Аналитика
в онлайн-образовании

Рынок онлайн-образования в 2024–2025 годах переживает перелом: трафик снизился, стоимость привлечения учеников выросла, а требования аудитории к доказанной ценности продукта стали гораздо более строгими. Что с этим делать — разбираемся в статье.

Давление усиливается из-за изменения поведения аудитории и роста конкуренции: стандартные рекламные форматы дают меньший отклик, доверие к офферам снизилось, а решение о покупке принимается дольше.

Это осложняет оценку эффективности кампаний и делает воронку менее предсказуемой: растёт доля заявок без оплаты, увеличивается отток на ранних этапах, и без единой аналитической системы сложнее понять, какие каналы действительно приводят к продажам.

Как решает проблему аналитика в сфере образования

Переход образования в цифровую среду рождает необходимость детально отслеживать путь клиента. Ключевые этапы пути студента должны быть связаны с финансовыми показателями: заявками, оплатами, повторными покупками. В этом заключается преимущество: у вас появляется возможность точно знать, какие курсы востребованы, как студенты продвигаются по программе и какие рекламные кампании действительно приводят к покупкам. Например, если использовать аналитику, то не придётся гадать, почему на курсе по программированию высокий отток после третьего модуля или почему вебинары по дизайну собирают аудиторию, но не дают заявок.

По сути, аналитика показывает, где учебный процесс даёт сбой и как это влияет на финансовые результаты. Ведь низкий процент завершения курса — это не просто печальная статистика. Он показывает, что студенты не получают ожидаемой ценности: в итоге снижается лояльность слушателей (NPS) и теряется возможность для дополнительных продаж. В комплексе всё это влияет на стоимость привлечения (CAC) клиентов и снижает их пожизненную ценность (LTV).

Чтобы держать все указанные метрики под контролем, сегодня в обязательном порядке нужно обрабатывать большие массивы данных — это ключ к стратегическим решениям для роста прибыли в EdTech.

Big Data в онлайн-образовании

Основной массив информации формируется из четырёх основных источников:

• Поведение на сайте и в рекламе. Сюда входит всё, что связано с привлечением: откуда пришёл пользователь, на что кликнул, сколько времени провёл на странице курса. Кроме того, в данную группу входят также все расходы на рекламные каналы.
  
• Активность в учебной платформе (LMS). Это самая ценная часть для изучения самого процесса обучения: показывает, как студент перемещается по урокам, где делает паузы, как выполняет домашние задания, участвует ли в вебинарах и обращается ли к наставникам.
  
• Бизнес-показатели в CRM. Здесь живут все финансовые и операционные данные: история заявок, статусы сделок, факты оплат, продления подписок и возвратов.
  
• История коммуникаций. Отдельный пласт — все контакты с пользователем: записи звонков, история переписки в чатах, автоматические рассылки и взаимодействия с ботами.

Каждый из этих источников по отдельности важен, но при этом похож на кусочек пазла: CRM покажет, что студент оплатил курс, но не объяснит, почему он перестал учиться после третьего урока. LMS продемонстрирует высокую вовлечённость, но не скажет, из какой рекламной кампании пришёл этот мотивированный ученик.

Ценность появляется, когда эти данные объединяются в одном месте и показывают единый путь студента: от источника трафика до оплаты и дальнейшего поведения в обучении. Это даёт маркетологу и руководителю основу для управленческих решений: какие каналы масштабировать, какие кампании отключать, где воронка продаж проседает из-за обработки заявок, а где проблема в содержании курса и удержании.

Решение для комплексного анализа в EdTech

Чтобы увидеть полную картину — от первого знакомства студента с вашей школой до его выпуска и дальнейшей лояльности — нужна сквозная аналитика. Это инструмент, который объединяет данные из всех систем и формирует единую цепочку:

рекламный клик → заявка → оплата курса → повторная покупка.

