×
Россия +7 (495) 139-20-33

Как в SkyEng срезают затраты на привлечение клиентов, сохраняя трехкратный рост

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
3 7710

Любая компания заинтересована в росте. Привлечение новых клиентов – одна из целей, которая позволяет достичь запланированных коммерческих показателей. Если бизнес неправильно выберет каналы и способы привлечения потребителей, он потеряет время и деньги.

В июне 2019 года в рамках онлайн-конференции Growth Marketnig Summit Глеб Сологуб, Product Manager AI/ML в компании SkyEng, рассказал, как онлайн-школа решает задачи по привлечению клиентов и сохраняет трехкратный рост каждый год, урезая sales cost. SEOnews предлагает обзор доклада.

Как онлайн-школа SkyEng режет sales cost, сохраняя трехкратный рост

Про маркетинг

SkyEng – это одна из крупнейших онлайн-школ по изучению английского языка в России. В ней обучаются свыше 73 тыс. учеников. В последние несколько лет компания придерживается Performance-подхода. Основная цель всех маркетинговых подразделений школы – сделать так, чтобы пользователь купил уроки.

Для привлечения лидов компания использует различные каналы: партнерские программы, контент-маркетинг, активные продажи, холодные звонки и другое. Благодаря работе команды онлайн-школа каждый год привлекает в 3 раза больше учеников в течение последних 6 лет.

Отдел продаж входит в структуру команды маркетинга. При этом сам отдел продаж имеет несколько подразделений. Каждое подразделение участвует в воронке продаж и имеет общий ключевой показатель эффективности (KPI) – оплата уроков пользователем.

Про воронку продаж

Еще совсем недавно воронка продаж в SkyEng состояла из шести уровней-шагов.

Этапы воронки продаж

Шаг 1. Регистрация пользователя на сайте или лендинге с предложением записаться на бесплатный вводный урок, оставив контактные данные.

Шаг 2. Звонок продажников первой линии, уточнение потребностей клиента, удобного времени для занятий, запись на вводный урок.

Шаг 3. Вводный урок с методистом, цель которого – произвести максимальный «вау-эффект» на клиента, выявить потребности и сформировать ценностное предложение, чтобы пользователь захотел купить прямо во время занятия. Если продажу сделать не удалось, методист передавал всю информацию по клиенту в отдел продаж второй линии.

Шаг 4. Звонок второй линии продаж для отработки возражений. Чаще всего на этом этапе продажу удавалось закрыть.

Шаг 5. Оплата пакета уроков

Шаг 6. Подбор преподавателя, который будет вести все последующие занятия.

Про потери воронки продаж

Эта воронка была довольно эффективна, но имела потери на некоторых этапах. Конверсия из записи на вводный урок в выход на вводный урок составляла порядка 50%. То есть половина из тех, кто общался с продажником и записывался на занятие, в назначенное время на урок не выходил.

Конверсия из вводного урока в оплату держалась в районе 30%. То есть только треть всех вышедших на бесплатное занятие решали продолжать обучение. Остальные 70% клиентов отваливались на этом этапе.

Если считать расходы компании, то проведение бесплатного урока обходилось примерно в 600 рублей. Но если пересчитывать стоимость урока с учетом отвалившихся клиентов, то каждое бесплатное занятие стоило школе 4 тыс. рублей. Это очень дорого.

Про овербукинг

Аналитики компании постоянно думают над тем, как сократить расходы. Например, было предложено решение убрать вводные уроки и посмотреть, что получится. Конверсия без проведения вводных уроков упала в три раза. Тогда специалисты стали искать решение, как сократить затраты на проведение бесплатных занятий.

В 2018 году в SkyEng была такая практика: когда человек записывался на определенный день и время, за ним закреплялся конкретный методист для проведения урока. Но так как на урок выходила только половина записавшихся, методист простаивал 50% времени, получая за это зарплату. Чтобы сократить затраты, было решено сделать овербукинг, то есть специально записывать больше людей на ограниченное количество уроков.

Компания убрала жесткую привязку каждого записавшегося к конкретному преподавателю и создала пул свободных методистов. Возникла новая проблема – в некоторые дни людей приходило больше, чем было преподавателей. На предложение перенести урок на другой день 80% клиентов отвечали отказом. Многие из них разочаровывались и уходили. Стали придумывать другие решения.

