Кратко и по делу — набор продуктовых и ценовых изменений + как их тестировать и измерять эффект.
Продуктовые изменения (фокус на первых 30 дней)
- Улучшенный онбординг: короткий стартовый курс, 1–2 обязательных шага (профиль, цель, первый модуль) + автоматические напоминания и чек‑пойнты. Цель: снизить фрикцию первых сессий.
- "Quick wins": первые 2–3 урока дают видимый результат/сертификат/практическую задачу — повышает мотивацию продолжать.
- Дривинг контента (content drip) вместо одновременного доступа: открывать модули по расписанию, чтобы растянуть вовлечённость.
- Кураторство/менторство в первый месяц: групповые Q&A, 1:1 с наставником или тревожные уведомления при простое.
- Коучинговые и социальные элементы: cohort‑старты, форумы, проекты в командах — социальное обязательство снижает отток.
- Гарантия/рефанд: «если не доведём до первого результата — вернём деньги» (короткий период) — уменьшает барьер покупки.
- Микроформаты и задания: короткие практические задания с богатой обратной связью, чтобы студент чувствовал прогресс.
- Показатели прогресса и бейджи + виджет «сколько до сертификата» — удержание через визуализацию цели.
Ценовая политика и тарифы
- Многоуровневые планы: бесплатный триал (7–14 дней) + месячная подписка + скидка за предоплату 3/6/12 месяцев. Примерные варианты: месячный $€X_m$, квартал $€X_q=2.7\times X_m$, год $€X_y=9\times X_m$ (анкоринг).
- Снижение цены первого месяца (onboarding price): первая подписка на месяц по сниженной цене или первый месяц за €1 — эксперимент для снижения барьера и повышения R1.
- Плата за результат/ISA или отложенная оплата: для курсов с трудоустройством — частичная оплата после устройства на работу (регулируется законодательством).
- Частичная предоплата + автоматическое продление с напоминанием за 7 дней; возможность «паузы» вместо отмены.
- Loyalty‑скидки и кредит на дополнительные курсы после первого месяца (инцентивы за оставление).
- Бандлы и апсейл: базовый план + платный career pack (репетитор, CV, интервью) — повышает ARPU без повышения базового churn.
Эксперименты и A/B‑тесты (что тестировать и как)
- Тест 1: First‑month price $€1$ vs full price — метрика: retention at 30 days $R_{30}$.
- Тест 2: Наличие ментора в первых 30 дней vs без — метрика: $R_{30}$, completion rate first module.
- Тест 3: Drip vs full access — метрика: active days in month, $R_{30}$.
- Для каждого теста фиксировать: cohort size $n\ge 500$ (или расчёт размера через power‑анализ), duration $4-8$ недель.
Ключевые метрики и формулы (KaTeX)
- месячный отток (churn) $c$; месячная удерживаемость $r=1-c$.
- удержание после 1 месяца $R_1=r$.
- если ARPU — средний доход в месяц, LTV (упрощённо при постоянном churn)
$$LTV=\frac{ARPU\times margin}{c}$$ - payback period (месяцы)
$$Payback=\frac{CAC}{ARPU}$$ - ценовая эластичность (оценивать при изменении цены):
$$\epsilon =\frac{\Delta Q/Q}{\Delta P/P}$$ - измеряйте также: активные дни в месяц, completion rate первого модуля, NPS после 2 недель.
Рекомендации по приоритету внедрения (быстрый порядок)
1. Внедрить улучшенный онбординг + quick‑wins (низкая сложность, высокий эффект).
2. Запустить первый месяц по сниженной цене или месячный триал €1 и A/B‑тестировать.
3. Добавить менторство/живые сессии для первых 30 дней (или выборочно для cohorts).
4. Ввести планы с предоплатой и скидками (3/6/12 мес) и опцию паузы.
5. Экспериментировать с ISA/платой за результат для релевантных курсов.
Ожидаемые эффекты и как их оценивать
- При успешных изменениях цель: увеличить $R_{30}$ на $+10\%–30\%$ в зависимости от ниши. Следите за балансом: рост удержания должен увеличивать LTV достаточно, чтобы покрыть возможную потерю ARPU при скидках.
- Оценивать изменение LTV и payback после каждого теста; прекращать или масштабировать изменения, если $\Delta LTV>0$ и $Payback$ улучшается или остаётся в приемлемых пределах.
Если нужно — могу предложить конкретные варианты тарифов и сценарии расчётов LTV/CAC под ваши текущие цифры (ARPU, CAC, churn).