有哪些适合中小型线下培训机构的营销宣传方式及平台渠道？

2020年互联网对线下教育机构的冲击特别的明显，对于线下的教育机构，大多数都存在客流少或者没有客流的情况，将流量先引进来，才能进行后端的持续精细化运营与持续变现。

临近暑期，如何才能做一场好的引流活动，从活动行平台上筛选出来了10个优秀的活动方案可供参考。

1、亲子共读系列活动玩法： 暑期书店读书是不少家长给小朋友选择打发时间的途径。线下教育机构可以开展亲子共读的系列活动，进行客户引流。

活动说明：邀请儿童教育方面的专家开展阅读分享，分享如何跟孩子一起读书，怎么选书，怎么读书等内容。

活动主题推荐：故事妈妈成长，社区儿童阅读加油站，故事讲述/绘本剧大赛等。

对于有产品质量保证的机构，用户听完分享后，进行适当的产品/服务介绍，是能够保证复购量的， 西西弗书店在暑期就会经常使用到这个活动策略。

图片来源活动行平台西西弗书店主办方活动

2、亲子科学+公益科普系列活动： 带领小朋友逃离课本，在玩乐中学习科学知识，与小朋友共度夏日时光。

活动说明：可室内或户外，围绕感兴趣的话题，可采取影片播放，真人讲解，游戏实操等环节，培养小朋友科技探索的好奇心。

活动主题推荐：探秘奇妙的昆虫世界；周末公益亲子科普游，探秘地质世界；垃圾分类科学素质教育等

一般博物馆科学馆经常举办此类活动用于公益科普，现在玩法也越来越丰富。尤其培养小朋友素质教育的线下结构用的比较多。

图片来源活动行平台友时光主办方活动

3、亲子手工活动系列玩法： 亲子手工这个就相对简单明了，是很多线下体验机构常用的活动手段。

活动说明：有涂鸦类的，有手办类，剪纸，彩泥，折纸等形式，用来发挥小朋友的想象力，创造力。

活动主题推荐：水果手工大赛；陶艺DIY；亲子DIY活动；

图片来源活动行平台主办方活动

4、跨界合作打造亲子周末市集 ： 亲子市集一般采用集合各种吸睛的元素，互动的主题、IP，表演者，游乐场等，可以为整个家庭提供给逛吃一体的体验，也为亲子品牌提供了解家长和孩子需求的场合。

活动说明：通过跟当地市集主办方合作，可选择摊位展示或组织小型活动的形式来进行产品/服务的展示。像示例：“「一日闲逛」工坊亲子市集活动，结合提升4-18岁孩子的专业科创能力和核心素养的服务，开展了为期4期的造物工作坊活动，把产品和服务跟活动想融合。

图片来源活动行平台梨博士主办方活动

5、亲子嘉年华活动： 以嘉年华的形式展开，在现场设立游戏互动区，课程体验互动区。而且现场布置主题性布置风格，来增加跟孩子的游戏和互动。想在活动中添加跟产品相关的主题或游玩项目，可以选择阅读，画作，爱心捐赠，亲子照.....小孩子容易参与其中，还能衍生很多不同的玩法。

图片来源活动行平台偷时主办方活动

6、亲子竞技活动： 邀请爸爸妈妈和小朋友一起做亲子互动竞技小游戏。活动说明：多采用户外的形式，像亲子彩虹跑，水球涂鸦大作战等，也会结合露营，放风筝，赏花田，踢球，骑车，野餐烧烤等活动形式。比较适合户外体验类的线下教育机构。

图片来源活动行平台主办方活动

7、亲子艺术类活动： 随着疫情得到有效控制，展会，音乐剧等也陆续恢复。针对艺术培训类的机构，可以跟儿童展览，音乐剧等做合作。

活动说明：跟展览场地方合作，一起开设有趣的现场体验课程，前来观展的小朋友均有机会参与。小朋友看展看剧的同时，体验了解机构的产品和服务。

图片来源活动行平台主办方活动

除了以上活动形式之外，还可以配合上各种票种的优惠来配合活动推广，像是老带新，限时优惠，早鸟票等，利用主题活动+优惠票种+现场体验三者结合的方式进行传播。既可以拉开跟同类机构的差异，又可以增加亲子惠民活动，提升机构在陌生用户群体中的信任度。

篇幅有限，更多的亲子活动形式展示，大家可以到活动行亲子频道查看。平时策划活动没有好的想法时，不妨看看别人的活动都是怎么做的。

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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