Сколько можно зарабатывать на онлайн курсах: ошибки расчёта

Онлайн‑курсы кажутся простым способом быстро заработать. На практике прибыль формируют десятки факторов: от источника трафика до возвратов и налогов. Ниже — рамка для расчётов: где и почему ожидания завышают, какие расходы упускают и как оценивать маржу и юнит‑экономику без сложных калькуляторов.

Материал опирается на публичные отчёты EdTech‑платформ, бенчмарки рекламных систем и тарифы эквайринга. Цифры приводятся диапазонами с оговорками: показатели сильно зависят от ниши, страны продаж, чека и модели запуска.

Проблема завышенных ожиданий: как формируются «витринные» цифры

Яркие кейсы показывают выручку, но редко раскрывают затраты и контекст. Публикации часто не отделяют разовые всплески от устойчивой динамики и сезонности.

Часть «результатов» опирается на подсчёт лидов или подписчиков, а не оплат. Это смещает фокус с прибыли на охват и искажает картину экономической эффективности.

Эффект выжившего и маркетинговые кейсы без контекста

Публичности добиваются проекты с удачным запуском. Неудачные попытки и доработки в отчёты почти не попадают.

Без разбивки по каналам и расходам нельзя сравнивать кейсы. Один и тот же чек достигают при разном CAC и марже.

Путаница метрик: подписчики ≠ продажи, выручка ≠ прибыль

Конверсия — доля перешедших на следующий шаг воронки. Подписка на рассылку и оплата — разные этапы, их нельзя суммировать.

Чистая прибыль — выручка минус все затраты и налоги. Валю цифр по обороту без учёта скидок и возвратов легко принять за прибыль.

Игнорирование конверсий на каждом шаге воронки и ограничений по частоте запусков

Воронка включает клик, лид, оплату и доходимость до старта. Потери на каждом шаге складываются и резко режут итоговую конверсию.

Частота запусков ограничена ресурсами и выгоранием базы. Реалистичнопланировать 2–6 запусков в год в зависимости от формата.

Скрытые и недооценённые расходы

Большая часть затрат не видна в «постах про цифры». Их нужно учитывать как переменные и как постоянные.

Игнорирование комиссий, обновлений и поддержки ведёт к завышенной марже. Ошибка усиливается при активных скидках и партнёрках.

Платформы, эквайринг и комиссии маркетплейсов

Платформы для школ (GetCourse, Teachable, Thinkific) берут фиксированную абонплату. На маркетплейсах типа Udemy комиссия может достигать 30–75% от продажи в зависимости от источника трафика и промо.

Эквайринг через YooKassa, CloudPayments, Stripe обычно 2,5–4% от платежа. Плюс фикс за транзакцию и комиссии за валютные операции при зарубежных платежах.

Продакшн и обновления контента, экспертное время

Съёмка, монтаж, дизайн и платные инструменты — это не только стартовые затраты. Контент обновляют из‑за изменений рынка и обратной связи студентов.

Время эксперта — ключевая статья расходов, даже если деньги не переводятся напрямую. Без оценки человеко‑часов маржа будет искусственно выше.

Маркетинг: медиабаинг, лидогенерация, партнёрские выплаты, скидки

Реклама в Google Ads и Meta Ads дорожает, а ставки колеблются по нишам. Партнёрские выплаты в инфопродуктах часто составляют 20–40% от оплаченного заказа.

Скидки уменьшают ARPPU — средний доход на платящего пользователя — на 10–30%. Дополнительные промо и «игровые» механики требуют бюджета и продакшна.

Поддержка, модерация, комьюнити, возвраты и chargeback

Поддержка студентов, модерация чатов и проверка заданий — трудозатраты команды. Для больших потоков добавляются инструменты антиспама и автоматизация.

Возвраты по образовательным продуктам могут составлять 3–10% заказов в зависимости от политики. Chargeback держат ниже 1% от платежей, иначе растут издержки и риски блокировок.

Налоги, бухгалтерия и юридические издержки

Налоги влияют на чистую маржу: УСН 6% с выручки или 15% с прибыли; НПД 4–6% для самозанятых. При работе с юрлицами и кросс‑бордер‑платежами добавляются свои нюансы.

Бухгалтерия, эскроу‑счета и договоры с авторами — это постоянные расходы. Юридические споры и претензии потребителей требуют резервов.

Реальная маржа и юнит‑экономика курса

Маржа формируется на уровне одной продажи и на уровне когорты студентов. Нужны прозрачные данные о воронке, расходах и возвратах.

Без учёта доли скидок, партнёрок и комиссий валовая маржа будет завышена. Системная фиксация метрик снижает риск оптимизма в прогнозах.

Базовая модель: выручка, переменные и фиксированные затраты, валовая маржа

Выручка — сумма оплат за период с учётом скидок и возвратов. Переменные затраты: комиссии эквайринга/маркетплейса, партнёрки, бонусы кураторов.

Фиксированные: зарплаты, аренда, софт, амортизация контента. Валовая маржа — выручка минус переменные; чистая маржа — после всех фиксированных и налогов.

CAC, LTV, ARPPU, ретеншн: определения и ориентиры

CAC — стоимость привлечения платящего клиента; включает рекламу, партнёрки и продажи. LTV — суммарный доход от клиента за срок отношений с учётом возвратов.

ARPPU — средний доход на платящего; учитывает апсейлы и скидки. Ретеншн — доля клиентов, совершивших повторную покупку; churn — доля, прекративших покупки за период.

Ориентиры с оговорками: конверсия из лида в оплату 1–3% при холодном трафике и 3–8% по тёплой базе. Эквайринг 2,5–4%; доля возвратов 3–10% при вменяемой политике.

Здоровое отношение LTV/CAC обычно выше 1,5–3 в зависимости от модели. Повысить LTV помогают апсейлы и ретеншн‑программы, например система апсейлов.

Сценарный подход: пессимистичный, базовый, оптимистичный

Стройте три сценария с диапазонами по ключевым драйверам: чек, скидки, конверсии, CAC, возвраты и частота запусков. Это покажет границы прибыли и требуемый объём трафика.

В пессимистичном сценарии учитывайте рост CAC и падение конверсий. В оптимистичном — ограничивайте потолок частотой запусков и ёмкостью ниши.

Чувствительный анализ: какие параметры сильнее всего влияют на прибыльность

Меняйте один параметр за раз и фиксируйте влияние на маржу. Обычно наиболее чувствительны конверсия лида в оплату, CAC и доля возвратов.

Отдельно проверьте долю комиссий маркетплейса и партнёрок в переменных. Отчёты по воронке и метрики LTV и оттока помогают быстро найти узкие места.

Выводы

Заработок на онлайн‑курсах зависит не от «среднего чека», а от дисциплины учёта. Для реалистичной оценки нужны корректные метрики, учёт всех комиссий и возвратов, а также сценарное планирование.

Реальная маржа формируется на уровне юнита и когорты. Она устойчива, если LTV покрывает CAC с запасом, возвраты и комиссии контролируются, а команда видит воронку цифрами, а не обещаниями.