3 вопроса для самоаудита: Оцените потенциал масштабирования вашей онлайн-школы

Будучи в инфобизе с 2016 года, я на регулярной основе провожу стратегические сессии по работе с подписной базой онлайн-школ.

Эти консультации дают проекту возможность увидеть точки роста, которые остались незамеченными ранее, а мне — познакомиться с проектом. Они являются основой для регулярных встреч в рамках сопровождения акционных мероприятий, программы поддержки по аналитике и так далее. Подробнее со спектром моих услуг вы можете ознакомиться здесь: https://sedov.link/one-two-three

На моем счету уже более 100 стратегических сессий, и все они начинаются со следующих вопросов:

1. Сколько лет школе?

2. Какая база?

3. Сколько и какие продукты?

Потому что от них зависит моя реакция на ваши ответы на вопросы аудита. Посудите сами:

1. Требования к выстроенной экосистеме продаж для школы, которой 6 месяцев, и для школы, которой 6 лет, сильно отличаются.

2. Если в базе 50 тысяч пользователей и средний чек 30 тысяч, то неясно, почему вы зарабатываете 1 млн в месяц.

3. Если у вас всего один продукт, то объяснима низкая доля повторных продаж.

Нельзя сказать однозначно, как должен выглядеть идеал. Один нюанс может кардинально сместить значение нормы для вашего проекта, к которому нужно стремиться. Одна уникальная тактика или прием может объяснить или сделать возможным аномалию в статистике.

В этом материале я бы хотел поделиться частью тех метрик, которые я подробно разбираю на своих сессиях с клиентами. Попробуйте ради интереса проанализировать работу вашей школы самостоятельно и, может быть, поделиться инсайтами со мной в Telegram.

Это значение показывает, какую часть выручки вы получаете именно с теплого трафика.

Пример: мой клиент за 2 года накопил 200 тысяч пользователей в базе. Каждый месяц он закупал 8 тысяч пользователей в автоворонки (4% от базы). Эти 4% дают 60% от общего дохода школы, остальные 40% приходятся на 96% (!) пользователей.

О чем это говорит? Школа теряет деньги и впадает в зависимость от неустойчивого трафика, а база попросту выгорает. Потенциал роста в данном случае составляет x3. Я составил таблицу:

Доля продаж с теплого трафика должна быть не менее 80% от всего объема. Если же значение выше, это может говорить о том, что вы давно не закупали трафик. Или в вашей базе уже есть 3 млн пользователей.

Не забывайте, что для оценки масштабирования нельзя использовать только одну метрику. Оценку роста необходимо проводить под разными углами.

Так выглядит хорошее распределение дохода по подписчикам в зависимости от даты регистрации в базе:

Обратите внимание, что 60% всех денег приносят пользователи, которые прошли регистрацию более 180 дней назад. Чаще всего их намного больше новых пользователей. Именно поэтому имеет смысл с ними работать.

Если вы собираете данные с GetСourse, то, конечно, нужно брать поправку на то, как именно GetСourse встроен в вашу экосистему продаж. Если ваши воронки проходят через него, ваши посадочные, трипвайеры, ваши лендинги и вебинары на нем и базу вы копите в нем, то ориентируйтесь на эти цифры. Если нет, то делайте поправку.

Несмотря на то, что с новых пользователей («0-30 дней») может приходить 20% всех денег, другие столбцы могут не дотягивать до нормы. Рассмотрите панель диагностики реального проекта:

По таблице оценки, которую я привел выше, этот проект не имеет потенциала роста, так как имеет 20,8% продаж с новых пользователей. Можно было бы отложить эту метрику в сторону, но на самом деле в остальных когортах есть недоработка, которая явно говорит нам, что у проекта возможен рост за счет изменения работы с самыми старыми пользователями, которые пришли более года назад.

Подтверждение этому вы найдете в одной из следующих метрик под названием «Доля активных пользователей». Провал в одной метрике «тянет вниз» остальные связанные метрики. Не бывает плохо только в одном месте.

В базовом модуле «Руководитель» Monitor Analytics во вкладке «Когорты» в здоровых проектах можно наблюдать следующую картину:

Проследите за одной из строк, например, за «апр 2022» (пользователи, которые пришли в апреле 2022):

У нездоровых механизмов по работе с базой наблюдается иная характерная картина:

Если хотите иметь всегда актуальную статистику по вашим когортам, подключайте Monitor Analytics. Модуль «Руководитель» интегрируется за 1 день и стоит всего 8000 рублей в месяц.

