Статья [на 25 минут]
Как самостоятельно оценить потенциал масштабирования онлайн-школы.
7 вопросов для самоаудита.
Содержание:
Почти каждый день я провожу регулярные разборы онлайн-школ. Подробнее про разборы вы можете прочитать тут. С этого начинается мое знакомство с любым проктом.
Эти же разборы являются основой для регулярных встреч с каждым клиентом на сопровождении.
Мое знакомство со школой на каждом разборе начинается с вопросов:
- Сколько лет школе?
- Какая база?
- Сколько и какие продукты?
Зачем? Потому что эта вводная информация определит мою реакцию на ответы по вопросам аудита:
- если вашей школе менее 6 месяцев, то очевидно, требования построенной экосистеме продаж будут иные нежели для школы 6 лет;
- если у вас всего один продукт, то это будет объяснять низкую долю повторных продаж;
- если у вас база 50 тыс и чек 30 тыс, то не ясно почему вы зарабатываете 1 млн в месяц.
К чему эта информация вам? К тому, что не все просто и однозначно в том, как должен выглядеть идеал. Один особенный нюанс может сместить значение нормы для вашего проекта, к которому нужно стремиться. Одна уникальная тактика или прием, может объяснить или сделать возможным аномалию в статистике.
Включайте голову при самоаудите. Если уж стараетесь научиться или экономить, то будьте пытливыми и потратьте время и мыслетопливо. Рост в 90% случаев возможен именно в рамках описанного материала. И учтите, что разбор от меня или моейх команды будет 100% не лишним для вас.
Привет! Меня зовут Артём Седов.
Я — сооснователь платформы аналитики Monitor Analytics.
На платформе есть специальная панель диагностики по сбору ключевых метрик. Она облегчает мне проведение разборов и экономит время клиентов. Ниже будут приведены примеры и скрины именно из этой панели.
Если вы не читали статью «Почему нужно работать с имеющейся подписной базой каждой онлайн-школе каждый день без исключения?», то рекомендую сначала прочитать ее.
А на этой странице мы разберем на какие метрики нужно обращать внимание для оценки роста любой школы, а также комплексной оценки работы отдела по монетизации базы.
Доля продаж с теплого трафика должна быть не менее 80% от всего объема. Если у вас основной доход получается с холодного трафика и составляет, например, 60%, то это значит, что вы недоразабатываете и у вас есть потенциал вырасти в 3 раза.
Перед вами таблица оценки потенциала роста школы по доли продаж старым пользователям:
Нельзя использовать для оценки масштабирования только одну метрику. На разборах я использую все семь. Это позволяет провести оценку роста под разными углами.
Так выглядит хорошее распределение дохода по подписчикам в зависимости от даты регистрации в базе:
Обратите внимание, что 60% всех денег приносят пользователи, которые прошли регистрацию более 180 дней назад. Чаще всего их на много больше новых пользователей. Именно поэтому имеет с ними работать.
Если вы собираете данные с Getcourse, то, конечно, нужно брать поправку на то как именно Getcourse встроен в вашу экосистему продаж. Если ваши воронки проходят через него, ваши посадочные, трипвайеры, ваши лендинги и вебинары на нем и базу вы копите в нем, то ориентируйтесь на эти цифры. Если нет, то делайте поправку.
Несмотря на то, что с новых пользователей («0-30 дней») может приходить 20% всех денег, другие столбцы могут не дотягивать до нормы. Рассмотрите панель диагностики реального проекта:
По таблице оценки, которую я привел выше, этот проект не имеет потенциала роста, так как имеет 20,8% продаж с новых пользователей. Можно было бы отложить эту метрику в сторону, но на самом деле в остальных когортах есть недароботка, которая явно говорит нам, что у проекта возможен рост, за счет изменения работы с самыми старыми пользователями, которые пришли более года назад.
Подтверждение этому вы найдете одной из следующих метрик под названием «Доля активных пользователей». Провал в одной метрике «тянет вниз» остальные связанные метрики. Не бывает плохо только в одном месте.
В базовом модуле «Руководитель» Monitor Analytics во вкладке «Когорты» в здоровых проектах можно наблюдать следующую картину:
- в первый месяц они заплатили 4 602 467 рублей
- во второй месяц они заплатили 1 210 977 рублей
- в третий месяц они заплатили 3 180 382 рубля
- в четвертый — 2 412 404 рубля
У не здоровых механизмов по работе с базой наблюдается иная характерная картина:
Визуально видно, что «зубья» (первые клетки скаждой строки) ярче всех остальных областей. Это свидетельствует о том, что пользователи после прохождения воронки перестают активно платить.
