Айсберг аналитической зрелости в EdTech:
Как не утонуть в данных и увеличить LTV& Retention
Когда онлайн-школа находится на этапе стартапа, задача по созданию аналитики не кажется чем-то сложным.
Все просто: считаем общее количество учеников за определенный период, сравниваем с предыдущим, а для полной картинки добавляем данные маркетинга.
Но, когда учеников становится больше, команда растет, точки соприкосновения, условий успеха/провала углубляются, самописные системы и 1000 табличек в Google показывают себя неэффективно.
Как избежать увеличения численности команды и не прогореть на поисках нужных цифр?
Все просто: считаем общее количество учеников за определенный период, сравниваем с предыдущим, а для полной картинки добавляем данные маркетинга.
Но, когда учеников становится больше, команда растет, точки соприкосновения, условий успеха/провала углубляются, самописные системы и 1000 табличек в Google показывают себя неэффективно.
Как избежать увеличения численности команды и не прогореть на поисках нужных цифр?
Приветствую! Я Евгений Чекушкин CEO & co-founder livedigital.
Вместе с командой мы создали видеосервис, который предназначен не только для созвонов и планерок, но и для организации онлайн-обучения, вебинаров и, главное, сбора своевременной аналитики!
Среди наших клиентов крупные онлайн-школы, входящие в ТОП-5 по России, поэтому понимаем, с какими задачами и проблемами сталкиваются управляющие, когда речь заходит о масштабировании и непредвиденном росте.
Расскажу о своём видении аналитической зрелости, которая позволяет даже небольшим классам со временем превращаться в лидеров EdTech.
Вместе с командой мы создали видеосервис, который предназначен не только для созвонов и планерок, но и для организации онлайн-обучения, вебинаров и, главное, сбора своевременной аналитики!
Среди наших клиентов крупные онлайн-школы, входящие в ТОП-5 по России, поэтому понимаем, с какими задачами и проблемами сталкиваются управляющие, когда речь заходит о масштабировании и непредвиденном росте.
Расскажу о своём видении аналитической зрелости, которая позволяет даже небольшим классам со временем превращаться в лидеров EdTech.
Уровень 1: - Иванова здесь? - Здесь
Самый верхний уровень нашего айсберга – это привычная перекличка и сбор данных вручную. Все очень похоже на привычную нам систему в школе. Ученик пришел, сел за парту, откликнулся на свою фамилию.
Оговорюсь сразу: находиться на этом уровне сбора данных – не значит “плохо”. “Плохо” – это когда вообще не собираем цифры и полагаемся на случай. А здесь уже имеется определенная работа и знакомство с ситуацией.
Оговорюсь сразу: находиться на этом уровне сбора данных – не значит “плохо”. “Плохо” – это когда вообще не собираем цифры и полагаемся на случай. А здесь уже имеется определенная работа и знакомство с ситуацией.
По моим наблюдениям 80% онлайн-школ повторяют обучающие модели обычных школ (те самые, которые в оффлайне и с партами).
Поэтому именно на верхнем этапе сбора аналитики применяются похожие инструменты: сбор/перекличка и отслеживание успеваемости.
Поэтому именно на верхнем этапе сбора аналитики применяются похожие инструменты: сбор/перекличка и отслеживание успеваемости.
Но, когда вопросов а-ля “Получал одни 5-ки и ушел в середине года” или “посещал все занятия и больше на связь не выходит” становится больше, подключается рутинный разбор задач.
Обычно к этому привлекают кураторов (или администраторов, или отдел качества, каждый называет по-разному). На их плечи ложатся бытовые поручения, которые выжигают даже самых терпеливых работников.
Обычно к этому привлекают кураторов (или администраторов, или отдел качества, каждый называет по-разному). На их плечи ложатся бытовые поручения, которые выжигают даже самых терпеливых работников.
Преимущества подхода:
- Имеются релевантные данные для оценки profit-компании
- Аналитики достаточно, чтобы построить первичную стратегию
Отрицательные стороны:
- Сотрудники “выжигаются” и происходит текучка за счет роста рутинных ручных задач
- Данных недостаточно, чтобы оценить метрики самих курсов и работать над LTV & Retention
- Стратегия развития достаточно “поверхностная”, нацеленная на привлечение новых клиентов (а, как мы знаем, с каждым годом цена за новый лид все растет и растет)
- Сложно представить модель масштабирования
Уровень 2: Данные собрали в LMS, разобрали вручную
Погружаемся в айсберг и переходим на следующий этап:
Подключаем LMS-систему и собираем в неё данные со всего обучения.
Условно, у нас есть онлайн-класс из 20 учеников. Мы уже на 2-м уровне аналитической зрелости, а потому в начале урока не совершаем архаичную перекличку, а сразу проводим занятия.
Получаем данные, кто посетил урок,а также дополнительные сведения – всё это передаётся в LMS и приходит к нам в виде таблицы или дашборда.
Красиво. Лаконично. Понятно.
Подключаем LMS-систему и собираем в неё данные со всего обучения.
