EdTech перестал быть про образование. Теперь это про данные
Почему успешные онлайн-школы больше похожи на SaaS-стартапы, чем на университеты
Запустить онлайн-курс в 2025 году — это как открыть интернет-магазин в 2010-м. Технически несложно, но без систем учёта, аналитики и автоматизации бизнес не масштабируется. Рынок EdTech давно прошёл стадию "записал вебинары и продал". Сейчас играют те, кто умеет работать с данными.
Разбираемся, как современные образовательные проекты превращаются в data-driven компании — на примере того, что происходит в Казахстане и СНГ.
От хаоса к системе: эволюция EdTech за 5 лет
2020 год: пандемия, бум онлайн-курсов, все лезут в образование. Типичная картина — эксперт записывает курс, заливает на GetCourse, покупает рекламу в Инстаграме*, продаёт доступы. Студенты учатся в закрытом чате, задания проверяют вручную, обратная связь — в личке.
2025 год: рынок отрезвел. Выжили те, кто превратил школу в воронку продаж с чёткими метриками на каждом этапе. Средний чек, конверсия в покупку, retention rate, NPS, LTV — термины из e-commerce стали повседневностью для создателей курсов.
Что изменилось:
Маркетинг стал измеримым. Раньше: "Запустили рекламу, пришли заявки". Сейчас: "CAC $45, конверсия в оплату 12%, окупаемость когорты на третьем потоке".
Продажи перестали быть искусством. Внедрили скрипты, записали звонки, обучили AI на успешных диалогах — получили предсказуемый результат. Менеджер, который "просто умеет продавать", больше не работает. Работает система.
Обучение стало прозрачным. CRM показывает не просто "кто оплатил курс", а кто зашёл на платформу, кто открыл первый урок, кто завис на третьем модуле, кто задал вопрос куратору. Видишь, где отваливаются — чинишь процесс.
Data-driven образование: от интуиции к аналитике
Классическая образовательная модель работает на ощущениях: преподаватель чувствует, что студенту сложно, корректирует программу по обратной связи, ориентируется на субъективные впечатления. Это не масштабируется.
EdTech-компании работают иначе. Каждое действие студента — это точка данных:
- Поведенческая аналитика: сколько времени провёл на платформе, какие уроки пересматривал, где поставил на паузу
- Успеваемость: какие задания проваливает, где запрашивает помощь, какова динамика прогресса
- Вовлечённость: как часто заходит, реагирует ли на напоминания, участвует ли в комьюнити
- Экономика: сколько стоило привлечь этого студента, какова вероятность, что он купит следующий курс
Собрали данные — увидели паттерны. Оказывается, студенты, которые не зашли на платформу в первые 48 часов после оплаты, на 67% чаще бросают курс. Решение: автоматическое письмо через 24 часа + звонок куратора через 36. Retention вырос на 23%.
Это не гипотетический пример. Это стандартная практика EdTech-компаний, которые хотят жить дольше одного потока.
CRM в образовании: не про таблицы, а про экономику
Когда говорят "внедрили CRM в онлайн-школу", обычно имеют в виду AmoCRM или Битрикс24. Но суть не в софте — суть в том, что школа превращается в управляемую систему с понятной экономикой.
До CRM: "У нас 500 студентов, кто-то учится, кто-то нет, кто-то доволен, кто-то жалуется — в целом нормально".
После CRM: "Из 500 студентов 127 не открыли платформу больше недели, 43 застряли на модуле 3, конверсия в выпускников 62%, студенты из Facebook дают LTV на 30% выше, чем из Instagram*, но CAC в 2 раза больше".
Разница — в принятии решений. Первый вариант — гадание на кофейной гуще. Второй — управление по метрикам.
Кейс из Казахстана: как строить EdTech-компанию на данных
Интересный пример — школа Армана Торегожина "Вселенная диспетчинга". Ниша специфическая: обучение диспетчингу грузоперевозок в США. Казахстанцы учатся удалённо работать с американским рынком логистики, зарабатывая в долларах.
Почему это интересно с точки зрения бизнес-модели:
1. Измеримый результат. Не "получил знания" или "расширил кругозор", а конкретная цифра — заработал первые деньги или нет. Это делает школу максимально честной: либо работает, либо нет.
2. Системный подход. Весь процесс разбит на этапы с чёткими метриками. Не абстрактное "изучение логистики", а "провёл 10 звонков брокерам", "заключил первую сделку", "вышел на ежемесячный доход $X".
3. Технологический стек. CRM для отслеживания каждого студента, AI-ассистенты для проверки типовых заданий и ответов на частые вопросы, аналитика для понимания, где студенты спотыкаются.
