对于AI硬件产品落地中，从产品提供方的A到落地的B端再到C端用户使用，这其中的路径是比原先在互联网上线产品发版后，直接对用户更新使用的周期要长的。互联网产品小步快跑快速迭代是相对轻松且可控性会比较高。对于TO B教育类辅助教学的产品从功能落地到B端上线后，才会经过C端被用户所感知。

对于AI硬件产品运营落地传统教育，我从趟过的坑里告诉你有哪些方法可以指导工作。

教育AI辅助教学产品落地，这部分我们运营的用户有两类：一类是决策购买的B端客户老师及管理者，一类是产品服务的C端用户学生。

在产品起步阶段，一方面是在每一个教室据点插入产品的旗帜获取产品载体、方便之后更新产品技术及增加新功能，一方面是部署上了就能用的产品、让用户对产品有感知并且对产品反哺优化的作用，

一、了解功能

1. 了解产品

在开展攻坚战之前，作为运营首要了解本期落地校区产品功能及使用方式。这个产品功能是怎么实现的逻辑、操作流程是什么、对于使用过程中可能产生的风险点是什么，都要全面了解。

2. 确定运营重点

比如：首要上线的功能是数据捕捉反馈的图像视觉方面的，使用上更多的B端一线老师的使用，那么对一线老师这部分的维护就是重中之重。对于市场上还未成规模的新产品，让老师相信我们且愿意支持我们对于成败都是非常重要的。

二、灰度校区试点（功能灰度测试、程序+口碑反馈摸底）

AI产品在落地时不可避免需要灰度测试，且不能闭门造车的打通整体使用流程。不影响正常教学下的新产品上线来讲正式环境上批量都是不敢做的，毕竟每节课的成本都是金主爸爸限制不容许出错的。

1. 功能灰度种子校区上线

在1VN的教育形态下，虽然在测试环境都已经搭建测试完成后，真实上线面临的压力都是更大。针对新颖产品没有参照物的上线，先到个别校区进行功能测试是一条必经之路。

2. 口碑反馈摸底

教育类的产品和其他产品不同，虽然服务的直接用户是学生、但是购买接受的还有学生家长，和家长反馈调研是一条必经之路。

大家对于全新的形态或者没有接触过的功能，本质都是陌生或者存疑的。就像在马车时代大家觉得有马有轮子的车就是需求，但是汽车是更优达到目标的一种方式，且汽车上的行车记录仪等是在发展的过程中意识到增加的。

去灰度教室测试并收集对产品的反馈主要为了2个方面，1是获得真实用户的优化产品建议，2若是正向反馈可以促进产品的落地。

三、辅助工具完善（管理后台）

在多次多维度在灰度教室测试稳定及反馈正常的前提下。作为运营，需要关注的一点方面是管理后台的完善了。在团队中，产品经理主要针对是B端或者C端用户所需要的功能，那么产品推广后的数据维护功能则需要运营来负责了。

如何对产品的管理及使用作出高效准确的知悉，体现在管理后台方面。

拿AI产品应用在教育机构而言，多数教室都是没有公网或者速度很有限的。对于一些AI产品本身就安装文件很大，部署程序就是很繁琐的一件事。部署—启动—更新—使用数据的多重维度的管理对于全国等各地区来说成本非常高。

1. 需求整理

从运营角度出发，囊括自身、客户管理者、后续新增规划预留等方面的需求。这个时候把自己当成运营项目的产品经理吧。

2. 实现推进

协调实现资源、作为筹备期间的工作在开启执行前上线完毕。

四、硬件梳理、准入筛选（AI产品运行所需要的承载条件准入标准，教育机构硬件梳理）

由于AI产品的特殊性，产品模型等运行情况需要对承载环境有更多的关注。在这个过程中，我们需要了解承载教室的配置情况及产品能够正常运行的配置标准。

就像上图所示，若是辅助产品后置于教室环境，对于产品落地时需要对运行环境进行管理，产出准入标准配置在后期新增校区的部署中也是非常有指导意义的。

这部分的工作是相对很琐碎的，对于第三条中提到管理后台需求是额外的强烈啊。

五、批量规划及预案汇报、执行落地

在这个阶段围绕批量教室部署需要制定分步走的步骤，在完成对于部署计划的梳理后，则更加明确了工作的目标，是300间还是600间的计划就要拉出来遛遛了。对于教育产品的更新由于涉及到时效性及用户特点，对步骤的安排非常重要。

1. 批量规划

春秋两季基本的教室使用率较低，主要使用在周末时间段；在寒暑两季基本全月无休；对于合理的新辅助教学产品上线最好是在教室占用率较低的时期，对于测试流程稳定性的风险会比较低。

反之，在教室全天使用的情况新产品上线的风险急速上升，除非想在晚上九十点后的凌晨进行测试或者承担正式环境下的风险。

2. 除去上线时间，计划落地中需要重点关注及把控

风险把控：梳理产品上线后所可能产生的风险问题：比如是否会崩溃、造成双师或其他网络传输课程的卡顿，功能无法顺利使用的情况。并且根据可能性产出解决措施。

3. 落地执行

这个阶段是运营工作中非常重要的一环，在风险把控下根据时间点涉及是落地频率是一次还是多次，多次频率又是多少。

六、数据监控统计

前面产品部署安装等方面对于产品落地都是准备环节，真正影响产品走向的则反馈在了数据方面。

（1）运行数据

程序是否正常运行，每间是否崩溃卡顿等需要做好数据掌控及稳定性优化。这对于技术的优化起了非常重要的作用，也是对技术成果直观的跟进的重要渠道。

（2）使用数据

产品上线了老师的使用情况如何，频率和操作中反馈的问题都是会影响产品优化以及项目能否继续合作下的直观体现点。使用率低可能是对于老师和学生的吸引比较低，也可能是卡在了某个操作环节。关注并做好用户维护是高阶项目小细节哦。

七、用户维护

回想我们自己在使用某款产品的时候，打不开了、卡顿了等方面都会影响我们的心情。在AI辅助教学产品的运营过程中，程序可能不可避免的会存在一些bug，那么给予客户和用户老师或者管理者一些预期，并及时维护是一名合格运营不会遗漏的关键工作。

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