В данной статье разбирается, как онлайн‑школа достигла прироста выручки на +30% за счёт внедрения RFM‑сегментации, оценки инкрементальности и контроля эффективности маркетинговых усилий. Подробно рассмотрены методы расчёта и интерпретации результатов, а также экономические параметры эффекта, риски и планирование дальнейших шагов.
Коррекция сезонности происходила через анализ недельных и месячных паттернов спроса по данным за предыдущие два года. Использовалась методика дифференцирования (difference-in-differences, DiD) — сравнивались динамики между контрольной и основной группой до и после акций. В качестве дополнительной меры сезонных сдвигов применялся CUPED (Controlled Pre-Post Experiment Design), позволяющий учесть различия в активности до эксперимента.
Для атрибуции (определения, какой канал или триггер дал тот или иной прирост) применялась простая модель last-touch: если пользователь взаимодействовал с предложением в рамках акции, текущая покупка полностью относилась на эффект кампании. Для избегания двойного учёта применялись фильтры «один пользователь — один инкремент». Параллельно тестировалось сравнение с holdout-кампаниями, где на часть базы не шли пересекающиеся воздействия.
Сегменты, выделенные по модели RFM (Recency — давность покупки, Frequency — частота, Monetary — объём платежа), дали разную динамику. По данным за эксперимент, максимальный инкремент был у группы F3M2 (частые, средние по объёму покупатели) — +42%, тогда как редко покупающие клиенты обеспечили лишь +12% роста. Анализ ARPPU (Average Revenue Per Paying User, средний доход на платящего пользователя) показывает ускорение выручки в связке с ростом частоты касаний — до +38% в наиболее открытых к апсейлам когортах.
ROMI (Return On Marketing Investment, возврат на инвестиции в маркетинг) рассчитывался как (Экстра-выручка − Затраты на коммуникации) ÷ Затраты на коммуникации × 100%. В разрезе акций средний ROMI составил 460%, максимум — 670% в сегменте F3M2. CAC (Customer Acquisition Cost, стоимость привлечения клиента) снижен на 18% относительно исторических данных, так как новые продажи приходили из уже существующей базы без затрат на первичное привлечение.
Утомляемость (fatigue) проявлялась в снижении открываемости писем и кликов после трёх последовательных активаций. Среднее падение отклика по ESP‑отчётам — 14% к четвёртой итерации. Показатель оттока (churn) среди частой аудитории оставался на уровне 4%, не превышая среднесекторных значений.
Выгорание акций отмечается при частом повторении идентичных сценариев: снижение поступлений стало заметно после шестого месяца использования одних и тех же механик. Для борьбы с этим снижали частоту и добавляли микротесты новых идей.
Payback period (срок окупаемости эксперимента) закрывался за 1,2 месяца. Это рассчитано по формуле: (сумма доп. расходов на привлечение и коммуникации) ÷ (экстра-прибыль за 28 дней) × 30. Быстрые сроки окупаемости связываются с работой по собственной пользовательской базе и низкой себестоимостью контакта (менее 11₽ на клиента).
Заказать Monitor Analytics →
Ключевое ограничение — полнота и качество данных. Ошибки в построении RFM‑сегментов или некорректная работа триггеров приводят к существенным искажениям итоговых цифр. Методика подходит для ниш с высокой повторяемостью покупок и стабильным циклом коммуникаций.
Построить отдел работы с базой →
Параллельно рассматривается расширение аналитики за счёт внедрения моделей глубокой атрибуции и анализа взаимодействия каналов. Это позволит более точно рассчитать вклад каждого касания и повысить точность прогнозирования LTV. Обновление витрины аналитики продаж обеспечит прозрачность итогов для всего маркетингового блока.
Содержание:
Как считали прирост выручки
Дизайн контроля и коррекция сезонности
Для подтверждения эффекта использовался экспериментальный дизайн с контрольной группой. Контрольная группа – это часть базы пользователей, на которую не воздействуют «триггерные» коммуникации и предложения (продажи или рассылки). Величина контрольной группы составила 10% от всего пула, выбранного случайно, что позволяет снизить влияние случайных колебаний спроса.Коррекция сезонности происходила через анализ недельных и месячных паттернов спроса по данным за предыдущие два года. Использовалась методика дифференцирования (difference-in-differences, DiD) — сравнивались динамики между контрольной и основной группой до и после акций. В качестве дополнительной меры сезонных сдвигов применялся CUPED (Controlled Pre-Post Experiment Design), позволяющий учесть различия в активности до эксперимента.
📖Совет:
При планировании подобных тестов стоит закладывать не менее двух полноценных сезонов для минимизации перекосов от внешних факторов.
Методика атрибуции и окна инкремента
Инкремент выручки — это разница между показателями основной и контрольной группы в фиксированное окно наблюдения. Обычно используют 7, 14 и 28 дней после старта контакта с пользователями, в зависимости от длины цикла сделки в нише. В данной кампании основной анализ проводился по окну 28 дней: фиксировались все покупки по каждому пользователю с момента включения в сегмент и начала коммуникации.Для атрибуции (определения, какой канал или триггер дал тот или иной прирост) применялась простая модель last-touch: если пользователь взаимодействовал с предложением в рамках акции, текущая покупка полностью относилась на эффект кампании. Для избегания двойного учёта применялись фильтры «один пользователь — один инкремент». Параллельно тестировалось сравнение с holdout-кампаниями, где на часть базы не шли пересекающиеся воздействия.
⚠️Преимущество:
Использование контрольной группы с CUPED позволяет точнее определить реальный инкремент, сокращая риск сверхоценки эффекта.
