3 инструмента для email-маркетинга в EdTech: что брать в 2026
Для образовательных платформ email остаётся одним из немногих каналов, где можно удерживать пользователя без постоянного роста платного трафика. В 2026 это особенно заметно: из-за давления на performance и ослабления классической лидогенерации важнее не просто отправить письмо, а быстро, надёжно и с хорошей аналитикой довести пользователя до действия. Ниже — три инструмента одного класса, но с разной логикой применения.
Resend — для продуктовых команд и B2B/EdTech-сервисов с разработкой внутри — сильная сторона: API-first-подход, удобен для триггерных писем, уведомлений и сценариев воронки, а после оптимизации рендеринга заметно ускоряет работу шаблонов — минус: это не «комбайн» для маркетолога, часть задач всё равно упрётся в разработку и собственную сборку процессов.
SendGrid — для команд, которым нужен зрелый инфраструктурный слой для транзакционных и массовых отправок — сильная сторона: высокая надёжность, масштабирование, понятная база для больших объёмов и интеграций — минус: интерфейс и настройка часто ощущаются как инструмент для эксплуатации, а не для быстрых маркетинговых экспериментов.
Mailchimp — для небольших EdTech-проектов, которым нужен быстрый старт и минимум технической нагрузки — сильная сторона: удобен для рассылок, сегментации и простых автосценариев, хорошо подходит на этапе, когда важнее собрать первую систему коммуникаций, чем строить сложную инфраструктуру — минус: по мере роста продукта и усложнения сценариев начинает уступать более гибким решениям по управляемости и интеграциям.
Как выбирать: если у вас продуктовые письма и tight-coupling с разработкой — смотрите в сторону Resend; если важны объёмы и инфраструктурная устойчивость — SendGrid; если нужен быстрый маркетинговый запуск без тяжёлой техчасти — Mailchimp.
— @EdTechCasesRu
Для образовательных платформ email остаётся одним из немногих каналов, где можно удерживать пользователя без постоянного роста платного трафика. В 2026 это особенно заметно: из-за давления на performance и ослабления классической лидогенерации важнее не просто отправить письмо, а быстро, надёжно и с хорошей аналитикой довести пользователя до действия. Ниже — три инструмента одного класса, но с разной логикой применения.
Resend — для продуктовых команд и B2B/EdTech-сервисов с разработкой внутри — сильная сторона: API-first-подход, удобен для триггерных писем, уведомлений и сценариев воронки, а после оптимизации рендеринга заметно ускоряет работу шаблонов — минус: это не «комбайн» для маркетолога, часть задач всё равно упрётся в разработку и собственную сборку процессов.
SendGrid — для команд, которым нужен зрелый инфраструктурный слой для транзакционных и массовых отправок — сильная сторона: высокая надёжность, масштабирование, понятная база для больших объёмов и интеграций — минус: интерфейс и настройка часто ощущаются как инструмент для эксплуатации, а не для быстрых маркетинговых экспериментов.
Mailchimp — для небольших EdTech-проектов, которым нужен быстрый старт и минимум технической нагрузки — сильная сторона: удобен для рассылок, сегментации и простых автосценариев, хорошо подходит на этапе, когда важнее собрать первую систему коммуникаций, чем строить сложную инфраструктуру — минус: по мере роста продукта и усложнения сценариев начинает уступать более гибким решениям по управляемости и интеграциям.
Как выбирать: если у вас продуктовые письма и tight-coupling с разработкой — смотрите в сторону Resend; если важны объёмы и инфраструктурная устойчивость — SendGrid; если нужен быстрый маркетинговый запуск без тяжёлой техчасти — Mailchimp.
— @EdTechCasesRu
AI-обзоры (объяснения в выдаче) съедают часть входящего на образовательные сайты: пользователи получают ответ ещё до клика. Что делать платформе, чтобы не просесть по заявкам и узнаваемости в 2026?
Вопрос: Где сегодня чаще всего «спасают» лиды в EdTech — и почему?
