職業教育賽道：各領域資料與獲投分析
之前一篇創投筆記， 對教育行業巨集觀環境與創投資料做了一次概括性梳理 。在這個2016年進入冷靜期後，2017年、2018年連續兩年股權投資額以超過1倍速度上升——2016年不到130億、2018年前11個月超過600億的股權投資體量。投資額增加，而獲得投資的專案數下降，2016年600例，到2018年前11個月513例，這意味著資本更為集中在相對後期、頭部的初創企業上。
在這樣的總體環境下， 上一篇文章專門針對獲投額僅次於K12的職業教育賽道進行了梳理 ，並針對兩個問題尋求答案：三端（職場人、企業、國家）需求愈加增強的前提下，為什麼職業教育賽道沒有對標K12賽道那樣，發展出對標K12賽道體量的新型獨角獸？對標傳統職業教育頭部企業，是否有機會基於新技術，發展出全新的頭部品牌？
在第一個問題上，以IT技術培訓為例，對職業教育專案發展五階段遇到的瓶頸進行了初步剖析。第二個問題上，給出了一個樂觀的可能性判斷——新的技術賦能為傳統類別專案提升效率的同時，為新入局者提供了機會。
另外，基於國內實際的人口教育水平，總體人口僅為3%的普本率，在校普本人數分別與在校普專、成人本專科+網路本專科、中等職業人數接近——每年招生分別在400萬左右。且在國家現代職業人才體系建設中，後三者人數仍有提升的要求，以滿足工業製造2025人才需求。 職業教育賽道專門針對後三者的下沉方向，為職業教育賽道提供了一個切入考量點。
以上是從教育行業巨集觀，再到職業教育賽道中觀，以賽道新機會、切入點特徵為視角做了梳理和初步判斷。
為了能相對了解職業賽道具體專案分佈，這一次我嘗試整理對應細分領域的資料： 每個細分領域創業專案有多少、獲投專案進度與融資階段如何？對應是否有頭部公司，有的話，目前版圖怎樣？
首先，要說明的是，目前在線上可以查到的資料侷限：一、主要集中在已獲投專案，未獲投專案會有缺漏。二、資料多為線上或者線上線下融合的專案，純/重線下的專案資料可能會缺漏——雖然有判斷說未來教育一定是有線上化元素，不過並不排除更純/重線下的專案可能性。 就像蔦屋書店在網際網路大趨勢、書店各種倒閉的大環境下起家，經營成為日本國內最大的實體書店連鎖品牌那樣 。
接下來梳理順序如下：
一、職業教育創投資料選取
二、細分領域專案數與對比分析
三、細分領域獲投數與融資輪次分析
四、各細分領域頭部公司版圖
一、職業教育創投資料選取
在整理之前，我會先選擇一個相對可靠、可用的創投資料來源：在三個頭部創投資料系統，包括鯨準、IT桔子、創業邦創投專案庫之間選擇。初步對比如下圖：
灰色背景，判斷為異常資料
鑑於在資料量級、資料上限支援度分別在IT桔子和創業邦上發現暫時沒法改的bug，我在這次整理將基於36kr的鯨準專案庫資料。
基於任何平臺抓取資料的精準度和覆蓋面存在部分不完美/不完全，因此須知下文資料來源存在侷限性，僅作參考。
二、細分領域專案數與對比
細分領域方面，本文按照上一篇文章的分類進行處理。 主要分為傳統職業考試、職業技能培訓、企業管理，以及新型泛網際網路職業培訓四類。其中，
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傳統職業考試，主要包括公考、司考、教師資格考試、醫考以及建築等。
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職業技能培訓主要包括IT培訓、金融財會、駕考、成人英語。
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企業管理包含企業內部管理培訓、企業定製化培訓等，本文不做細分，統一以企業管理概括。
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泛網際網路職業培訓包括運營、設計等，此處不包含IT技術培訓。
各領域初創公司數目對比
根據鯨準資料，以上提及的職業教育類別，總計有1188個專案資料。前三均在職業技能類別。包括排名第一的IT培訓專案，有432例，佔比36.4%。金融財會排名第二，有185例。駕考排第三，有155例——這個全民性的“職業技能”不可小覷。具體細分資料如下表：
細分賽道可搜尋專案數對比
