Сегодня, когда ученик параллельно учится на нескольких платформах и окружён воронками конкурентов, побеждают те, кто не только продаёт, но и умеет вовремя заметить падение интереса внутри обучения.

Ученик отваливается не в CRM:
Как не сливать лид за 1000₽ после первого урока

В 2021–2022 онлайн-школы росли на трафике.
Сегодня CPL растёт, бюджеты зажаты, а ключевой приоритет — удержание.
Это не про «добавить контента» или увеличить количество модулей.
Удержание — это про понимание, где именно студент начал выпадать: что его зацепило, а что стало точкой ухода.

Если раньше ученик мог годами покупать курсы и марафоны, сегодня он одновременно в подписках у нескольких платформ и в воронках конкурентов. Выигрывают те, кто смотрит внутрь обучения и видит момент, когда внимание и мотивация начали снижаться.

Финальные тесты и опросы фиксируют проблемы слишком поздно.
1. Опоздание. Пока собраны формы обратной связи, студенты уже ушли
2. Субъективность. Оценка курса часто зависит от настроения
3. Нет контекста. Неясно, на каком этапе и почему студент потерял интерес

Почему классические методы не работают:

Продажа — это только начало.
Чтобы ученик оплатил следующий модуль, остался на подписке или пришёл на новый курс, важно вовремя замечать, где он буксует.

Такие данные помогают быстро понять:

• что работает
• что пора менять
• и где вы теряете клиента до того, как он ушёл молча.

Почему классические методы не работают:

Даже сильный курс теряет эффективность, если его проходят формально или забрасывают.
Чтобы вовремя реагировать, полезно отслеживать:
– время, проведённое в уроках и на курсе
– регулярность входов и возвратов
– участие в интерактивах (опросы, задания, чат)
– глубину и плотность просмотра
– динамику прогресса по модулям
Эти данные позволяют видеть, где теряется внимание, и вмешиваться до того, как ученик уйдёт.

Ключевая зона 1: вовлечённость студентов

Ключевая зона 2: поведение на занятии

– Подключился/Отключился: системные опоздания = слабый старт урока.
– Онлайн: массовый уход на середине — сигнал о проблемах сценария.
– Камера, Микрофон, Реакции: индикаторы вовлечённости и качества подачи.
– Активная вкладка: формальное присутствие без реального участия.
Каждая из этих метрик показывает, где «утекают» деньги: кого можно вернуть сейчас, чтобы повысить LTV и снизить CAC.

AI-аналитика в livedigital собирает данные о поведении студентов в единую понятную картину.
Если студент перестаёт заходить, зависает на модуле или пропускает задания, это фиксируется в ежедневной выгрузке с приоритетами.
Вместо громоздких отчётов, вы получаете конкретный список, куда смотреть в первую очередь и какие действия предпринимать.

AI-аналитика: удержание в реальном времени

Ключевая зона 3: путь ученика

Курс задумывается как линейный маршрут, но в реальности каждый идёт по-своему:
– кто-то застрял на старте,
– кто-то обходит блоки,
– кто-то пролистывает всё за день.

Чтобы понимать, что действительно работает, полезно отслеживать:
– точки входа и выхода
– отклонения от рекомендованной траектории
– количество возвратов к материалам
– пропуски и игнорируемые блоки
– среднюю траекторию по группе

На основе этих данных можно запускать персональные триггеры: подсказки, звонки куратора, дополнительные разборы. Это не аналитика «в стол», а инструмент для точечной работы с удержанием.

В условиях роста CPL и высокой конкуренции удержание студентов становится критически важным фактором для роста EdTech-проектов.
Использование метрик вовлечённости, поведения на занятиях, AI-аналитики и анализа индивидуальной траектории позволяет не только видеть, где возникают проблемы, но и устранять их в моменте.
Это повышает доходимость, сокращает отток и увеличивает LTV без дополнительных затрат на привлечение.

Вместо заключения: