Показываю как обтоят дела в рейтингах Monitor Analytics.

1. Разберём таблицу по параметру «Выручка»

Общие наблюдения:

1. Лидеры по выручке — проекты в нише psychology: они занимают 1-е, 3-е и 5-е места, при этом суммарно генерируют больше 145 млн ₽ за месяц.

2. Profession-проекты занимают 2-е и 4-е места, но при меньшем числе оплат.
   
   

Корреляции с другими параметрами:

1. Выручка ↔ Оплаты

   • В лидере (psychology, 89,6 млн ₽) — большое число оплат (4 801), при среднем чеке всего 18,6 тыс ₽.

   • В нише profession (38,7 млн ₽) наоборот: оплат всего 244, но огромный средний чек (158,8 тыс ₽).
     
     👉 Вывод: высокая выручка может достигаться либо за счёт массовости (много оплат при среднем чеке ниже), либо за счёт премиальности (малое количество оплат при очень высоком чеке).
     
     

2. Выручка ↔ Конверсия (CV)

   • Лидеры по выручке не всегда лидируют по конверсии: у топ-1 она всего 46,8%, тогда как у проектов с меньшей выручкой (psychology — 77,7%) конверсия заметно выше.
     
     👉 Это показывает, что высокая выручка не обязательно означает лучшую эффективность воронки.
     
     

3. Выручка ↔ Повторные оплаты

   • Интересно, что у некоторых школ с меньшей выручкой повторные оплаты даже выше, чем у лидера. Например, psychology с 31,7 млн ₽ имеет 1 671 повторную оплату против 1 458 у топ-1.
     
     👉 Это значит, что повторные продажи не всегда линейно растут вместе с общей выручкой.
     
     

4. Выручка ↔ Открытые письма (OR %)

• У топ-1 OR% — 4,4%, самый низкий показатель в пятёрке.

• А у psychology с 24,1 млн ₽ OR% — 20,3% (лучший результат).
  
  👉 Это подтверждает, что высокая выручка может идти за счёт масштаба базы, но качество коммуникации с подписчиками может быть ниже.
  
  

Примечание:

Высокая выручка даёт онлайн-школе:

• Возможность инвестировать больше в трафик и развитие продукта.

• Более устойчивую финансовую модель даже при падении конверсий или открываемости писем.

• Статус на рынке и больший кредит доверия у партнёров.

Однако важно понимать: выручка сама по себе не отражает качество процессов. В таблице видно, что проекты с меньшей выручкой могут выигрывать по конверсии, повторным продажам или вовлечённости базы.

2. Разберём таблицу по параметру «Оплаты»

Теперь разберём таблицу по параметру «Оплаты» — ТОП-5 школ за месяц.

Общие наблюдения:

1. Лидер — fitness с 6 877 оплатами, хотя выручка у него меньше, чем у psychology (23,8 млн ₽ против 89,6 млн ₽).

2. Psychology снова в топе, но уже на 2-м месте (4 801 оплата).

3. Дальше идут проекты с меньшей выручкой, но всё равно с очень большим количеством оплат — personal_growth, health, hobby.

Корреляции с другими параметрами:

1. Оплаты ↔ Средний чек

   • Чем больше оплат, тем ниже средний чек:
     • fitness — 6 877 оплат при среднем чеке всего 3 462 ₽.
     • psychology — 4 801 оплата при среднем чеке 18 671 ₽.
     
     👉 То есть высокая частота оплат чаще всего достигается за счёт доступного ценового уровня.
     
     

2. Оплаты ↔ Конверсия (CV)

   • У лидера по оплатам (fitness) конверсия высокая — 80,3%.

   • У psychology при большом числе оплат конверсия ниже — 46,8%.
     
     👉 Массовость покупок напрямую связана с сильной воронкой: низкий чек и высокая конверсия усиливают друг друга.
     
     

3. Оплаты ↔ Повторные оплаты

   • У fitness 5 879 повторных оплат (!) — это почти весь объём, значит, база активно возвращается.

   • У personal_growth тоже яркий показатель: 3 592 повторные оплаты из 3 871.
     
     👉 Чем выше количество оплат, тем больше шанс, что доля повторных транзакций формирует львиную часть выручки.
     
     

4. Оплаты ↔ Выручка

   • Топ по выручке (psychology) и топ по оплатам (fitness) — разные школы.

   • Это подчёркивает: количество оплат ≠ самая большая выручка. Высокий чек может давать больший оборот даже при меньшем объёме транзакций.
     
     

5. Оплаты ↔ Открытые письма (OR %)

• OR% в целом низкий: у fitness — 4,6%, у psychology — 4,4%.

• Исключение — hobby: при 2 246 оплатах OR% = 7,6%, выше среднего.
  
  👉 Массовые оплаты не гарантируют высокий уровень вовлечённости через e-mail.

Примечание:

Высокий показатель «Оплаты» означает:

• Сильную массовую вовлечённость аудитории.

• Гибкую модель ценообразования (чаще всего — доступные продукты).

• Высокую ценность для клиента, который готов возвращаться и платить повторно.

Однако для бизнеса важно держать баланс: высокая частота оплат не всегда ведёт к максимальной выручке — без оптимального среднего чека проект может «упираться» в потолок роста.

3. Разберём таблицу по параметру «Средний чек»

Теперь посмотрим на таблицу по параметру «Средний чек» — ТОП-5 онлайн-школ за месяц.

Общие наблюдения:

1. Лидер — personal_growth с чеком 221 039 ₽ при всего 32 оплатах.

2. В топе сразу три школы из profession с чеком от 66 019 ₽ до 158 837 ₽.