По словам основателя, ключевой принцип — прозрачность. Студент видит свой прогресс в цифрах, школа видит эффективность каждого элемента программы в данных. Обе стороны понимают, что происходит.
Результаты тоже измеримые: выпускники выходят на первые заработки в течение 1,5–2 месяцев после начала обучения. Средний доход новичка — $1000–1500/мес, опытные специалисты зарабатывают от $2000. Это не обещания, а статистика по когортам.
Обратная связь как продуктовая метрика
В классической образовательной модели отзыв — это "спасибо за курс, было интересно". В EdTech-компании отзыв — это источник данных для улучшения продукта.
Что даёт анализ обратной связи:
- Проблемные места программы: если 30% студентов пишут, что модуль 4 слишком сложный, значит, нужно добавить промежуточный контент или улучшить объяснение
- Эффективность преподавателей: у кого студенты чаще доходят до конца, у кого выше NPS, кого рекомендуют друзьям
- Gaps в программе: чего студенты ожидали, но не получили — база для следующих продуктов
- Trigers для маркетинга: какие формулировки в отзывах встречаются чаще всего — их можно использовать в рекламе
Выпускники "Вселенной диспетчинга" отмечают не "классный курс", а конкретные элементы системы: "CRM помогла не потеряться в процессе", "всегда видела, на каком этапе нахожусь", "куратор знал всю мою историю обучения".
Это показатель того, что технологичность стала не просто фичей, а частью пользовательского опыта. Студенты ценят не только знания, но и процесс их получения.
AI в EdTech: от хайпа к практике
Все говорят про искусственный интеллект в образовании, но большинство кейсов звучит как фантастика. На практике AI в EdTech-компаниях решает конкретные задачи:
Автоматизация рутины. Ответы на типовые вопросы ("когда следующий урок?", "где найти материалы?"), проверка тестов с очевидными ответами, отправка напоминаний студентам.
Персонализация контента. Студент проваливает практические задания, но хорошо знает теорию — система предлагает больше кейсов. И наоборот.
Предиктивная аналитика. На основе поведения первых недель модель предсказывает, кто с высокой вероятностью бросит курс. Кураторы получают алерт и работают с этой группой.
Голосовые тренажёры. Особенно актуально для профессий, где критичны коммуникативные навыки. AI имитирует реального клиента или работодателя, студент тренируется в безопасной среде.
В случае с диспетчингом последнее особенно полезно: AI может играть роль американского брокера, с которым нужно договориться о ставке за перевозку. Студент нарабатывает уверенность до реальных звонков.
Важно: AI не заменяет преподавателя, а освобождает его время для сложных задач. Проверить тест из 20 вопросов может машина. Разобрать нестандартный кейс, дать обратную связь по soft skills, мотивировать упавшего духом студента — это всё ещё человеческая работа.
Что дальше: EdTech как платформенный бизнес
Следующая стадия эволюции — превращение онлайн-школ в платформы. Не просто "мы учим диспетчингу", а "мы соединяем выпускников с работодателями, даём инструменты для карьерного роста, строим комьюнити, монетизируем экосистему".
Элементы платформенной модели уже появляются:
- Job boards для выпускников
- Маркетплейсы дополнительных услуг (резюме, карьерное консультирование)
- Комьюнити с монетизацией (платный доступ к закрытым мероприятиям, нетворкингу)
- Recurring revenue через подписки на обновления, менторство, продвинутые курсы
Логика простая: если ты уже привёл студента в экосистему, зачем отпускать его после одного курса? Гораздо эффективнее строить LTV через дополнительные продукты и сервисы.
Выводы для основателей EdTech-проектов
1. Образование — это не про контент. Контент — это commodity. Ценность — в системе доставки этого контента, в поддержке студента, в измеримых результатах.
2. Данные важнее интуиции. "Мне кажется" не работает на масштабе. Нужны метрики, A/B-тесты, когортный анализ.
3. Технологии — не опция, а базис. CRM, автоматизация, AI — это не "когда-нибудь потом". Это инфраструктура, без которой школа не конкурентоспособна.
4. Результат студента = результат бизнеса. Если выпускники не получают обещанный результат, никакой маркетинг не спасёт. Сарафанка работает в обе стороны.
5. География больше не барьер. Казахстанская школа может конкурировать с московской или украинской, если технологии и процессы выстроены правильно.
EdTech окончательно перестал быть про "образование ради образования". Теперь это индустрия, где выигрывают те, кто умеет работать с данными, строить системы и доказывать результат в цифрах.
И это, пожалуй, делает отрасль честнее.
* Instagram и Facebook — продукты Meta, признанной экстремистской организацией в РФ