Если хотите иметь всегда актуальную статистику по вашим когортам, подключайте Monitor Analytics. Модуль «Руководитель» интегрируется за 1 день и стоит всего 6000 рублей в месяц.
Посчитайте сколько % занимают ваши клиенты от объема базы? Для этого достаточно разделить уникальное количество людей, которые что-либо заплатили вам, на размер базы.
Если доля составляет 3%, то у вас или воронка плохая для холодного трафика, или с базой нет работы.
Сейчас поясню:
- 3% — это конверсия хорошего автовебинара;
- если доля всех клиентов 3%, то это все-равно, что больше нигде продаж нет (только в автоворонке);
- работа по базе ведется, но она не эффективная;
- у вас есть потенциал масштабированая в 4 раза 🔥 (по этому параметру).
Пример ниже показывает цифру 5,8%. Следовательно, рассматриваемый проект в плоскости этой метрики имеет шанс масштабироваться в 2 раза.
В совсем молодых проектах 5,8% может быть отличным результатом. Такие проеты:
- не имели возможности провести несколько запусков на каждого пользователя после его регистрации;
- не произвели достаточное количество продуктов;
- не создали правильных механизмов монетизации базы.
Как и любая другая метрика в этой статье — это плавающая метрика. У каждого проекта она может быть своей. И это нормально. Это точно так же нормально как иметь трафик с окупаемостью х1,5 в одном проекте и с окупаемостью х3 в другом проекте. Везде свои нюансы.
Именно поэтому в своей работе с проектами я использую все 7 метрик для оценки:
- потенциала масштабирования;
- эффективности работы отдела маркетинга;
- лучших решений для внедрения.
Что делать, если у вас 30% пользователей из базы являются клиентами? Я бы назвал это критической характеристикой. Нужно срочно закупать новый трафик и срочно производить новые продукты для старых клиентов.
Доля повторных продаж в онлайн-школе обозначает процент клиентов или студентов, которые совершают дополнительные покупки или продлевают свое участие после первой покупки или окончания первого курса. Это метрика, которая позволяет оценить уровень удовлетворенности клиентов и эффективность программ и услуг, предлагаемых в онлайн-школе.
Чем выше доля повторных продаж, тем больше клиентов возвращаются за дополнительными курсами или услугами, что свидетельствует о высоком уровне доверия и удовлетворенности. Высокая доля повторных продаж также может указывать на успешную стратегию удержания клиентов и качественное предоставление образовательных услуг.
Для увеличения доли повторных продаж в онлайн-школе можно применять различные стратегии, такие как предоставление качественного контента и учебных материалов, создание программ лояльности, предложение скидок или специальных предложений для постоянных клиентов, а также активное взаимодействие с учениками и обратная связь.
Если у вас школа одного продукта или продуктов несколько, но работа с базой не выстроена, то доля дохода с повторных оплат будет на много ниже нормы.
Я ориентируюсь на цифру 60%.
В этой статье я рассматриваю значения всех метрик на «максималках». Если все метрики будут иметь максимально высокое значение, тогда механизм обработки существующих пользователей будет давать максимум денег и при э том будет экологичным.
Почему он будет экологичным? Представьте, что вы создали такую школу, где:
- у вас 80% продаж с подписчиков, которые давно на вас подписаны;
- 12% всех подписчиков являются вашими клиентами;
- большая часть клиентов уже не первый раз покупают ваши продукты.
Разве в этом состоянии приходится говорить о выжигании базы? Ваши клиенты счастливы работать с вами и читать вас.
Данные по повторным продажам умеет собирать Monitor Analytics. Записывайтесь на параметрическую диагностику, чтобы получить подобный отчет:
Усложнение оценки школы по этой метрике заключается в том, что на нее огромное влияние оказывают дешевые продукты, ОТО, TW, не дорогая подписная модель. Для подобных моделей есть вторая таблица с нормой 80%:
Я советую таким школам собрать две цифры повторных продаж:
- С учетом всякой мелочи
- С учетом только основных продуктов
Берите среднее значение икса для оценки роста. Я всегда собираю раздельные данные (продажи с учетом клуба и недорогих продуктов и продажи только основных курсов) и оцениваю рост школы по двум таблицам сразу. По одной таблице может получиться результат «х2», по другой — «х2,5». Следовательно, рост где-то в этом диапазоне по доле повторных продажи.
Если в школе всего один продукт, то таблицы все-равно будут полезны для определения возможных показателей при производстве новых курсов.
Я пишу этот материал фрагментами: добавляю один блок за другим. Зайдите на эту страницу завтра, чтобы прочитать обновления. А еще лучше приходите сразу на разбор.
Помогу вашей онлайн-школе заработать больше ❤️