3. Для сравнения, массовые ниши (fitness, hobby) здесь не представлены — их продукты дешевле.

Корреляции с другими параметрами:

1. Средний чек ↔ Выручка

   • При очень высоком чеке (personal_growth, 221 тыс ₽) выручка составила только 7 млн ₽ — потому что оплат всего 32.

   • У profession с чеком 158 тыс ₽ и 244 оплатами выручка уже 38,7 млн ₽ — здесь баланс между премиальностью и количеством.
     
     👉 Вывод: высокий средний чек не гарантирует топовой выручки, если объём продаж мал.
     
     

2. Средний чек ↔ Конверсия (CV)

   • У премиальных продуктов конверсия сильно колеблется:
     • personal_growth (221 тыс ₽) — CV 68,1%.
     • profession (115 тыс ₽) — CV всего 32,3%.

   • У более «дешёвых» в этой выборке (personal_growth — 54 тыс ₽) конверсия достигает 80,3%.
     
     👉 Значит, дорогие продукты можно хорошо продавать при узкой базе и качественной воронке.
     
     

3. Средний чек ↔ Повторные оплаты

   • Во всех премиальных проектах повторные оплаты минимальны: от 3 до 26.
     
     👉 Это закономерно: дорогие продукты чаще всего одноразовые инвестиции (обучение профессии, коучинг), а не подписка или регулярные курсы.
     
     

4. Средний чек ↔ Открытые письма (OR %)

• OR% здесь заметно выше, чем в массовых нишах: например, personal_growth с чеком 221 тыс ₽ имеет OR = 5,1%.

• Для profession (66 тыс ₽) — OR 2,3%.
  
  👉 Высокий чек часто связан с более узкой и качественной базой: подписчики читают письма внимательнее.

Примечание:

Высокий средний чек даёт:

• Быстрый рост выручки при небольшом числе клиентов.

• Возможность строить бутик-модель с акцентом на персонализацию.

• Высокую маржинальность, так как дорогие продукты легче «держат» расходы на привлечение.

Но при этом:

• Растёт зависимость от малой базы клиентов.

• Сложнее масштабировать объёмы продаж.

• Снижается доля повторных оплат.

4. Разберём таблицу по параметру «Первичные оплаты»

Теперь посмотрим таблицу по параметру «Первичные оплаты» — ТОП-5 школ за прошлый месяц.

Общие наблюдения:

1. Лидер — psychology с 3 343 первичными оплатами, сильно обгоняя остальные ниши.

2. Дальше идут health (1 302 и 1 041), fitness (998) и ещё один health (868).

3. Впервые топ формируют в основном «массовые» ниши с низким или средним чеком.

Корреляции с другими параметрами:

1. Первичные оплаты ↔ Выручка

   • У psychology за счёт 3 343 первых покупок выручка составила 89,6 млн ₽ — здесь работает и масштаб, и высокий LTV.

   • У health при 1 302 первичных оплатах — всего 7,7 млн ₽: заметно ниже из-за маленького среднего чека (2 940 ₽).
     
     👉 Значит, высокая доля первичных оплат — это фундамент для роста выручки, но итоговый объём зависит от среднего чека.
     
     

2. Первичные оплаты ↔ Повторные оплаты

   • fitness показывает уникальный кейс: всего 998 первичных оплат → но 5 879 повторных (!).
     
     👉 Это признак сильной подписочной модели или очень частых регулярных покупок.
     
     

   • У psychology картина обратная: 3 343 первичных и «всего» 1 458 повторных. Значит, у них основной доход идёт именно с привлечения новых клиентов.
     
     

3. Первичные оплаты ↔ Конверсия (CV)

   • Высокая конверсия часто идёт рядом с большим числом первых покупок: fitness (80,3%), health (77,6%), health (76,0%).

   • Но у psychology конверсия ниже (46,8%), хотя именно они лидируют по первичным оплатам.
     
     👉 Вывод: масштаб рекламных кампаний и трафика может компенсировать даже относительно слабую конверсию.
     
     

4. Первичные оплаты ↔ Средний чек

• У лидеров по первичным оплатам средний чек заметно ниже, чем у премиум-направлений:
  • health — 2 940 ₽, 7 718 ₽, 8 586 ₽.
  • fitness — 3 462 ₽.
  
  👉 Чем дешевле продукт, тем проще привлечь «первичку» в большом количестве.

Примечание:

Высокий показатель первичных оплат даёт:

• Расширение базы активных клиентов и перспективу для апселов/кросселов.

• Возможность роста LTV через системную работу с повторными продажами.

• Снижение зависимости от небольшой группы постоянных покупателей.

Но если модель не развивает повторные оплаты, бизнес может «сгорать» на постоянном закупе трафика.

5. Разберём таблицу по параметру «Повторные оплаты»

Теперь посмотрим таблицу по параметру «Повторные оплаты» — ТОП-5 школ за прошлый месяц.

Общие наблюдения:

1. Абсолютный лидер — fitness (5 879 повторных оплат) при сравнительно небольшом числе первичных оплат (998).

2. На 2-м месте personal_growth (3 592) — почти все оплаты идут повторно.

3. Дальше — hobby (1 940), psychology (1 671) и ещё один fitness (1 521).

4. Общая особенность топа: почти все эти проекты делают ставку на возврат клиента, а не только на первичный поток.

Корреляции с другими параметрами:

1. Повторные оплаты ↔ Первичные оплаты

   • fitness: 998 первых → 5 879 повторных (коэффициент ~5,9x).

   • personal_growth: 279 первых → 3 592 повторных (~12,9x!).