Такая система становится главным центром принятия решений, потому что решает несколько ключевых задач:

• Показывает реальную окупаемость каналов. Вы видите, какие кампании приводят платежеспособных студентов с высокой долгосрочной ценностью (LTV).
• Находит слабые места в воронке. Становится понятно, где именно теряются потенциальные ученики.
• Выделяет качественный трафик. Позволяет отделить активную и лояльную аудиторию от той, что быстро отваливается.
• Оценивает вовлечённость в обучение. Можно определить, какие уроки или темы вызывают сложности, где студенты теряют мотивацию и что в программе требует доработки.

На основе этих данных можно действовать наверняка: перенаправлять бюджет на эффективные каналы, масштабировать успешные форматы и точечно улучшать образовательный продукт.

Ключевые метрики: на что смотреть в образовательной сфере

В основе оценки маркетинга онлайн-школ лежат несколько ключевых показателей, которые напрямую отражают качество привлечения и экономику обучения.

Основные метрики:

• Квалификационные лиды показывают, какой объём трафика действительно может совершить покупку и продолжить обучение.
• Конверсии по воронке позволяют понять, на каких этапах теряются студенты — от заявки до оплаты и начала обучения.
• Доход от одного клиента (LTV) отражает реальную ценность студента с учётом повторных покупок и продлений.
• Стоимость клиента (CAC) помогает оценить, насколько устойчивой является модель привлечения.

Вспомогательные метрики:

• Общее количество заявок.
• Стоимость лида (CPL).
• окупаемость инвестиций и маркетинга в частности (ROI / ROMI).

А вот ключевые показатели, которые помогают понять реальную эффективность образовательной программы:

• Оценка качества обучения (NPS).
• Удовлетворённость процессом (CSI).
• Доходимость до конца курса.
• Процент выполнения домашних заданий.

Кроме того, в EdTech также важно измерять продуктовые метрики:

• Удержание студентов в обучении (Retention).
• Активность студентов (DAU).
• Вовлечённость (Engagement Rate).
• Частоту заходов в платформу.
• Конверсию из бесплатного доступа в покупку.

Комбинация таких показателей в сквозной аналитике позволяет управлять маркетингом, продажами и обучением как единой системой. Компания получает инструмент, с помощью которого можно оценивать качество трафика, оптимизировать рекламные расходы и точечно улучшать образовательный продукт.

Технически такая модель реализуется через BI-системы и облачные решения, которые собирают и визуализируют данные из всех ключевых источников. Ниже разберем, как это можно сделать с помощью Roistat.

Roistat: единый центр управления данными

Roistat — маркетинговая платформа, которая включает в себя сквозную аналитику и ещё 23 готовых инструмента.

Благодаря автоматическому сбору данных онлайн-школы могут отслеживать весь путь клиента: откуда он пришёл, как взаимодействовал с сайтом, как затем строилось общение с менеджером и, конечно, ког была произведена оплата курса.

К платформе можно подключить рекламные системы («VK Реклама», «Яндекс Директ», Google Ads), CRM («Битрикс24», amoCRM и др.), телефонию и LMS-платформы вроде GetCourse. В каталоге интеграций представлено более 200 инструментов для подключения.

В отчётах Roistat доступно более 80 базовых показателей. Однако в онлайн-образовании часто нужны свои специфические метрики — поэтому можно настроить кастомные показатели и использовать их в аналитике.

Аналитика в образовании: возможности Roistat

Ниже рассмотрим некоторые отчёты и инструменты, которые будут особенно полезны для EdTech-компаний.

Инструмент «Сквозная аналитика»

Это центральный модуль, который показывает, как все вложения в рекламу влияют на итоговый доход. Система автоматически строит отчёты и дашборды, которые показывают эффективность каналов. Вы можете использовать как готовые шаблоны, так и гибкий конструктор — он позволяет настраивать кастомные срезы для уникальных задач онлайн-школы.

Отчёт по источникам

Демонстрирует, какие рекламные каналы приводят активных студентов, которые действительно оплачивают курсы и продолжают обучение.

Школа замечает, что SEO приносит мало заявок, но даёт лучшую конверсию в оплату (36%) и высокий средний чек. В то же время VK приносит много заявок и мультиканальных взаимодействий, но CR в продажи (25%) не самый высокий.