Чтобы посчитать это значение, вам следует разделить количество уникальных пользователей, которые что-либо заплатили вам, на размер всей базы.

Если вы получили 3%, то у вас:

Почему? Потому что 3% — это конверсия хорошего автовебинара. Если доля клиентов в базе составляет 3%, то это все равно, что нигде больше нет продаж, кроме автоворонки. В таком случае вы можете смело загружать отдел внутреннего маркетинга и каждый месяц зарабатывать на подписчиках, потому что полученное значение говорит о четырехкратном потенциале роста по этому параметру:

Все это удобно отслеживать в панели диагностики моей платформы аналитики Monitor Analytics. Пример ниже показывает цифру 5,8%. Следовательно, проект моего клиента в плоскости Метрики 2 имеет шанс масштабироваться в 2 раза.

Для совсем молодых проектов 5,8% может быть отличным результатом. Такие проекты:

Что делать, если доля клиентов в вашей базе выше нормы? Перенасыщение базы клиентами является редким случаем, но и такое бывает. Допустим, 30%. Я бы назвал это критической характеристикой. Нужно срочно закупать трафик и производить новые продукты для старых клиентов.

Как и любая другая метрика в этой статье — это плавающая метрика. У каждого проекта она может быть своей. И это нормально. Это точно так же нормально, как иметь трафик с окупаемостью х1,5 в одном проекте и с окупаемостью х3 в другом проекте. Везде свои нюансы.

Именно поэтому в своей работе с проектами я использую все 7 метрик для оценки:

Заключительная на сегодня метрика отражает долю клиентов, которые совершают дополнительные покупки или продлевают свое участие в приобретенном курсе. Она помогает увеличить LTV клиента и показывает:

Чем выше доля повторных продаж, тем больше клиентов возвращается за дополнительными курсами и услугами.

Я ориентируюсь на показатель выше 50%:

⚠️ Важно учесть, что повторные продажи будут обеспечивать рост, если оплачиваемые чеки примерно равны. Если значение будет достигнуто за счет продукта за 990 рублей, то роста через эту метрику не будет. Он может быть обеспечен, конечно, но через иные метрики.

Поэтому в Monitor Analytics есть возможность накладывать фильтры и смотреть чистые данные по каждой метрике в разрезе основных продуктов или каждого в отдельности.

Усложнение оценки школы по этой метрике заключается в том, что на нее огромное влияние оказывают дешевые продукты, ОТО, TW, недорогая подписная модель. Для подобных моделей есть вторая таблица с нормой 80%:

Я советую таким школам собрать две цифры повторных продаж:

1. С учетом всякой мелочи

2. С учетом только основных продуктов

Если у вас школа одного продукта или продуктов несколько, но работа с базой не выстроена, то доля дохода с повторных оплат будет намного ниже нормы.

Что делать? Для увеличения доли повторных продаж в онлайн-школе можно применять различные стратегии, такие как:

И даже если у вас чек 100 тысяч, эта метрика для вас. Если в школе всего один продукт, то эта метрика подсветит это и намекнет на создание нового продукта. Не пренебрегайте ни одной метрикой.

В этой статье я рассматриваю значения всех метрик на «максималках». Если все метрики будут иметь максимально высокое значение, тогда механизм обработки существующих пользователей будет давать максимум денег и при этом будет экологичным.

Почему экологичным? Представьте, что вы создали такую школу, где:

Разве в этом состоянии приходится говорить о выжигании базы? Ваши клиенты счастливы работать с вами и читать вас.

Берите среднее значение икса для оценки роста. Я всегда собираю раздельные данные (продажи с учетом клуба и недорогих продуктов и продажи только основных курсов) и оцениваю рост школы по двум таблицам сразу. По одной таблице может получиться результат «х2», по другой — «х2,5». Следовательно, рост где-то в этом диапазоне по доле повторных продаж.

Если в школе всего один продукт, то таблицы все равно будут полезны для определения возможных показателей при производстве новых курсов.

Надеюсь, вам была полезна эта статья. Планирую больше публикаций на тему аналитики данных онлайн-школ. А про продажи и акции вы можете почитать в моем Telegram-канале.