   • psychology: 391 первых → 1 671 повторных (~4,3x).
     
     👉 Это яркий сигнал, что модели построены на регулярных подписках, апселах или курсах-модулях.
     
     

2. Повторные оплаты ↔ Выручка

   • Высокое число повторных оплат напрямую влияет на стабильность оборота:
     • personal_growth (22,3 млн ₽) держится почти полностью на лояльных клиентах.
     • fitness (23,8 млн ₽) показывает классический «абонементный» эффект.
     
     👉 Повторные оплаты сглаживают зависимость от закупа трафика.
     
     

3. Повторные оплаты ↔ Средний чек

   • У лидеров по повторным чекам суммы низкие: 2–5 тыс ₽.

   • Это делает модель доступной для массового сегмента, стимулируя регулярные покупки.
     
     👉 Премиальные продукты здесь не попадают в топ, так как дорогостоящие покупки редко повторяются.
     
     

4. Повторные оплаты ↔ Конверсия (CV)

   • Все проекты в топе имеют высокую конверсию: от 71% до 80%.

   • Это означает, что вовлечённые клиенты не только платят повторно, но и хорошо реагируют на новые офферы.
     
     

5. Повторные оплаты ↔ Открытые письма (OR %)

• У psychology OR = 7,8% (выше среднего) — и это помогает удерживать клиентов через коммуникацию.

• У personal_growth OR ниже — 3,0%, но при этом база всё равно возвращается за покупками. 👉 Значит, драйвером повторных оплат может быть не только e-mail, но и другие каналы (мессенджеры, комьюнити, личные кабинеты).
  

Примечание:

Высокий показатель повторных оплат даёт:

• Финансовую устойчивость и предсказуемость оборота.

• Рост LTV и снижение зависимости от рекламного бюджета.

• Возможность строить продуктовую линейку вокруг удержания и апселов.

Фактически, это главный показатель «здоровья» базы: чем больше повторных оплат, тем меньше бизнес зависит от постоянного привлечения новых клиентов.

6. Разберём таблицу по параметру «Открываемость писем (OR %)»

Теперь разберём таблицу по параметру «Открываемость писем (OR %)» — ТОП-5 школ за прошлый месяц.

Общие наблюдения:

1. Лидер — psychology с 20,3% OR и это почти в два раза выше среднего по рынку (обычно 8–12%).

2. Остальные школы держатся в диапазоне 8,9–11,7%, что всё равно считается хорошим уровнем.

3. Попали проекты из ниш с разной стоимостью: от премиальных (psychology, profession) до недорогих (health, painting).

Корреляции с другими параметрами:

1. OR % ↔ Повторные оплаты

   • psychology (704 повторных оплаты) при OR = 20,3% показывает, что активные коммуникации напрямую поддерживают повторные покупки.

   • health и esotericism — при OR 9–12% также имеют заметные повторные оплаты (348 и 218).
     
     👉 Чем выше открываемость писем, тем легче возвращать клиента и подталкивать к дополнительным покупкам.
     
     

2. OR % ↔ Регистрации и первичные оплаты

   • Несмотря на высокий OR, у этих школ количество регистраций небольшое (от 330 до 1 100).
     
     👉 Высокая открываемость чаще встречается у малых и средних баз, где коммуникации персонализированы и не перегружены рассылками.
     
     

3. OR % ↔ Выручка

   • psychology с OR = 20,3% и выручкой 24,1 млн ₽ показывает сильную корреляцию: вовлечённая база даёт хороший денежный результат.

   • Но у painting при OR = 8,9% выручка всего 0,9 млн ₽ — значит, высокая открываемость сама по себе не гарантирует больших оборотов, если база мала.

4. OR % ↔ Средний чек

• Здесь нет прямой зависимости: у лидера psychology чек высокий (25 904 ₽), у health чек мизерный (€85), но оба проекта в топе по OR.
  
  👉 Открываемость зависит скорее от качества коммуникаций и ценности контента, чем от ценового сегмента продукта.

Примечание:

Высокая открываемость писем (OR %) даёт:

• Сильный канал удержания и прогрева базы.

• Возможность дешевле запускать апселы и кросселы через e-mail.

• Косвенный показатель доверия аудитории к бренду и качеству контента.

Проекты с высоким OR обычно имеют лояльное ядро базы, которое можно активировать без больших затрат на новый трафик.

7. Разберём таблицу по параметру «Возраст школы»

Теперь разберём таблицу по параметру «Возраст школы» — ТОП-5 школ по этому критерию.

Общие наблюдения:

1. Самая «старая» школа в топе — psychology, работает уже 9,4 года.

2. Остальные участники находятся в диапазоне 7,5–8,6 лет — это зрелые проекты, прошедшие фазу быстрого роста.

3. Здесь нет совсем «молодых» школ (1–3 года), что подчёркивает: в топ по возрасту попадают проекты, которые выстояли на рынке.

Корреляции с другими параметрами:

1. Возраст ↔ Доля клиентов в базе

   • psychology (9,4 года) имеет 14,6% клиентов от всей базы — это самый высокий показатель.

   • Более молодые школы (earnings, 7,8 лет) — всего 2,4%.
     
     👉 С годами накапливается лояльное ядро покупателей, база перестаёт быть «мертвой».
     
     

2. Возраст ↔ Доля повторных продаж

   • У старейшей школы (psychology) доля повторных — 60%.

   • У более молодых (earnings) — лишь 24%.
     
     👉 С ростом возраста школы налаживается работа с LTV и формируется линейка продуктов для возврата клиентов.
     
     

3. Возраст ↔ Доля выручки от «старых» клиентов (3+ лет)

   • psychology и other показывают 14%.