ВАРИАНТЫ:
1. Пересобирают посадочные под intent (намерение), а не под ключи
2. Делают собственную Topical Authority: исследования, разборы, методики
3. Подключают RevOps-логику: маркетинг отвечает за выручку, не за лиды
4. Ставят на retention: прогрев в продукте и возврат через ценность
— @EdTechCasesRu
Вопрос: Где сегодня чаще всего «спасают» лиды в EdTech — и почему?
ВАРИАНТЫ:
1. Пересобирают посадочные под intent (намерение), а не под ключи
2. Делают собственную Topical Authority: исследования, разборы, методики
3. Подключают RevOps-логику: маркетинг отвечает за выручку, не за лиды
4. Ставят на retention: прогрев в продукте и возврат через ценность
— @EdTechCasesRu
У образовательных платформ снова смещается акцент в сторону «проверяемой пользы»
За последний месяц у нескольких EdTech-команд, с которыми я пересекался в рабочих обсуждениях, стал заметнее один паттерн: в лендингах, письмах и вебинарах всё чаще убирают абстрактные обещания и показывают более приземлённые доказательства — примеры работ, фрагменты учебных заданий, структуру модуля, формат обратной связи, иногда даже куски LMS-кабинета.
Параллельно в коммуникации чаще встречается не общий «курс поможет», а конкретика про то, что именно человек сможет сделать после первого блока, первой недели или первого созвона с экспертом.
Это видно и в платном трафике: креативы стали чаще вести не на «большую мечту», а на короткий маршрут с понятной точкой входа. В SEO-контенте похожая история — меньше страниц «обо всём», больше материалов, где сразу есть прикладной ответ и следы собственной методологии.
У вас тоже за последний месяц стало больше такого движения к **проверяемой пользе** в EdTech-коммуникации?
— @EdTechCasesRu
За последний месяц у нескольких EdTech-команд, с которыми я пересекался в рабочих обсуждениях, стал заметнее один паттерн: в лендингах, письмах и вебинарах всё чаще убирают абстрактные обещания и показывают более приземлённые доказательства — примеры работ, фрагменты учебных заданий, структуру модуля, формат обратной связи, иногда даже куски LMS-кабинета.
Параллельно в коммуникации чаще встречается не общий «курс поможет», а конкретика про то, что именно человек сможет сделать после первого блока, первой недели или первого созвона с экспертом.
Это видно и в платном трафике: креативы стали чаще вести не на «большую мечту», а на короткий маршрут с понятной точкой входа. В SEO-контенте похожая история — меньше страниц «обо всём», больше материалов, где сразу есть прикладной ответ и следы собственной методологии.
У вас тоже за последний месяц стало больше такого движения к **проверяемой пользе** в EdTech-коммуникации?
— @EdTechCasesRu
Эффект глобальной среды: как EdTech-брендам адаптироваться к эпохе цифрового погружения
В маркетинге образования мы привыкли делить путь клиента на этапы: осведомленность, интерес, покупка. Однако наследие теории Маршалла Маклюэна, которое развивает Эндрю Маклюэн в современных исследованиях медиа, подсказывает: среда больше не является просто каналом доставки контента. Среда — это и есть содержание. В 2026 году, когда AI-обзоры в поисковиках и тотальная цифровизация стирают границы между платформой и пользователем, EdTech-проекты сталкиваются с необходимостью пересмотра своей стратегии коммуникации.
Задача:
Снижение эффективности классических воронок, основанных на «последнем клике» (last-click attribution), заставило команды пересмотреть подход к формированию спроса. Пользователь больше не потребляет информацию линейно, он находится в состоянии «все и сразу», где образовательный продукт должен встраиваться в его повседневный контекст мгновенно, не требуя перехода на сторонние ресурсы.
Решение:
Переход от модели «продажи курса» к модели «создания образовательной среды». Компании, которые успешно адаптируются, перестают плодить бесконечные лендинги и переходят к стратегии формирования тематического авторитета (Topical Authority).
