылочную базу, глоссарий для домена и выявить перечень функций, выполняемых программными приложениями.

Структурированное описание процедуры анализа доменов представлено в таблице ниже. Анализ доменов описан с точки зрения выполняемых задач, используемых источников информации и формируемых результатов. Последовательность выполнения задач в целом соответствует последовательности, приведенной в таблице. Эти задачи могут выполняться параллельно и включать несколько итераций, обусловленных уточнениями в ходе исследования.

Таблица. Задачи, выполняемые в ходе анализа доменов

Выполняемая задачаИсточники информацииРезультаты
Обзор домена и анализ трендовGoogle SearchИнформационные сайты для анализа материалов
Ключевые слова для поиска
Сегментирование доменаGoogle Search
Аналитические отчеты и статьи
Классификация субдоменов
Создание ссылочной базыGoogle Search
Сайты ведущих аналитических агентств
Аннотированный перечень источников
Нормативная база
Анализ терминологии и акронимовВикипедия
Аналитические отчеты и статьи
Глоссарий
Анализ типовых функцийСервисы рейтингов ПО (CapterraSensor TowerG2 и так далее)Структура (дерево) функций, выполняемых для домена и субдоменов
Анализ пользовательского опыта (UX)Сервисы рейтингов ПО и сайты с отзывами пользователейValue Proposition (VP) Canvas
Анализ целевой аудиторииVP CanvasIdeal Client Profile (ICP)

Выводы

Во многих публикациях говорится о том, как важно понимать домен клиента, но при этом не вполне ясно, откуда может прийти такое понимание. Может показаться, что анализ доменов — это, как правило, тематика маркетинговых исследований, которыми занимаются крупные компании. Тем не менее анализ домена можно провести с использованием небольшого бюджета, и это станет хорошей инвестицией в проект и продукт.

Для демонстрации этой идеи мы адаптировали давно известный фреймворк Feature Oriented Domain Analysis (FODA) и разработали процедуру анализа доменов, включающую следующие этапы:

  • обзор домена и анализ трендов;
  • сегментирование домена;
  • создание ссылочной базы;
  • анализ терминологии и акронимов;
  • анализ типовых функций;
  • анализ пользовательского опыта;
  • анализ целевой аудитории.

В результате база знаний компании пополнится рядом важных артефактов, которые в дальнейшем необходимо периодически пересматривать и актуализировать.