   • У astrology и health — только 7%.
     
     👉 Старшие проекты лучше удерживают клиентов долгосрочно: у них формируется костяк «вечных студентов».
     
     

4. Возраст ↔ Активность базы

   • По доле активных в течение 90 дней снова лидирует psychology (19,6%).

   • Более «молодые» (earnings) держат лишь 6,3%.
     
     👉 Чем дольше школа на рынке, тем сильнее культура удержания и вовлечения.
     
     

5. Возраст ↔ ARPPU

• Интересно, что старейшая школа (psychology) имеет ARPPU 16 828 ₽, а у чуть более «молодых» (astrology, 8,6 лет) — почти вдвое выше (35 149 ₽).
  
  👉 То есть зрелый возраст школы не всегда означает максимальную монетизацию одного клиента — многое зависит от ниши и ценовой политики.

Примечание:

Высокий возраст школы даёт:

• Репутацию и доверие рынка (бренд успевает закрепиться).

• Наработанные процессы удержания (доля повторных продаж, «старых клиентов»).

• Более высокую активность базы на длинном горизонте.

Но возраст не гарантирует высокий ARPPU — премиальность продукта зависит от стратегии ниши. Старые школы часто зарабатывают масштабом и удержанием, а не «дорогим».

8. Разберём таблицу по параметру «Доля выручки с сегмента младше 30 дней»

Теперь разберём таблицу по параметру «Доля выручки с сегмента младше 30 дней» — ТОП-5 школ.

Общие наблюдения:

1. У всех пяти школ доля свежей выручки очень высокая: от 65% до 81%.

2. Лидирует astrology — 81% дохода формируется за счёт клиентов, привлечённых менее чем за месяц.

3. Даже у «старших» школ, например profession (5,6 лет), текущая выручка на 65% зависит от новых клиентов.

Корреляции с другими параметрами:

1. Выручка 0–30 дн. ↔ Доля повторных продаж

   • Чем выше зависимость от свежей выручки, тем ниже повторные продажи:
     • astrology: 81% новых → повторные продажи всего 38%.
     • other: 78% новых → повторные продажи всего 3%!
     
     👉 Сильная ориентация на «новый поток» почти всегда говорит о слабой системе удержания.
     
     

2. Выручка 0–30 дн. ↔ Активность базы

   • У health (69% свежей выручки) при этом самая высокая доля активных в 90 дней — 58,9%.

   • А у astrology и profession при 70–81% свежей выручки активность очень низкая: 3,9–4,4%.
     
     👉 Это ключевой контраст: не все проекты одинаково умеют «капитализировать» свежий поток в долгосрочную активность.
     
     

3. Выручка 0–30 дн. ↔ Доля клиентов в базе

   • У health доля клиентов в базе 6,8%, тогда как у astrology при огромной базе (649 тыс.) — лишь 1,3%.
     
     👉 Это показывает, что «новая выручка» может быть массовой, но совсем не конвертироваться в реальных клиентов.
     
     

4. Выручка 0–30 дн. ↔ Доля выручки 3+ лет

• У astrology и health (81% и 69%) доля выручки от «старых» клиентов = 0%.

• А у profession (65%) есть хоть небольшой сегмент 3+ лет (3%).
  
  👉 Чем выше зависимость от новых клиентов, тем меньше вклад долгосрочного ядра.

Примечание:

Высокая доля выручки из сегмента младше 30 дней даёт:

• Быстрый рост при активных рекламных кампаниях.

• Возможность масштабироваться за счёт «свежего трафика».

• Краткосрочный всплеск оборотов.

Но одновременно это зона риска: если поток новых клиентов снизится, проект резко потеряет в обороте. Такие школы уязвимы к изменениям в трафике и росту его стоимости. Для долгосрочной устойчивости важно увеличивать долю повторных продаж и «старой выручки».

9. Разберём таблицу по параметру «Доля выручки с сегмента старше 3 лет»

Теперь рассмотрим таблицу по параметру «Доля выручки с сегмента старше 3 лет» — ТОП-5 школ.

Общие наблюдения:

1. Лидеры — fitness (28%) и profession (23%): почти четверть их выручки формируют клиенты, удерживаемые более 3 лет.

2. В среднем по выборке показатель держится на уровне 14–19%, что уже свидетельствует о наличии долгоживущих клиентов.

3. В топе нет «молодых» школ (меньше 5 лет) — только зрелые проекты с историей 7–9 лет.

Корреляции с другими параметрами:

1. Выручка 3+ лет ↔ Доля повторных продаж

   • profession (85% повторных продаж) и fitness (82%) — именно они же лидируют по доле старой выручки.
     
     👉 Чем сильнее развиты процессы удержания и работа с LTV, тем выше доля «долгих клиентов».
     
     

2. Выручка 3+ лет ↔ Доля клиентов в базе

   • У profession клиентов в базе 36,1% (!), что крайне много. И именно они дают 23% старой выручки.

   • У fitness база крупнее (291 тыс.), но доля клиентов «внутри» меньше (11%), хотя они дают 28% выручки.
     
     👉 Долгосрочные сегменты могут формироваться как при высокой доле платящих в базе, так и при большом абсолютном размере базы.
     
     

3. Выручка 3+ лет ↔ Активность (90 дн.)

   • У psychology при 14% старой выручки — самая высокая активность за 90 дн. (19,6%).

   • У fitness при 28% старой выручки — активность ниже (11,3%).
     
     👉 Высокая доля выручки от старых клиентов не всегда означает, что они активно вовлечены здесь и сейчас.
     