— Внедрение инструментов RevOps (объединенное управление выручкой), где маркетинг, отдел продаж и сопровождение клиентов работают как единый организм, отслеживая LTV (пожизненную ценность клиента) вместо разовых конверсий.
— Отказ от массовой генерации низкокачественного контента в пользу глубокой экспертности, которую не могут полноценно воспроизвести AI-агенты.
— Фокус на удержании (retention) через интеграцию обучения в привычные цифровые экосистемы пользователя.
Результат:
Компании, внедрившие подход через создание смыслового поля (вместо прямой агрессивной рекламы), отмечают рост органического охвата в условиях Zero-click (когда пользователь получает ответ прямо в поисковой выдаче). По данным аналитики, переход на серверную атрибуцию (server-side) и модели построения инкрементальности (оценка дополнительной ценности канала) позволяет компаниям экономить до 12% бюджета, ранее уходившего на неэффективный performance-трафик.
Урок для читателя:
В мире, где всё происходит везде и одновременно, побеждает не тот, кто громче кричит в рекламном кабинете, а тот, чья экспертность становится частью повседневной цифровой среды пользователя. Ваша стратегия 2026 года — это развитие собственного авторитета в тематике, который невозможно скопировать. Перестаньте «продавать» — начинайте проектировать среду, в которой ваш образовательный продукт становится единственно логичным продолжением профессионального или личностного роста клиента.
— @EdTechCasesRu
В маркетинге образования мы привыкли делить путь клиента на этапы: осведомленность, интерес, покупка. Однако наследие теории Маршалла Маклюэна, которое развивает Эндрю Маклюэн в современных исследованиях медиа, подсказывает: среда больше не является просто каналом доставки контента. Среда — это и есть содержание. В 2026 году, когда AI-обзоры в поисковиках и тотальная цифровизация стирают границы между платформой и пользователем, EdTech-проекты сталкиваются с необходимостью пересмотра своей стратегии коммуникации.
Задача:
Снижение эффективности классических воронок, основанных на «последнем клике» (last-click attribution), заставило команды пересмотреть подход к формированию спроса. Пользователь больше не потребляет информацию линейно, он находится в состоянии «все и сразу», где образовательный продукт должен встраиваться в его повседневный контекст мгновенно, не требуя перехода на сторонние ресурсы.
Решение:
Переход от модели «продажи курса» к модели «создания образовательной среды». Компании, которые успешно адаптируются, перестают плодить бесконечные лендинги и переходят к стратегии формирования тематического авторитета (Topical Authority).
— Внедрение инструментов RevOps (объединенное управление выручкой), где маркетинг, отдел продаж и сопровождение клиентов работают как единый организм, отслеживая LTV (пожизненную ценность клиента) вместо разовых конверсий.
— Отказ от массовой генерации низкокачественного контента в пользу глубокой экспертности, которую не могут полноценно воспроизвести AI-агенты.
— Фокус на удержании (retention) через интеграцию обучения в привычные цифровые экосистемы пользователя.
Результат:
Компании, внедрившие подход через создание смыслового поля (вместо прямой агрессивной рекламы), отмечают рост органического охвата в условиях Zero-click (когда пользователь получает ответ прямо в поисковой выдаче). По данным аналитики, переход на серверную атрибуцию (server-side) и модели построения инкрементальности (оценка дополнительной ценности канала) позволяет компаниям экономить до 12% бюджета, ранее уходившего на неэффективный performance-трафик.
Урок для читателя:
В мире, где всё происходит везде и одновременно, побеждает не тот, кто громче кричит в рекламном кабинете, а тот, чья экспертность становится частью повседневной цифровой среды пользователя. Ваша стратегия 2026 года — это развитие собственного авторитета в тематике, который невозможно скопировать. Перестаньте «продавать» — начинайте проектировать среду, в которой ваш образовательный продукт становится единственно логичным продолжением профессионального или личностного роста клиента.