Про эксперименты и вероятности

В школе заметили, что есть несколько каналов, по которым люди приходят записываться на бесплатный урок:

  • горячие каналы (в основном, реферальные) приводят замотивированных людей, которые хотят срочно учить английский язык,
  • теплые каналы,
  • холодные каналы (телемаркетинг и т.д.) приводят случайных людей, которые оставляют заявки на уроки и часто потом пропадают.

Доля тех, кто записался и выходил на урок, в зависимости от каналов выглядела так:

Коэффициент выхода на бесплатный урок в зависимости от каналов в SkyEng

В компании решили сделать приоритеты в очереди на бесплатный вводный урок. На клиентов с горячих каналов отводить больше методистов из пула, на пользователей с холодных каналов выделять меньше преподавателей.

Более гибкий подход улучшил ситуацию, но потери клиентов продолжались. Новая формула расчета не учитывала мотивированных людей, которые приходили с холодных каналов, но из-за нехватки методистов не попадали на урок.

Онлайн-школа продолжила эксперименты. Сначала увеличили пул методистов. Потери клиентов сократились с 20% до 10%, при этом возросли затраты на преподавателей. Было решено искать другие варианты.

Команда аналитиков предложила делать прогноз: рассчитать вероятность выхода на урок для каждого нового клиента, построить совместное распределение и доверительный интервал и, исходя из этого, выделять преподавателей. В дни, когда по прогнозам ожидалось больше людей, чем есть в пуле методистов, решили привлекать дополнительных преподавателей и отдавать вводные уроки им.

Формула, по которой в SkyEng рассчитывают вероятность выхода клиента на бесплатный урок

По формуле можно рассчитать распределение для любого количества клиентов и построить диаграмму, чтобы понять, сколько человек в конкретный день ожидается на урок.

Распределение вероятности выхода на урок в SkyEng

На представленной диаграмме видно, что с вероятностью 90% на урок выйдет не более 52 человек.

Про сложности

Компания придумала, как рассчитать вероятность выхода клиентов на бесплатные занятия, и сэкономить 45% затрат на вводные уроки, не теряя ни одного клиента. Проблема состояла в том, что считать вероятности на каждый день с разным количеством пользователей довольно сложно. Внедрение машинного обучения обходилось слишком дорого. Было решено работать над улучшениями на других этапах воронки продаж.

Про новые решения

Как бы отлично ни проходил урок, как бы ни были довольны клиенты, среди них всегда найдутся те, кто не купит. Что можно с ними сделать? В компании решили до проведения уроков строить прогнозы по каждому клиенту, с какой вероятностью тот или иной человек купит полный курс. Если вероятность оплаты низкая, зачем тратить ресурсы отдела продаж на такого клиента? Он может записаться сам или через робота.

В SkyEng автоматизировали процесс и сократили затраты на привлечение клиентов за счет уменьшения человеческого фактора.

Получился новый вариант воронки:

  1. Клиент регистрируется. 
  2. Записывается на урок самостоятельно или через робота. Клиентам, которые с высокой вероятностью купят обучение, по-прежнему звонят продажники. 
  3. Проводится самостоятельный урок, урок с роботом или с методистом. 
  4. Оплата курса. 
  5. Подбор или самоподбор преподавателя.

Новый вариант воронки продаж в SkyEng

Благодаря автоматизации каждого этапа воронки компании удается получить больше данных и понять, как вести себя с клиентом: оправить его на самообучение на вводном уроке, к роботу или выделить преподавателя. За счет таких решений, автоматизации, машинного обучения SkyEng удается сэкономить более 300 млн руб. в год и сохранить трехкратный рост.

Ознакомиться с полной видеоверсией доклада можно по ссылке.

(Голосов: 5, Рейтинг: 4.8)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Ане Макаровой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Игорь Криничкин
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Игорь Криничкин
    5 месяцев назад
    Спасибо, интересный доклад.
    -
    0
    +
    Ответить
  • Дмитрий Севальнев
    107
    комментариев
    0
    читателей
    Дмитрий Севальнев
    6 месяцев назад
    Спасибо за текст, а ссылки на источник нет, хочется посмотреть расширенный вариант.

    а. Вот тут подправьте: «На представленной диаграмме видно, что с вероятностью 90% на урок выйдет 52 человека.», правильно будет так: «На представленной диаграмме видно, что с вероятностью 90% на урок выйдет не более 52 человек.»