     

4. Выручка 3+ лет ↔ Доля свежей выручки (0–30 дн.)

• У painting и psychology выше доля свежей выручки (27–29%), и при этом доля старой выручки меньше (14–19%).

• У fitness и profession баланс обратный: свежая выручка 13–16%, а старая 23–28%.
  
  👉 Это разные стратегии: одни строят рост на постоянном потоке новых клиентов, другие — на длительном удержании старых.
  

Примечание:

Высокая доля выручки от сегмента 3+ лет даёт:

• Финансовую устойчивость и предсказуемость дохода.

• Признак «зрелой» школы, которая не зависит только от трафика.

• Доказательство ценности продукта: клиенты остаются и платят годами.

Это стратегическое преимущество: в условиях роста стоимости привлечения школам с высокой долей «старой выручки» проще поддерживать рентабельность.

1. Выручка

• Высокая выручка достигается разными стратегиями: массовые продажи с низким чеком (psychology) и премиальные продукты с высоким чеком (profession).

• При этом выручка сама по себе не отражает качество процессов: у школ с меньшей выручкой часто выше конверсия, повторные оплаты и открываемость писем.

• Что даёт: масштаб для инвестиций в трафик и продукты, лидерство на рынке, но не всегда устойчивость.
  
  

2. Оплаты

• Топ по количеству оплат занимают школы с доступным средним чеком (fitness, health).

• Чем ниже чек, тем выше частота и массовость оплат.

• Что даёт: большой поток транзакций и лояльную массовую базу, но ограничение по росту выручки без апселов.
  
  

3. Средний чек

• Высокий чек характерен для ниш profession и personal_growth.

• Такие проекты делают меньше продаж, но каждая даёт весомый оборот.

• Повторные оплаты у них минимальны — продукт чаще всего одноразовый (профессия, коучинг).

• Что даёт: быстрый рост оборота с небольшим числом клиентов, высокая маржинальность, но слабая масштабируемость.
  
  

4. Первичные оплаты

• Здесь лидируют массовые ниши (psychology, health, fitness).

• Высокий показатель «первички» говорит о сильном потоке трафика и доступных продуктах.

• Но без системы повторных оплат школа оказывается зависимой от постоянных вложений в рекламу.

• Что даёт: быстрый рост базы и выручки, но риски «сгорания» бюджета.
  
  

5. Повторные оплаты

• Абсолютные лидеры — fitness и personal_growth: коэффициент возврата 5–12 раз выше первичных оплат.

• Массовые продукты с низким чеком стимулируют регулярные покупки.

• Что даёт: финансовую устойчивость, высокий LTV, снижение зависимости от трафика.
  
  

6. Открываемость писем (OR %)

• Наибольшая открываемость у ниш с небольшой или средней базой (psychology, health, esotericism).

• Высокий OR связан скорее с качеством коммуникаций, чем с размером базы.

• Что даёт: дешёвый канал для удержания и апселов, признак доверия аудитории.
  
  

7. Возраст школы

• Старые школы (7–9 лет) показывают более высокий процент повторных продаж и долгоживущих клиентов.

• При этом ARPPU не всегда максимален — премиальность зависит от ниши.

• Что даёт: репутацию, долгосрочные клиенты, устойчивость к колебаниям рынка.
  
  

8. Доля выручки младше 30 дней

• Высокие значения (70–80%) говорят о зависимости от новых клиентов.

• Такие школы быстро растут, но уязвимы к росту стоимости трафика.

• Что даёт: краткосрочный всплеск доходов, но без повторных продаж модель нестабильна.
  
  

9. Доля выручки старше 3 лет

• Лидеры — fitness и profession, у которых до четверти оборота дают клиенты со стажем 3+ лет.

• Это показатель зрелости и сильных удерживающих процессов.

• Что даёт: предсказуемость дохода, независимость от рекламного трафика, высокий уровень доверия к бренду.
  
  

Главный вывод

На рынке онлайн-школ нет универсальной модели успеха.

• Одни выигрывают масштабом и массовыми продажами,

• другие — премиальностью и высоким чеком,

• третьи — системой удержания и повторных оплат.
  
  

Но устойчивый рост и независимость от трафика возможны только там, где выстроена работа с базой и повторные продажи.

1. Общий тренд роста среднего чека с 2020 года

По историческим данным школ в Monitor Analytics  за последние 8 лет видно, что до 2020 года средний чек «плавал» в диапазоне от 1 до 8 тыс. руб. С 2020 года начинается устойчивый рост: на графике это видно по плавному повышению средней линии, которая к 2024 году вырастает до 10–14 тыс. руб.

Сюда входят вообще все оплаты (и больших, маленький продуктов). 

Это связанно с естественным ростом цен по мере развития рынка и школ в частност: повышение ценности образовательных продуктов, появление новых форматов (коучинги, курсы с глубокой проработкой), а также общее увеличение платёжеспособности или готовности платить за онлайн-обучение (особенно в период пандемии и постпандемии).

2. Основные продукты vs. трипвайеры

В школах все заказы условно можно разделить на два основных типа:

1. Основные продукты (дорогие курсы, годовые программы, интенсивы, персональная работа).
2. Трипвайеры (дешёвые «пробные» продукты, короткие вебинары, небольшие курсы-знакомства).

Менеджеры отдела продаж обычно берут в работу (активнее сопровождают) именно крупные заказы, поскольку: 1) школа на них больше зарабатывает (то есть у школы есть выработанный алгоритм по какому заказу звонить в первую очередь), 2) у самих менеджеров мотивация завязана на объёме продаж (процент с суммы).

