Тендеры и лиды
Информация
Буквально лет десять назад главной проблемой образовательных платформ была нехватка данных. Компании не понимали, как пользователи проходят курсы, где теряют интерес, какие материалы работают лучше, а какие хуже. Любое решение принималось скорее на интуиции, чем на фактах.
Сегодня ситуация изменилась кардинально. Современные платформы знают почти все. Каждое действие ученика превращается в событие: вход в систему, просмотр урока, выполнение задания, прохождение теста, просмотр вебинара, оплата подписки, обращение в поддержку.
У крупных платформ ежедневно собираются миллионы записей. Дашборды переполнены метриками, команды аналитики растут, BI-системы становятся сложнее.
Но возникает парадокс. Несмотря на огромные объемы данных, многие EdTech-компании до сих пор не могут ответить на самый важный вопрос: что на самом деле происходит с учеником? Почему человек, который активно учился месяц назад, внезапно исчезает? И самое главное — почему компании видят тысячи цифр, но не видят самого человека за этими цифрами?
Представьте типичную встречу продуктовой команды.
На экране демонстрируются десятки графиков, где видно, что удержание первого дня выросло на 2%, среднее время в уроке — на 14%, конверсия в следующий модуль — на 5%, а процент завершения курса держится на целевом уровне. Выглядит хорошо, правда?
Но затем руководитель задает простой вопрос: “А почему за последние два месяца количество продлений подписки снизилось?”
А в ответ тишина.
Данные есть? Есть.
Отчеты есть? Есть.
Графики есть? Есть..
А вот понимания причин — нет.
К сожалению, это не исключение, а новая норма для рынка. По данным аналитиков отрасли, многие образовательные компании уже сталкиваются с так называемым «аналитическим шумом» — ситуацией, когда объем информации растет быстрее, чем способность бизнеса извлекать из нее смысл.
Большинство образовательных продуктов сегодня выглядят как хорошо настроенные цифровые фабрики данных.
У команды есть:
показатели удержания;
показатели вовлеченности;
конверсии между этапами воронки;
показатели завершения курсов;
платежная аналитика;
продуктовые метрики.
Каждую неделю проходят встречи, на которых обсуждаются десятки графиков. Вот только почти все эти показатели описывают состояние платформы.
Да, физически обучение ведется на платформе, но в действительности оно происходит в голове человека. Именно здесь появляется фундаментальный разрыв.
Например, система может показать, что пользователь посмотрел 95% видеоурока.
Для аналитики это хороший сигнал. Но ученик внимательно изучал материал на самом деле? А может он включил видео фоном во время поездки на работу и ничего не понял? Или понял настолько быстро, что ему стало скучно?
Метрика не знает ответа. Она фиксирует действие, но не понимает его смысл.
Итак, перед вами два ученика, которые проходят один и тот же курс.
Оба заходят на платформу каждый день, проводят примерно одинаковое количество времени в системе. Для аналитики они практически идентичны, но в реальности ситуация не столь однозначна.
Первый ученик быстро осваивает материал, выполняет задания без проблем и движется вперед.
Второй уже несколько недель пытается разобраться в одной теме, постоянно возвращается к урокам и начинает терять уверенность.
Через месяц первый покупает следующий курс, а второй отменяет подписку.
Если смотреть только на продуктовые метрики, различия между ними становятся заметны слишком поздно, когда пользователь уже ушел и ситуацию невозможно исправить.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13590 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
В последние годы любимое слово EdTech — вовлеченность, и ее очень часто путают с активным обучением.
Более того, иногда высокая вовлеченность может сигнализировать о проблеме.
Например, студент пять раз подряд пересматривает один и тот же урок по математике. С точки зрения аналитики он демонстрирует образцовое поведение, а вот с точки зрения образования он может находиться в тупике. Если компания не различает эти сценарии, она начинает оптимизировать не обучение, а активность, а это очень разные вещи.
Все чаще EdTech-компании узнают об оттоке только тогда, когда он уже произошел. Ученик перестает заходить на платформу, не продлевает подписку или бросает курс на середине, и лишь после этого команда начинает искать причины, в какой момент что-то пошло не так.
Но вы должны понимать, что решение уйти редко принимается в последний день. Как правило, ему предшествует длинный период постепенной потери интереса, который может растягиваться на недели или даже месяцы. И в какой-то момент обучение перестает приносить ощущение движения вперед, а вместе с ним исчезает и мотивация продолжать.