Условно, у нас есть онлайн-класс из 20 учеников. Мы уже на 2-м уровне аналитической зрелости, а потому в начале урока не совершаем архаичную перекличку, а сразу проводим занятия.
Получаем данные, кто посетил урок,а также дополнительные сведения – всё это передаётся в LMS и приходит к нам в виде таблицы или дашборда.
Красиво. Лаконично. Понятно.
Однако, одних табличек мало. Даже если они яркие. Подключаем сотрудника.
А далее срабатывает человеческий фактор:
Как сотрудник интерпретировал данные?
Увидел ли закономерность?
Спрогнозировал ли отток?
Передал ли ответственным?
Всё в норме, когда школа небольшая. Групп или классов, скажем, 20-30, а кураторов в 2 раза меньше. Все всё успевают. А, когда группы растут, нагрузка растёт, ищем новых сотрудников.
А далее срабатывает человеческий фактор:
Как сотрудник интерпретировал данные?
Увидел ли закономерность?
Спрогнозировал ли отток?
Передал ли ответственным?
Всё в норме, когда школа небольшая. Групп или классов, скажем, 20-30, а кураторов в 2 раза меньше. Все всё успевают. А, когда группы растут, нагрузка растёт, ищем новых сотрудников.
Преимущества подхода:
- Данных становятся больше, они автоматизированы
- Легко подобрать сотрудников, которые будут работать и интерпретировать аналитику
- Есть возможность спрогнозировать рост
- Незначительное уменьшение рутинных задач
Отрицательные стороны:
- То, что происходит на самом уроке остаётся “черным ящиком”
- Интерпретация данных зависит от человеческого фактора
Уровень 3: Раскрываем "черный ящик", уменьшаем отток студентов
Наконец пришло время погрузиться в самые глубинные вопросы, убрать человеческий фактор и получить полную картинку происходящего.
Самая частая ситуация: ученик ходит на все уроки, не жалуется (или родители его не жалуются), 100% посещаемость, оценки хорошие.
ВДРУГ! Ушел в следующем периоде.
Самая частая ситуация: ученик ходит на все уроки, не жалуется (или родители его не жалуются), 100% посещаемость, оценки хорошие.
ВДРУГ! Ушел в следующем периоде.
Буквально пару лет назад эта ситуация не была критичной: в силу доступных бюджетов можно было легко восполнить просадку новыми учениками, а что делать теперь, когда только ЛИД может стоить от 300 до 3000 руб?
На примере нашей интеграции с LMS расскажу, как решили эту проблему мы:
- После подключения из видеосвязи livedigital в LMS-систему стали передаваться не только данные посещаемости, он и данные вовлеченности на занятии, что позволяет не просто увидеть факт присутствия, но и поведение во время занятия.
- Стало видно: активность каждого ученика, качество урока по выставленным оценкам (ученики оценивают учителя), реакции учеников по времени (польза для методолога)
- Куратору или методисту необязательно присутствовать на уроке, все данные передаются автоматически и доступны к выгрузке в любое время
- Все данные позволяют проанализировать качество урока: корректно ли простроен сценарий, какие моменты являются интересными, а на какие нужно обратить пристальное внимание, был ли вовлечен педагог и тд.
- Все это повышает качество самого урока, а значит непосредственно помогает построить стратегию влияния на ключевые метрики: LTV & Retention.
Сейчас мы идём еще дальше и подключаем ТРИГГЕР! Когда вовлеченность становится ниже 75% кураторам приходит оповещение: с учеником необходимо поработать.
Действия, которые мы совершили, уже увеличили Retention на 10%.
Итак, преимущества 3 уровня аналитической зрелости:
- Есть прямая возможность работать над ключевыми метриками
- Возможность установить сценарии автоматического реагирования
- Повышение качества образования
- Обновленные курсы привлекают новых учеников
- Экономия времени и ресурсов
Добавлю, что вовлеченность сама собой никуда не девается. Не бывает так, что, вот условный Вася Петров ходил на занятия, а потом резко перехотел и пропал. Как правило, вовлеченность никогда не бывает 100% (особенно у детей), но, тревожным звоночков является именно её просадка по нисходящей.
Вместо заключения:
Работа над удержанием учеников всегда была и будет более благодарной, чем постоянная “гонка за новичками”. В условиях постоянно-растущих цен за лид, действия по увеличению retention и ltv становятся ключевыми для бизнес-процессов.
Прямо сейчас мы в livedigital проводим бесплатные разборы аналитики для онлайн-школ. За часовую встречу обсудим точки роста, расскажем свой опыт и опыт ТОП компаний в EdTech для реализации системы автоматизации аналитики. Все прозрачно и понятно: можно внедрить сразу же. Дадим понятную инструкцию и план решения.
Прямо сейчас мы в livedigital проводим бесплатные разборы аналитики для онлайн-школ. За часовую встречу обсудим точки роста, расскажем свой опыт и опыт ТОП компаний в EdTech для реализации системы автоматизации аналитики. Все прозрачно и понятно: можно внедрить сразу же. Дадим понятную инструкцию и план решения.