3. Сравнение заказов «с менеджером» и «всех»

Если отделить заказы «с ОП» от всех заказов по школе, то средний чек «с ОП» оказывается значительно выше. Это понятно, ведь менеджеры работают с более дорогими заказами и увеличивают конверсию дорогих заказов в оплату.

4. Сравнение заказов «с менеджером» и «без менеджера»

Теперь сделаем данные чище и отделим заказы «с менеджером» от заказов «без менеджеров» полностью. И нарисуем два графика для каждого: средний чек созданного заказа и средний чек состоявшейся оплаты.

Если смотреть динамику «созданных» заказов и «оплаченных» заказов внутри каждой из этих категорий, видно, что:

1. Средний чек оплаченного заказа почти всегда ниже, чем средний чек созданного заказа.
2. Это справедливо и в заказах с менеджером, и без менеджера.

Почему оплаченный чек ниже созданного?

• Часть клиентов сокращает заказ при оплате (убирают ненужные модули, выбирают более дешёвый тариф).
• Возможны рассрочки или частичные оплаты (если взносы учитываются отдельно друг от друга, это снижает средний чек «оплаченного» заказа).
• Какие-то сделки вовсе не доходят до оплаты (отказ, недозакрытие), и это тоже искажает статистику.
• Из всего массива заказов с большей вероятностью оплачиваются более дешевые.

5. Почему «созданный» чек выше «оплаченного» при участии менеджера?

В сфере инфобизнеса менеджер нередко выполняет транзакционную задачу: максимально быстро довести клиента «от желания купить — к оплате»

Позитивные гипотезы:

1. Менеджер предлагает сразу максимальную комплектацию (дорогой пакет), чтобы клиент выбрал «лучший» вариант, но вместе с тем предлагает и более дешевую альтернативу, боясь потерять клиента, и часть клиентов всё же выбирает снизить пакет при оплате.
2. Возможно, по умолчанию выставляется «полная цена» курса, но действует система скидок для тех, кто готов оплатить сразу — в итоге оплаченная сумма ниже.
3. Рассрочки: если статистика учитывает взнос по отдлеьности, реальные финальные поступления могут быть выше, но это не отражается в «среднем чеке оплаты» (нужно изучать LTV).

Негативные гипотезы:

1. Менеджеры «недопродают»: исходно ведут дорогую сделку, но теряют часть позиций (даунселл) в процессе, боясь потерять клиента целиком.
2. Имеются внутренние проблемы с обработкой: клиент хочет более дорогой пакет, но менеджер недостаточно проработал возражения, и часть возможностей upsell упущена.
3. Часть заказов так и не доходит до полной оплаты (аннуляция или клиент «передумал»).

7. Главный вывод

• Средний чек в школах растёт: общая тенденция за последние годы положительная, причём скачок явно заметен с 2020 года.
• Всегда существует разрыв между «созданным» и «оплаченным» чеком, так как часть позиции срезается по пути к оплате.
• Чтобы сократить разрыв, стоит проанализировать процесс оплаты (рассрочки, скидки, причины отказов), а также систему мотивации менеджеров – тогда удастся повысить долю реально оплаченных крупных сделок.

Это же жесть цифры! Кажется, что мы звоним гораздо больше, а разговоров при этом не прибавляется. В среднем только с 6 из 10 заказов менеджеру удается завязать разговор — получается, половина заказов остаётся без внятного диалога.

В Monitor Analytics разговором считается звонок продолжительностью от 25 секунд. Всё, что меньше, — это роботы, отказы и недозвоны.

Давайте повторим сначала: по каждому заказу менеджеры делают в среднем по 4 звонка, но только каждый второй доводится до разговора. Значит, чтобы один раз поговорить и сделать попытку дожима, приходится совершать 8 звонков. Важно отметить, что здесь не учитываются нулевые заказы и чекины на вебинары.

Тем не менее общее количество звонков и разговоров мы фиксируем. Сейчас только 14% звонков заканчиваются разговорами — при том, что в 2023 году этот показатель составлял 17–19%, а в 2021 доходил до 20%.

Частота звонков растёт, конверсия в разговор падает. Однако справедливости ради нужно отметить, что и количество разговоров на один созданный заказ также увеличивается.

Видно, что процесс коммуникации с потенциальными клиентами становится всё более многоэтапным, а результаты при этом ухудшаются: доля звонков, заканчивающихся полноценным разговором, снижается с годами. С одной стороны, менеджеры увеличивают частоту контактов (больше звонков), с другой — добиться разговора становится сложнее. Влияние может оказывать множество факторов: возрастает конкурентность рынка, клиенты неохотно берут трубку от незнакомых номеров, да и сами менеджеры не всегда успевают качественно отрабатывать каждый заказ, если нагрузка велика.

Важно отслеживать не только общее число звонков и долю «успешных» (длинных) разговоров, но и причины недозвонов (например, время, в которое совершаются звонки, используемые номера, стили общения). Также стоит искать способы улучшить качество диалогов, чтобы даже при меньшем числе звонков увеличить конверсию — например, за счёт индивидуального подхода к каждому клиенту, сегментирования базы и грамотного планирования времени звонков.

Система мониторинга (такая, как Monitor Analytics) даёт основную статистику, но нужно глубже разбираться в характере разговоров, отслеживать результаты продолжительных звонков и выявлять эффективные сценарии. В противном случае, даже при росте количества сделанных звонков, общее число реальных контактов и продаж может не расти или даже снижаться.

Вот тут лучше видно: обратите внимание на зелёную линию. Разговоров на созданный платный заказ становится заметно больше. Это те же самые данные (как в предыдущем посте), только теперь ось зелёного графика перенесена на правую сторону. Всегда обращайте внимание на масштаб.

