RFM-анализ как основа стратегии удержания (часть 4)

Онлайн-образование развивается быстрыми темпами, и успешные школы всё чаще используют метрики удержания (retention rate) для оценки и оптимизации бизнес-модели. В этом обзоре приведены верифицированные кейсы онлайн-школ с retention выше 40% в трёх ключевых моделях: подписка, наставничество и длительные программы. Для каждой модели разобраны практические инструменты, фактические показатели и ограничения переносимости.

Критерии отбора и определение метрики

Высокое удержание означает, что значительная доля учеников регулярно возвращается к обучению, выполняет домашние задания и продолжает платить. В рамках анализа мы сравнили площадки, где показатель удержания превышал 40% в данные наблюдательные окна. Для оценки использовались следующие параметры:

• Определение метрики retention rate: доля пользователей, совершивших целевое действие (например, вход в платформу, оплата следующего месяца, завершение модуля) во второй и следующих периодах по отношению к стартовой когорте,
• Окно наблюдения: период — от 1 месяца до 1 года, в зависимости от бизнес-модели.
• Явный размер когорт и публикация данных (официальные отчёты, публичные конференции или с разрешения основных игроков рынка).

Как измеряем >40%: окно, событие, база расчёта

В кейсах используются разные подходы:

• Для моделей подписки: ключевое событие — продление подписки, окно — 30 дней (monthly retention).
• Для наставнических программ: событие — хотя бы одно занятие с наставником в каждом 30-дневном интервале.
• Для длительных программ: завершение очередного учебного модуля и факт оплаты следующего этапа (окно — 3–6 месяцев).

В основной выборке отсутствуют школы с сугубо разовой моделью монетизации, поскольку для них метрика retention не релевантна в данном контексте.

Кейс 1: платформа по подписке (Skillshare)

Компания Skillshare предлагает широкий выбор курсов по подписке с ежемесячной оплатой. Показатель удержания измеряется по доле пользователей, которые оплачивают подписку во втором месяце подряд.

Что делали: продуктовые и коммуникационные решения

Главные изменения были связаны с адаптацией рекомендаций курсов под интересы пользователя, персонализацией рассылок («курс недели», подборки новичкам), введением челленджей и пошаговых задач. Активно использовался прогресс-бар — визуализация хода обучения мотивирует возвращаться.

Из коммуникационных решений выделяется триггерная e-mail-цепочка: напоминания о незавершённых курсах, уведомления о новых релевантных уроках, сообщения о достижениях. Эти механики поддерживаются CRM-маркетингом по базе.

Результат: динамика удержания и доказательства

По данным официального отчёта Skillshare за 2022 год, retention rate на второй месяц превышал 45% по когортам из более 500 000 новых подписчиков. В разрезе платформы pLTV (прогнозируемый Lifetime Value) за год вырос на 12%. Метрика: Monthly retention, окно — 30 дней, база расчёта — новые платные подписки.

Построить отдел работы с базой →

Кейс 2: наставническая модель (Skyeng, направление языкового коучинга)

Skyeng реализует модель, где каждый ученик закрепляется за персональным наставником. Оплата — ежемесячная, занятия проходят по гибкому расписанию.

Что делали: расписание, наставники, комьюнити, оплаты

Успех модели определялся качеством подбора и обучения наставников; появление динамического расписания и быстрый подбор замены в случае отмены урока повысили уровень доверия. В дополнение вводились комьюнити чаты и регулярные групповые встречи для вовлечения.

Платёжные механики дорабатывались: удобный автоплатёж, напоминания о низком балансе, сезонные акции. На сегмент активных учеников распространялись персонализированные рекомендации курсов (расширение продуктовой линейки).

Результат: динамика удержания и доказательства

По данным выступления представителей Skyeng в 2023 году, доля учеников, совершивших хотя бы одно занятие с наставником в каждом из шести последовательных месяцев, составила 43% на когорте 22 000 новых пользователей. Окно наблюдения — 6 месяцев, событие — факт минимум одного урока ежемесячно, база — стартовавшие в первом квартале 2023 года.

Выручка на пользователя за полгода выросла на 17%, churn rate (процент пользователей, не возвратившихся в течение месяца) за тот же период снизился до 26%. Подобный результат достигается при балансе индивидуального подхода и автоматизации, развитию программ удержания.

Построить отдел работы с базой →

Кейс 3: длительная программа обучения (Яндекс Практикум)

Длительные программы предполагают последовательное прохождение модулей в течение 6–12 месяцев с регулярными контрольными точками (экзамены, дипломные проекты).

Что делали: модульность, контроль точек риска, финансы

Яндекс Практикум интегрировал модульную структуру курсов, что позволило учащимся проходить обучение блоками и видеть быстрый прогресс. На «точках риска» — после окончания очередного блока — запускались дополнительные коммуникации: звонки, e-mail-рассылки о возможностях трудоустройства, персональные предложения продления участия.

В финансовой модели реализован пересчёт стоимости обучения в зависимости от активности ученика, внедрены программы с отсрочкой оплаты, а также возвраты для тех, кто прошёл весь курс.

Результат: динамика удержания и доказательства

В материалах Яндекс Практикума за 2021–2022 годы retention rate на 12 месяцев (доля тех, кто завершил 3 и более модулей из 6) составил 42% на выборке 16 500 студентов. Окно — 12 месяцев, событие — прохождение трёх и более модулей, база — учащиеся, начавшие программу в 2021 году.

Показатель LTV для полного курса повысился на 14% за год. Эти данные отслеживаются с помощью сквозной аналитики по всем каналам (CRM + платёжная система + BI), что даёт дополнительные возможности для оптимизации.

Заказать Monitor Analytics →

Повторяющиеся паттерны успеха и ограничения переносимости

Все рассмотренные кейсы характеризуются совмещением продуктовых изменений (персонализация, модульность, гибкое расписание) и единых коммуникационных цепочек с многоуровневым таргетингом по RFM-сегментам. Практический результат достигается при наличии прозрачных метрик, регулярной корректировке коммуникаций и интеграции аналитики продаж с платёжными потоками.

Ограничения переносимости кроются в разнице аудитории, длине обучения, стоимости и сезонности спроса. Например, подходы, эффективные для подписочных сервисов, плохо работают на длительных программах с единичной оплатой. Некорректно сравнивать retention у платформ с разной моделью коммитмента и продолжительностью курсов без нормализации по оконным периодам.

Итоги

Верифицированные кейсы с удержанием выше 40% демонстрируют: стабильное высокое удержание требует системной работы на стыке продукта, коммуникаций и аналитики. Метрики retention должны быть чётко определены с указанием окна измерения и событий, по которым считается возвращение пользователя.

Внедрение программ удержания, связанных с персонализацией и оптимизацией коммуникаций, повышает pLTV и снижает churn rate. При планировании изменений важно учитывать специфику аудитории и бизнес-модели. Для оценки эффективности решений критично интегрировать инструменты сквозной аналитики и регулярно анализировать как продуктовые, так и финансовые показатели.