    б. «SkyEng удается сэкономить более 300 млн руб.» речь о сумме в год?
    -
    1
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
14
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
#SEOnews14: мы празднуем – вы получаете подарки!
Анна Макарова
362
комментария
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Гость, добрый день! С победителями мы связывались сразу после розыгрыша. Если мы вам не написали, значит, ваш номер не выпал. Но не расстраивайтесь, у нас обязательно будут новые розыгрыши!
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
Блорик Саакашвили
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Блорик Саакашвили - Ну а так конечно согласен видно что у автора статьи не такие и глубокие знания...
Как ускорить сайт на WordPress, чтобы получить 100/100 в Google PageSpeed Insights
Георгий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Георгий - Все что рекомендуется в этой статье есть у w.tools. Ни разу не пожалел что подключился. Своя CDN сеть, кеш статики и динамики, минификация js\css и кешируемого html, оптимизация всех типов картинок и еще куча всего полезного. Сайт летает и я не знаю проблем. Могу рекомендовать от души.
Война с дубликатами. Как нужно и как не нужно канонизировать URL
Ann Yaroshenko
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ann Yaroshenko - Дмитрий, добрый день! Если вы проставили на странице с автозапчастями rel=canonical ( а я вижу в коде, что не проставили) или в HTTP хедере, то бот, как правило: выберит ту страницу главной, которую вы указали в rel=canonical ссылке. Eсли же вы этого не сделали, то бот сам выберит оригинал (алгоритмы, по которым бот это делает, скрыты Googl-ом)
«Аудит, чтобы ты заплакала…», или Что делать, когда получил сторонний аудит сайта
Евгений
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Евгений - Воообще, на самом деле здесь двоякое впечатление от таких аудитов. Конечно, для полного глубокого анализа и подготовки рекомендаций по сайту - нужны доступы к системам аналитики и инструментам вебмастера. Но если оценивать подобные аудиты с точки зрения чистого SEO (которое все больше и больше становится лишь малой частью digital-маркетинга, лишь одним из каналов) - они имеют место быть. Но с оговоркой, что они сделаны с учетом анализа конкурентов/отрасли. Современные инструменты и алгоритмы позволяют делать это маркетологам в автоматическом режиме, и даже давать рекомендации - возможностями машинного обучения уже никого не удивишь. Да, полное перечисление "мифического" списка ошибок, построенного по предикативным правилам, да еще и с учетом устаревших особенностей ПС - это явный признак некачественного аудита. В первую очередь потому, что эти "ошибки" следует рассматривать в качестве рекомендаций от ПС (как и говорится в справочнике вебмастера у Яндекса/Google). Однако если эти данные даются с отсылкой на данные о конкурентах, об отрасли, используются методы ML и Natural language processing для обработки исходных данных, кластеризации запросов, классификации страниц/запросов/сайтов, определения структуры документа - такие отчеты имеют право на существование. Но ключевым моментом является то, что подобные инструменты достаточно сложны в разработке, а значит требуют квалифицированных специалистов для их разработки. Которых просто нет у студий рассылающих подобные "сео отчеты". Подобные отчеты по "ошибках" тоже неплохой источник информации, но лишь на 0 этапе анализа сайта. И в принципе, теоретически, возможно почти полное составление "хороших аудитов" без участия маркетолога, на основе лишь открытых данных сайта/внешних источников, но только при соответствующем применении всех современных возможностей анализа данных и рекомендательных систем. И в любом случае подобный "хороший отчет" требует конечного заключения от эксперта.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
BDD 2019: Как перестать убивать время на сбор и обработку тонны данных для SEO-аудита
Kosta Bankovski
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Kosta Bankovski - Спасибо за приятные слова! Буду и дальше делиться наработками ;)
Как провести анализ содержания страниц товаров и категорий
Никита Седнин
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Никита Седнин - Спасибо!
Как вывести сайт в ТОП 10 Google в 2019 году
Роман
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман - Вот скажите пожалуйста, Мне разработали сайт на мою фирму, www.линк.kz и теперь надо решить, сео продвижение у нас стоит около 25000 - 30000 руб. в месяц, для меня сумма не маленькая стоит ли оно того? или можно просто оптимизировать сайт в плане СЕО и выходить в ТОП за счет трафика?
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
362
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
107
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
82
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!