Корреляция двух графиков налицо: чем больше звонков, тем больше разговоров. Если есть разговор, то есть попытка продать или квалифицировать лид.

Можно предположить, что зависимость между этими двумя графиками, возможно, не такая сильная, как кажется на первый взгляд, и существуют иные, более значимые факторы, влияющие на конверсию в разговор. Однако обратите внимание не только на тренд, но и на «ландшафт» обеих линий: на всех участках они двигаются синхронно.

На данный момент я предполагаю, что на рынке пока нет более весомого фактора, чем напор в наборах, если нужно действительно поговорить с человеком. Хотите разговаривать дольше 25 секунд? Тогда придётся «добавить агрессию». Всё остальное уже стало гигиенической нормой.

Из этого анализа видно, что между количеством звонков и числом разговоров действительно есть прямая связь: когда менеджеры проявляют настойчивость и совершают больше попыток, они получают и больше разговоров. Однако не стоит сводить всю картину лишь к агрессивности набора — возможны и другие факторы влияния: время звонка, сегмент клиентов, система «подогрева» лида и т. д. В то же время, синхронность динамики двух графиков говорит о том, что качественные изменения в подходе к звонкам (в том числе более агрессивные действия) играют сейчас действительно важную роль в росте конверсии.

Главный вывод: если ваша цель — получить больше полноценных разговоров, то без увеличения активности менеджеров (а зачастую и их напора) достичь результата сложно. При этом «агрессия» не всегда означает негативный опыт для клиента: правильный сценарий, своевременный контакт и понимание болей и интересов собеседника могут сделать звонки более продуктивными, не превращая их в давление.

На графике представлена метрика доли клиентов среди когорт (зеленая линия). Фиолетовые столбики — это объем регистраций. Чем больше времени проходит, тем больше доля клиентов в когорте — все логично.

На основе предоставленных данных можно выделить ключевые с ходу говорить про медленную конверсию базы в платящих клиентов на рынке: 18% является хорошим результатом по когорте, но за 5 лет...

Я за основу анализа беру 12%. Это является нормой для оценки масштабирования школы. Рынок до 12% доходит за 3 года. Это слишком медленно. Есть примеры, которые показывают 12% на дистанции в год, то есть в 3 раза быстрее:

Эти школы используют передовые методики работы с базой, увеличивая долю повторных покупок и общую вовлечённость пользователей.

Многие онлайн-школы не используют свою базу эффективно, а их стратегии монетизации оказываются недостаточно продуктивными.

Читайте про метрику Paying Share подробнее в посте: https://t.me/sedovlink/1388

На графике представлена метрика доли клиентов среди когорт (зеленая линия). Фиолетовые столбики — это объем регистраций. Чем больше времени проходит, тем больше доля клиентов в когорте — все логично.

На основе предоставленных данных можно выделить ключевые с ходу говорить про медленную конверсию базы в платящих клиентов на рынке: 18% является хорошим результатом по когорте, но за 5 лет...

Я за основу анализа беру 12%. Это является нормой для оценки масштабирования школы. Рынок до 12% доходит за 3 года. Это слишком медленно. Есть примеры, которые показывают 12% на дистанции в год, то есть в 3 раза быстрее:

Эти школы используют передовые методики работы с базой, увеличивая долю повторных покупок и общую вовлечённость пользователей.

Многие онлайн-школы не используют свою базу эффективно, а их стратегии монетизации оказываются недостаточно продуктивными.

Читайте про метрику Paying Share подробнее в посте: https://t.me/sedovlink/1388

Собирал общие данные по выборке школ в Monitor Analytics:

— собраны данные за 4 года

— в анализ вошло 17 444 164 561 руб.

Анализ выручки за последние четыре года показывает одну яркую тенденцию: в ноябре каждого года происходит значительный рост дохода благодаря запускам и акциям на Черную пятницу.

Что говорят цифры:

• 2020 год — постепенный рост выручки с резким всплеском в ноябре.
• 2021 год — стабильная выручка в течение года и заметный подъем в ноябре.
• 2022 год — небольшие колебания дохода и существенный рост в ноябре.
• 2023 год — устойчивый рост с пиковыми показателями в ноябре.

Проводить Черную пятницу в ноябре нужно на 100%.

Специальная технология игровых акций по сравнению с обычными доходнее в 2 раза. 

ЧП традиционно более доходная, чем Новогодняя акция. И более популярная в проектах. Поэтому доход в декабре в своей массе у проектов ниже дохода ноября. Но при этом и провала по доходу нет.

Проводите обе акции. Детальные данные говорят, про сверх выгоду как ноября, так и декабря при проведении двух акций.  

Приходите ко мне на проработку акции. 

✅ Технология описана

✅ Результат прогнозируемый

✅ Есть методика расчета

✅ Сотня проектов позади

✅ Формат решения задачи оптимальный

Помогу разработать эффективную стратегию: https://sedov.link/gamesale

На графике представлена динамика выручки на одну регистрацию в год регистрации за период с 2020 по 2024 год. То есть, если регистрация была в 2021 году, то смотрим сколько денег эта регистрация принесла за весь год. График построен на основе данных объемом 10 874 298 регистраций и 17 млрд выручки.

Поведение графика:

1. 2020 год: пик выручки на одну регистрацию — 2213 рублей. Это было время, когда трафик относительно легко монетизировался, а конкуренция на рынке онлайн-образования была ниже.
   