Ключевые результаты
Выручка +30% и вклад сегментов
По итогам окна в 28 дней средний инкремент выручки составил 30% относительно смоделированной базы (среднее по контрольной группе). Расчёт проводился по формуле: (Выручка тестовой группы − Выручка контрольной группы) ÷ Выручка контрольной группы × 100%. В абсолютных числах: из каждого 1 млн ₽ предыдущей месячной выручки экстра инкремент составил ≈300 тыс ₽.Сегменты, выделенные по модели RFM (Recency — давность покупки, Frequency — частота, Monetary — объём платежа), дали разную динамику. По данным за эксперимент, максимальный инкремент был у группы F3M2 (частые, средние по объёму покупатели) — +42%, тогда как редко покупающие клиенты обеспечили лишь +12% роста. Анализ ARPPU (Average Revenue Per Paying User, средний доход на платящего пользователя) показывает ускорение выручки в связке с ростом частоты касаний — до +38% в наиболее открытых к апсейлам когортах.
Доля повторных покупок, LTV, ROMI, CAC
Доля повторных покупок среди активной аудитории выросла с 23% до 29% за три месяца эксперимента (по данным CRM, окно наблюдения — 90 дней). Lifetime value (LTV, совокупный доход с клиента за жизненный цикл) увеличился на 17% для клиентов, зачёркивающихся в сегментах с приростом частоты покупок.ROMI (Return On Marketing Investment, возврат на инвестиции в маркетинг) рассчитывался как (Экстра-выручка − Затраты на коммуникации) ÷ Затраты на коммуникации × 100%. В разрезе акций средний ROMI составил 460%, максимум — 670% в сегменте F3M2. CAC (Customer Acquisition Cost, стоимость привлечения клиента) снижен на 18% относительно исторических данных, так как новые продажи приходили из уже существующей базы без затрат на первичное привлечение.
🚨Пример:
Использование ретеншн-продуктов позволило повысить ROMI выше среднего сектора EdTech в России (по данным отраслевых BI‑дашбордов за 2023 год ROMI 180–320%).
Эффекты и риски
Каннибализация, утомляемость, выгорание акций
Каннибализация базового спроса — ситуация, когда продажи в ходе акции частично «перетягивают» будущие или регулярные покупки, а не формируют новый спрос. Оценка проводилась по динамике покупок в контрольной группе после завершения коммуникаций: временное падение на 7–9% отмечено в течение 2 недель после акции, что частично нивелирует краткосрочный эффект.Утомляемость (fatigue) проявлялась в снижении открываемости писем и кликов после трёх последовательных активаций. Среднее падение отклика по ESP‑отчётам — 14% к четвёртой итерации. Показатель оттока (churn) среди частой аудитории оставался на уровне 4%, не превышая среднесекторных значений.
Выгорание акций отмечается при частом повторении идентичных сценариев: снижение поступлений стало заметно после шестого месяца использования одних и тех же механик. Для борьбы с этим снижали частоту и добавляли микротесты новых идей.
Экономика и окупаемость
Инкрементальная маржа, сроки payback
Инкрементальная маржа — это часть выручки, оставшаяся после вычета дополнительных расходов на кампанию. В среднем по тестовым группам маржа составила 79% (с учётом увеличения трат на коммуникации и минимальных скидок).Payback period (срок окупаемости эксперимента) закрывался за 1,2 месяца. Это рассчитано по формуле: (сумма доп. расходов на привлечение и коммуникации) ÷ (экстра-прибыль за 28 дней) × 30. Быстрые сроки окупаемости связываются с работой по собственной пользовательской базе и низкой себестоимостью контакта (менее 11₽ на клиента).
📖Совет:
Для автоматизации расчётов используйте BI‑дашборды для руководителя, чтобы в любой момент видеть актуальные payback-цифры.
Что масштабируем и что не сработало
Ограничения переносимости и требования к данным
Рост экономики кампаний подтверждается только при жёсткой дисциплине сегментирования и тестирования. Передача успешных механик на другие рынки или обучающие продукты требует повторной калибровки: различие в длине сделки, сезонности, структуре базы приводит к смещению инкремента.Ключевое ограничение — полнота и качество данных. Ошибки в построении RFM‑сегментов или некорректная работа триггеров приводят к существенным искажениям итоговых цифр. Методика подходит для ниш с высокой повторяемостью покупок и стабильным циклом коммуникаций.
❓Важно:
Без системной работы с CRM-маркетингом и аналитикой продаж и писем масштабировать эффект невозможно.
План следующей итерации
В качестве следующего шага запланировано масштабирование наиболее эффективных сценариев на новую когорту пользователей с максимальной вероятностью апсейла. Запуск пилотных акций планируется провести в два этапа: сначала — в сегменте F3M2, затем — в новосформированных micro-RFM группах.Параллельно рассматривается расширение аналитики за счёт внедрения моделей глубокой атрибуции и анализа взаимодействия каналов. Это позволит более точно рассчитать вклад каждого касания и повысить точность прогнозирования LTV. Обновление витрины аналитики продаж обеспечит прозрачность итогов для всего маркетингового блока.
Выводы
Внедрение RFM-сегментации и контроля инкрементальности показало устойчивый рост: +30% выручки, повышение повторных покупок и ROMI. Практика подтверждает: при условии качества данных, экспериментов и оптимизации продуктовых акций маркетинговая экономика онлайн-школы становится управляемой и масштабируемой. При работе с удержанием и повторной монетизацией результат не уступает нефункциональным новому набору лидов стратегиям. Для ниш с длинным LTV и высокой конкуренцией — это точка роста вне зависимости от фазового трафика.📢Присоединяйтесь к Telegram-каналу
«База — не таблица имён, а живой актив». В постах — как сегментировать клиентов, оживить их и выстроить дожимы, чтобы они покупали снова.
Связанные статьи
Ссылка на это место страницы:
#1
авторизуйтесь