В результате компания собирает огромное количество данных о пользователе, но не замечает очевидного: перед ней уже несколько недель развивается сценарий будущего оттока. Аналитика фиксирует симптомы, но не связывает их между собой, поэтому бизнес узнает о проблеме только тогда, когда повлиять на ситуацию уже практически невозможно. Это похоже на ситуацию, когда пожарную сигнализацию подключают не к датчикам дыма, а к пепелищу: сигнал поступает точно, но слишком поздно.
Именно поэтому одна из главных задач современного EdTech заключается в том, чтобы научиться видеть за данными историю ученика целиком. Потому что удержание начинается в тот момент, когда человек впервые сталкивается с трудностями и начинает постепенно терять интерес к обучению.
Самые сильные игроки рынка начинают смещать фокус с анализа отдельных событий на понимание образовательного пути человека.
Для них уже недостаточно знать, сколько уроков открыл пользователь или сколько минут провел на платформе. Гораздо важнее понять, как меняется его мотивация, где возникают сложности, насколько уверенно он осваивает материал и какие факторы помогают ему двигаться вперед.
По сути, EdTech постепенно переходит от аналитики платформы к аналитике обучения. Это принципиально разные подходы. В первом случае компания изучает продукт: клики, переходы, посещаемость, конверсии. Во втором — самого ученика: его прогресс, вовлеченность, уровень понимания материала, вероятность оттока и готовность продолжать обучение.
Именно здесь проходит граница между платформой, которая просто фиксирует события, и платформой, которая действительно понимает, что происходит с человеком в процессе обучения.
В ближайшие годы это различие станет одним из главных конкурентных преимуществ на рынке. Потому что курсы, интерфейсы и маркетинговые механики можно скопировать. А вот способность вовремя увидеть, что ученик начинает терять интерес, столкнулся с трудностями или нуждается в поддержке, становится гораздо более ценным активом.
Сегодня данные об ученике обычно разбросаны по разным системам. В одной хранится информация о прохождении курсов, в другой — результаты тестов, в третьей — история общения с наставниками, в четвертой — данные о посещаемости и активности. Каждая из этих систем по-своему полезна, но ни одна не дает целостного представления о том, что происходит с человеком. В результате компания знает множество фактов об ученике, но не может увидеть взаимосвязи между ними.
Цифровой профиль решает эту задачу. Он объединяет разрозненные данные в единую модель и позволяет смотреть не на отдельные действия пользователя, а на его образовательную траекторию в целом. Благодаря этому становится понятно, как меняется поведение ученика со временем, где появляются первые признаки потери мотивации, какие темы вызывают сложности и насколько высок риск того, что он прекратит обучение.
Именно такой подход мы развиваем в livedigital. Для нас важно не просто показать образовательной компании очередной набор данных, а помочь увидеть за этими показателями конкретного человека. Когда все данные собираются в единый цифровой профиль, становится реально заметить закономерности, которые практически невозможно обнаружить при анализе отдельных метрик.
Например, ученик может по-прежнему регулярно заходить на платформу, поэтому классические показатели вовлеченности не вызывают тревоги. Однако цифровой профиль покажет, что он опаздывает на занятия, реже участвует в обсуждениях и почти не взаимодействует с наставником. По отдельности эти сигналы выглядят незначительными, но вместе они формируют понятную картину: человек постепенно теряет уверенность в своих силах и находится в зоне риска.
В этом и заключается ключевое отличие нового подхода к образовательной аналитике. Вместо того чтобы фиксировать уже случившийся отток, компания получает возможность видеть его предпосылки заранее и работать с ними до того, как ученик примет решение уйти. По сути, цифровой профиль превращает данные из инструмента наблюдения в инструмент понимания и позволяет перейти от реактивного управления обучением к проактивному.
В условиях, когда данные есть у всех, конкурентным преимуществом становится способность понять, что именно происходит с человеком в процессе обучения и какая помощь ему нужна в конкретный момент времени.
За каждым кликом стоит человек со своими целями, страхами, мотивацией и трудностями. И пока EdTech видит только клики, он понимает лишь малую часть того, что действительно происходит в обучении.
Парадоксально, но факт: главный дефицит современного EdTech — не данные. Главный дефицит — понимание человека.