Решение: усилить SEO как качественный источник и переработать воронку в VK, чтобы повысить конверсию из интереса в оплату.

Отчёт по регионам

Позволяет определить эффективность рекламы в разных городах и странах. То есть:

• где заявки дешевле;
• где больше конверсия в оплату;
• в каких регионах выше LTV;
• какие курсы лучше продаются в конкретных локациях.

EdTech компания видит, что в Татарстане ROMI рекламы составляет 249% при низкой стоимости заявки. А Москва даёт много трафика, но с худшей конверсией.

Решение: сместить часть бюджета в эффективный регион и оптимизировать рекламные связки и скрипты для столицы.

Отчёт «Воронка статусов»

Позволяет разложить путь заявки по этапам и понять, где именно теряются продажи. С его помощью можно по каждому рекламному источнику или менеджеру проследить, на каком шаге или статусе проседает конверсия.

Маркетолог видит, что менеджеры стабильно квалифицируют 82–85% заявок, но до оплаты доходит лишь около 73%. Причём сильнее всего теряются лиды именно на этапе «В работе» — значит, точка роста находится не в маркетинге, а в процессе обработки заявок и корректировке скриптов продаж.

Отчёт «Новые клиенты»

Показывает, сколько новых студентов вы привлекли за период, какие каналы дают лучший прирост аудитории и как соотносятся затраты на привлечение с полной прибылью от студента (LTV). Это позволяет оценить реальную эффективность кампаний.

Аналитик образовательной онлайн-платформы видит, что «Яндекс Директ» приводит больше всего новых клиентов (269 человек) при хорошем ROI. Но их LTV заметно ниже, чем у студентов из Google Ads. При этом Google Ads даёт меньше новых покупателей (254), но их средний чек выше, да и возвращаются они чаще — LTV выше на 10–15%.

Решение: не просто увеличивать бюджет на Google Ads, но и протестировать другие посадочные страницы и связки прогрева для усиления именно этого трафика. Что касается «Яндекс Директ», здесь стоит проверить качество лид-магнитов и работу менеджеров, чтобы подтянуть LTV и снизить отток.

Отчёты по менеджерам

Позволяет сравнить, как сотрудники работают на каждом этапе воронки: сколько заявок обработали, какова конверсия в продажу, сколько прибыли принесли или где возникли провалы в обработке лидов. Такой срез помогает выявить сильных сотрудников и определить процессы, которые требуют доработки.

Видно, что распределение заявок между менеджерами примерно одинаковое, но эффективность обработки сильно отличается. Например, Васильева Анна закрывает 38% заявок — лучший показатель в отделе. А а её прибыль на уровне 329 582₽ заметно превышает результат остальных. При этом у Лебедева Артёма и Попова Никиты объём заявок схож, но конверсия в продажу ниже (27–31%), что уменьшает общий доход.

Решение: сперва — разбор подходов сильных менеджеров. Затем — корректировка скриптов или этапов обработки для тех, у кого конверсия оставляет желать лучшего.

Отчёт «Цепочка визитов»

Показывает, какие каналы участвуют в пути пользователя до заявки или покупки и как именно они работают в связке. В отличие от линейных отчётов по источникам, цепочка фиксирует омниканальные последовательности — то есть когда студент проходит через несколько точек контакта (SEO → VK → email и т. д.).

Это помогает понять, какие связки реально «доводят» человека до заявки или продажи.

Комбинации SEO → «Яндекс Директ» и SEO → Google Ads дают конверсию выше средней (110–123%), что подтверждает важность SEO как первого касания — оно подогревает пользователя перед переходом в платный канал. При этом связки, где оба визита из одного канала (например, «telegram → telegram» или «email → email»), тоже стабильно дают конверсию в 100%, но не усиливают результат — в отличие от смешанных цепочек.

Решение: школе стоит инвестировать в трафик, который формирует первые касания (SEO). И усиливать ремаркетинг в платных каналах, потому что именно их сочетание приводит к наилучшим результатам.