另外，做一個說明。本來想通過職業教育一個關鍵詞獲得總體資料，不過在嘗試從不同細分領域找關鍵詞，各細分領域總計資料（即1188例）與“職業教育”關鍵詞搜尋所得資料不一致。其中一個原因在於，一個公司可以發展職業教育多個領域版塊，這導致細分領域總計資料會大於單個“職業教育”關鍵詞專案數。因為此處目的在於理解細分領域的專案數分佈。總數將採取各細分領域累加方式計算，不採用一個關鍵詞所得的統計資料。
各類別初創公司數量對比
為了更直觀對比各類別初創公司數量，整理如上圖。可見職業技能類別（包括IT培訓、金融財會、成人英語、駕考等細分領域）數目遠比其他三個類別（職業考試、企業管理、泛網際網路）要多。
三、細分領域獲投數與獲投輪次分佈
細分領域獲投數
總體而言，職業教育賽道可搜尋數1188例中，有317例獲投，獲投佔比26%。在這個資料方面，文章開頭已經提到可能的侷限——即在線上抓取的資料，未獲投專案上線率（被關注度）不及已獲投專案，所以計算所得獲投比例會相對較高。
在細分領域獲投數量方面，排名前三分別是IT培訓、金融財會、企業管理。分別在職業技能培訓和企業管理類別。其中，企業管理相對駕考而言，獲投比例較高——專案總數不及駕考，但獲投比例4%大於駕考的3%。具體資料見下表：
獲投案例融資輪次分佈
對各細分領域與各類別資料有一個初步瞭解後，現在來看看職業教育賽道整體獲投輪次資料。
總的看來，317例獲投專案中，超過72.8%的獲投案例在A輪及更早期階段。其中，天使輪階段最多，達122例，佔比38.5%。
細分領域獲投階段分析：企業管理、IT培訓、泛網際網路為例
獲投階段資料，可以初步判斷對應領域頭部企業的資本集中度——獲投案例融資階段越集中在後期，意味著頭部企業資本集中度高。而資本集中度，可以初步推測對應市場集中度。
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企業管理培訓獲投集中度：相對分散，偏早期
在41個企業培訓管理獲投案例中，超過73.2%在A輪及以前，略高於總體獲投階段（72.8%在A輪及以前）。即相對而言，更多獲投案例發生在偏早期。可初步推測，對應領域獲投專案資本分散率略高於職業教育賽道平均水平。具體資料如下：
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IT培訓獲投集中度：相對集中，資本偏好後期或者頭部企業
124個IT培訓獲投專案中，68.5%獲投案例發生在A輪及以前，低於總體獲投階段資料（72.8%在A輪及以前）。相較而言，IT培訓領域獲投案例在偏後期，可初步推測資本集中度較高。
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泛網際網路職業教育（運營、設計）：資本集中在相對後期
39個獲投案例中，69.3%左右的案例發生在A輪及以前，相較而言，低於總體獲投階段資料（72.8%在A輪及以前）。與IT培訓接近，即該領域獲投案例總體偏後期。
四、細分領域頭部企業資料
從職業賽道整個產業鏈來看，包括提供教材、技術、資訊化等服務的上游，其主要對應B端的生意；B端為C端提供培訓的公司屬於中游；下游是接受服務的企業與消費者。行業讀者應該發現，本文並沒有將上中下游展開，而是聚焦在為C端提供服務的B端公司，即中游環節。
對應細分領域頭部公司整理如下：
資料參考：華泰證券報告
在細分領域頭部公司方面，本文只做初步列舉整理，在下一篇文章將會針對個別頭部大公司發展與生態版圖做一次相對深入的探討——包括對應大公司的起家背景、發展歷程以及嘗試構建職業教育賽道在不同時代的類“四縱三橫”模型。
總結
本文針對資料來源需求，做了初步篩選：基於鯨準專案資料對職業教育賽道進行相關資料分析。 在可搜尋的1188例專案中，IT培訓、金融財會、駕考專案數排行前三。可搜尋專案中，獲投比例為26%，IT培訓、金融財會、企業管理細分領域獲投比例最高。在資本集中度方面，職業教育賽道總體超過72.8%獲投案例發生在A輪及更早期。其中，企業管理培訓領域，相較職業賽道平均水平，資本集中度較低，即資本分散在多個專案、相對早期。IT培訓、泛網際網路職業教育總體情況與企業管理培訓相反。
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