2. 2021 год: резкое снижение выручки на 52% до 1063 рублей. Это связано с насыщением рынка и увеличением объема регистраций, которые, однако, не привели к пропорциональному увеличению дохода. В этот год рынок еще не задумывался о работе с базой и проще было качать трафик. Это понятнее и лучше поддается анализу. Поэтому большая часть регистрации оказывались брошенными по этогу к концу года.
   

3. 2022 год: продолжение снижения выручки на 19% до 857 рублей. Это свидетельствует о кризисе, вызванном недостаточной эффективностью работы с аудиторией и ухудшением экономики трафика. Сама аудитория быстро отказывалась покупать. Поэтому сильно просели конверсии холодного трафика.
   

4. 2023 год: рост выручки на 60% до 1374 рублей. Это связано с массовым внедрением методик работы с базой, что позволило школам эффективнее монетизировать старых пользователей. Новый трафик «насаживался» новую политику работы с базой и поэтому в рамках года лучше окупался.
   

5. 2024 год: незначительное снижение на 2% до 1349 рублей. Несмотря на небольшое снижение, это подтверждает устойчивость результатов 2023 года и свидетельствует о стабилизации доходов от работы с базой. Данные сняты в октябре. Впереди еще два активных месяца, которые должны дать лучший результат за 4 года по доходу с регистрации.

Можно подумать, что всему вина колебания в количестве регистраций. Но нет. Ниже график регистраций по месяцам. Каждый месяц уже пятый год регистраций все больше и больше: 

Рекомендации Monitor Analytics:

1. Тренд на работу с базой. С 2023 года школы начали активно внедрять технологии работы с базой, что привело к увеличению выручки даже в условиях роста стоимости трафика.

2. Необходимость регулярных аудитов. Анализ данных и внедрение методик работы с базой являются ключевыми факторами роста выручки. Регулярные аудиты позволяют определить слабые места и эффективно использовать уже имеющуюся аудиторию.

3. Ключевая роль работы с базой. Будущее онлайн-школ зависит от способности не только привлекать новый трафик, но и грамотно монетизировать существующую аудиторию. 

Аудит работы с базой можно провести тут: https://sedov.link/marketing

На предоставленных графиках показана статистика email-рассылок онлайн-школ, которая включает метрики открытия писем (Open Rate, OR), прочтения (Просмотрено). Тренд построен на основе данных по 1 684 086 043 отправленным письмам, которые дали 139 660 029 просмотров.

Текущая ситуация с OR

Открываемость (OR) демонстрирует устойчивое снижение с 2020 года, начиная с 20% и опускаясь до 6,1% к ноябрю 2024 года. Последний раз метрика OR была выше 10% в августе 2022.

При этом говорить про усталость аудитории к каждому проекту в отдельности не приходится. Количество отправленных писем в месяц на одного подписчика из базы снизилось до 24 штук к октябрю 2024 года:

Это в 1,75 раз меньше, чем в феврале 2020 года. Частично это связано тем, что есть огромный пласт аудитории, который никак не задействован в школах (приходите обязательно на разбор). С другой стороны есть тренд на экологичность рассылок, что наблюдается в некоторых проектах.

Как следствие: падение открываести не может быть связано напрямую с более жесткой коммуникацией через email.

Причины падения OR

• Отсутствие долгосрочных стратегий удержания. Большинство проектов сосредоточены на краткосрочных продажах, игнорируя вовлечение и удержание аудитории. Лояльные подписчики не получают ценности от рассылок, что снижает их интерес к письмам.

• Высокая конкуренция за внимание. Количество входящих писем в почтовых ящиках пользователей значительно увеличилось. Несмотря на то, что частота отправляемых писем в каждом проекте в среднем снизилась, проектов стало больше. Конкуренция за внимание внутри почтовика стала такой же жесткой, как и в рекламе, что приводит к снижению среднего уровня открываемости

• Рост ожиданий от рассылок. Из-за появления успешных лидеров рынка с высокими показателями (OR до 15%) ожидания подписчиков от контента рассылок выросли. Проекты, не соответствующие этим ожиданиям, теряют аудиторию и фиксируют падение OR.

🎁 Подключите модуль рассылок Monitor Analytics за 1 р.: https://sedov.link/1rub_email_7

На предоставленных графиках показана статистика email-рассылок онлайн-школ, которая включает метрики процент отписки (Unsubscribe Rate, UR), количество отписок (Отписки). Тренд построен на основе данных по 1 684 086 043 отправленным письмам, которые дали 3 776 938 отписки. UR как показатель отражает эффективность работы с имеющейся аудиторией.

Текущая ситуация с отписками

На графике видна волнообразная динамика процента отписок (UR) с периодическими пиками и спадами. 

В 2020–2022 годах UR варьировался между 0,2% и 0,4%, с особенно заметным пиком в 2022 году. Пиковое значение 0,5% принадлежит январю 2022.

К июню 2024 года показатель снизился до рекордного значения 0,1%.  

Причины локальных всплесков

Пики UR связаны с активными не правильными маркетинговыми кампаниями, направленными на аудиторию, что приводит к раздражению подписчиков. Если хотите знать как правильно выстроить маркетинг на базу, приходит не персональный разбор.

Увеличение абсолютного значения отписок со временем естественно. Я предлагаю игнорировать этот график. Ключевой показатель для нас UR в процентах. То есть конверсия из доставленных писем в отписку. Сама база за этот период выроста в 18 раз, а количество отписок выросло в 6,5 раз:

Трафик стабилен в отписках

Стабильный показатель в количестве отписок (зеленая линия на первом графике), указывает на стабильное качество в привлечении новых подписчиков.

🎁 Подключите модуль рассылок Monitor Analytics за 1 р.: https://sedov.link/1rub_email_7