Инструмент «Когортный анализ»

Когортный анализ помогает увидеть, как ведут себя студенты, объединённые общим признаком — например, источником привлечения или неделей, когда они впервые оставили заявку на курс. Такой подход позволяет сравнивать качество трафика, удержание и продажи по разным группам не «в среднем по больнице», а по реальному поведению студентов внутри каждой когорты.

Заметно, что общее количество продаж снижается уже к третьей неделе после привлечения, а затем частично восстанавливается. Это указывает на быстрый спад мотивации среди части студентов и возможную проблему в первом контакте при продаже курса.

Ещё можно заметить, что когорты из «Яндекс Директ» и Google Ads дают результат не только в первые 7 дней, но и на 4–8 неделе. Значит, этим студентам требуется больше времени на принятие решения — им стоит настраивать более длинную цепочку догревающих коммуникаций.

В то же время трафик из SEO и блогеров приносит единичные, но быстрые продажи — это хороший сигнал для развития органических источников.

Инструмент «Управление клиентами»

Он собирает в единую базу данные о покупателях из CRM, сайта и рекламных каналов и позволяет за пару кликов разбивать информацию на сегменты. С ним можно быстро выгружать списки для рассылок, подбирать аудитории для ретаргетинга и передавать отделу продаж готовые выборки «горячих» и «холодных» клиентов. А также находить наиболее лояльных потребителей за счёт детальной истории действий по каждому человеку.

Онлайн-школа создала несколько рабочих сегментов — по дате первого визита и заявки, по рекламному каналу «Яндекс Директ», по выручке свыше 8000₽ и по сложным условиям: несколько событий + средний чек от 1000₽.

Например, маркетолог может взять сегмент «Выручка более 8000₽» и отдельно доработать с этими клиентами апсейлы на продвинутые программы, а сегмент «Рекламный канал Яндекс Директ» — использовать для оценки качества трафика и отдельной цепочки прогрева.

Инструмент «Автоматизация маркетинга»

Позволяет выстраивать цепочки действий, которые выполняются автоматически при наступлении нужного события: от отправки писем студентам до постановки задач менеджерам. Инструмент работает на основе данных о визитах и заявках одновременно, что делает настройку сценариев гибкой и точной — этого невозможно добиться в стандартных CRM, где данные о поведении пользователя ограничены.

Благодаря автоматизации можно вовремя напоминать студентам о начале курса. Или возвращать тех, кто ушёл в отказ либо «застрял» на одном из этапов воронки. Также это помогает улучшать коммуникации после покупки и снижать нагрузку на команду продаж.

• Спустя несколько дней после продажи уходит письмо с просьбой об отзыве.
• Через N дней после заявки без обработки — напоминание и дожим до покупки.
• После первой покупки и повторного визита запускаются апсейл-коммуникации.

Сценарии позволяют не держать все действия в голове и системно возвращать и монетизировать учеников.

Кейс TECH WEEK: ROMI 178% и снижение CPL на 15%

«Технократ» — организатор конференции TECH WEEK и других деловых мероприятий об инновационных технологиях, а также создатель образовательных продуктов для бизнеса.

После блокировки некоторых социальных сетей компания расширила воронку: подключила «Яндекс Директ», VK, myTarget, email-рассылки и чат-боты. Количество источников выросло, но Google Analytics и «Яндекс Метрика» не позволяли оценить мультиканальные заявки, ROMI и вклад каждого из них в продажи. Кроме того, данные сводились вручную в Excel, отчёты отнимали много времени и почти сразу устаревали, что мешало вовремя реагировать на изменения рынка трафика.

Чем помог Roistat

Команда внедрила сквозную аналитику и объединила в системе данные по всем рекламным каналам и продажам. На базе отчётов Roistat настроили гиперсегментацию: разбили аудиторию по потокам конференции (HR, маркетинг, продажи, IT и др.), географии (Москва/МO, Санкт-Петербург/ЛО, другие регионы) и запросам ЦА. Отдельно тестировали креативы и офферы.

В отчётах по каналам и ROMI оценили, как кризис повлиял на эффективность рекламы: увидели падение ROI примерно на 40%, рост CPL в «Яндекс Директ» и недостаточный охват по сравнению с 2021 годом:

На основе данных пересобрали кампании, выделили дорогостоящие ключи в отдельные сегменты:

Также протестировали уровни аукциона и оптимизировали расходы по каждому сегменту. Дополнительно по отчётам цепочек визитов усилили поддерживающие каналы (SMM, email), которые не закрывали сделку напрямую, но участвовали в мультиканальной воронке.

Результаты для TECH WEEK

За счёт оптимизации рекламной стратегии и перераспределения бюджета получилось:

• снизить стоимость лида (CPL) на 15%;
• увеличить долю мультиканальных заявок на 30%;
• достичь ROMI 178% по итогам кампаний;
• сократить время на сбор и анализ отчётов, получив единую систему оценки эффективности каналов.

Сквозная аналитика Roistat стала для TECH WEEK основой оперативного управления маркетинговыми бюджетами и работы с мультиканальной воронкой.

Кейс HackerU: рост ROI с —56% до 31%

HackerU — международная школа информационных технологий, которая в России обучала около 500 человек в год по направлениям кибербезопасности, «белого» хакинга, веб-разработки и интернет-маркетинга.

Основные трудности были связаны с качеством трафика и настройкой рекламы:

• в поиске шла значительная доля нерелевантных запросов, по которым пользователи быстро уходили с сайта;
• часть ключевых слов приводила много кликов, но почти не давала заявок и продаж;
• расширенный геотаргетинг подтягивал клики из стран и регионов, где школа фактически не работала;
• маркетингу не хватало цельной и детальной аналитики, чтобы принимать взвешенные решения по бюджетам и программам.

Из-за этого бюджет расходовался зря, а конверсии и окупаемость оставались ниже ожидаемых.

Чем помог Roistat

Сначала команда совместно с Roistat провела аудит веб-аналитики. В отчётах проанализировали поисковые запросы по показателю отказов и времени на сайте. Запросы с высокой долей отказов (например, когда 5 из 10 посетителей по запросу «javascript» уходили менее чем за 15 секунд) последовательно исключили с помощью минусации.

Далее построили отчёт по ключевым словам и оценили для каждого связку «стоимость клика — заявки — продажи — ROI»:

Ключи, которые не приносили заявок и продаж, получили сниженные ставки. А эффективные, наоборот, усилили. Управление ставками частично автоматизировали с помощью инструмента Roistat.

Отдельный блок работы касался географии. В отчётах по странам и регионам стало видно, из каких локаций есть клики, но нет заявок:

В этих регионах и странах либо сильно ограничили показ, либо его вовсе отключили. Параллельно маркетинг смотрел не только конверсии, но и качество приведённых студентов: по данным компании, с одного из каналов поступало много «проблемных» заявок. Но после корректировки рекламы их количество удалось сократить на 90%.

Результаты для HackerU

После пересборки рекламных кампаний на основе данных Roistat компания получила заметный прирост по ключевым показателям:

• конверсия в заявки выросла более чем в два раза;
• ROI улучшился с −56% до +31%;
• стоимость лида (CPL) снизилась на 43%, а стоимость продажи (CPO) — на 57%.

Для HackerU сквозная аналитика стала ежедневным рабочим инструментом: маркетинг видит, какие запросы, регионы и каналы реально приводят целевых студентов. И может оперативно корректировать бюджеты и поддерживать качество потоков без ручного перебора отчётов.

Заключение

Аналитика в онлайн-образовании стала необходимым условием стабильной работы маркетинга и продуктовой команды. Без единой системы данных онлайн-школа не может объективно оценивать качество трафика, эффективность кампаний, удержание студентов и окупаемость программ.

Сквозная аналитика позволяет объединить маркетинг, продажи и обучение в одну систему и управлять ключевыми показателями на основе фактических данных, а не предположений. Образовательному бизнесу это открывает простор для более точного планирования, прогнозируемого роста и своевременного улучшения воронок и продукта. Попробуйте и оцените разницу!