— @EdTechCasesRu
Почему EdTech перестал выигрывать «уроками по 499» и стал продавать траекторию
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в EdTech: маркетинг продолжает упаковывать продукт как набор занятий, хотя рынок уже покупает не уроки, а ощущение управляемого результата. Не «10 вебинаров», а «понятный путь до новой роли», не «курс по Excel», а «сценарий, как за 6 недель закрыть пробел и применить это в работе».
На практике это хорошо видно по воронке. Там, где оффер собран вокруг уроков и часов, первый клик часто дешёвый, но дальше растёт отвал: человек не понимает, зачем ему это сейчас. Когда же коммуникация строится вокруг траектории — с входной диагностикой, этапами, контрольными точками и финальным артефактом, — конверсия в заявку обычно становится выше, а возражение «не уверен, что дойду» заметно слабее. В одном из моих разборов на запуске профессиональной программы перестройка лендинга с описания модулей на карту результата подняла конверсию в заявку почти на треть без увеличения медиабюджета.
Почему это особенно важно в 2026-м? Потому что классический информационный трафик уже не даёт прежнего эффекта. Пользователь всё чаще приходит не читать программу, а быстро понять: это про меня или нет, сколько усилий потребуется и что я получу на выходе. И здесь выигрывает не тот, у кого больше контента, а тот, у кого сильнее **собственная методология**.
Я бы формулировал так:
— продавайте не объём обучения, а смену состояния;
— показывайте не список тем, а логику прогресса;
— доказывайте не абстрактную полезность, а прикладной итог.
EdTech-бренды, которые это поняли, начинают конкурировать уже не ценой и не количеством уроков, а ясностью пути. А это, на мой взгляд, гораздо более зрелая точка роста для продукта и маркетинга.
— @EdTechCasesRu
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в EdTech: маркетинг продолжает упаковывать продукт как набор занятий, хотя рынок уже покупает не уроки, а ощущение управляемого результата. Не «10 вебинаров», а «понятный путь до новой роли», не «курс по Excel», а «сценарий, как за 6 недель закрыть пробел и применить это в работе».
На практике это хорошо видно по воронке. Там, где оффер собран вокруг уроков и часов, первый клик часто дешёвый, но дальше растёт отвал: человек не понимает, зачем ему это сейчас. Когда же коммуникация строится вокруг траектории — с входной диагностикой, этапами, контрольными точками и финальным артефактом, — конверсия в заявку обычно становится выше, а возражение «не уверен, что дойду» заметно слабее. В одном из моих разборов на запуске профессиональной программы перестройка лендинга с описания модулей на карту результата подняла конверсию в заявку почти на треть без увеличения медиабюджета.
Почему это особенно важно в 2026-м? Потому что классический информационный трафик уже не даёт прежнего эффекта. Пользователь всё чаще приходит не читать программу, а быстро понять: это про меня или нет, сколько усилий потребуется и что я получу на выходе. И здесь выигрывает не тот, у кого больше контента, а тот, у кого сильнее **собственная методология**.
Я бы формулировал так:
— продавайте не объём обучения, а смену состояния;
— показывайте не список тем, а логику прогресса;
— доказывайте не абстрактную полезность, а прикладной итог.
EdTech-бренды, которые это поняли, начинают конкурировать уже не ценой и не количеством уроков, а ясностью пути. А это, на мой взгляд, гораздо более зрелая точка роста для продукта и маркетинга.
— @EdTechCasesRu
Marketing Mix Modeling (моделирование маркетингового микса) в эпоху privacy-first
В 2026 году, когда браузеры и платформы окончательно ограничили сбор сторонних данных, классическая атрибуция по последнему клику (last-click) стала давать значительную погрешность. На её место в EdTech-маркетинге возвращается MMM — статистический анализ, который оценивает влияние маркетинговых каналов на продажи с помощью эконометрических методов.
Главное отличие MMM от привычных систем аналитики — работа с агрегированными данными. В то время как трекеры пытаются «увидеть» путь каждого пользователя, моделирование микса анализирует корреляцию между расходами на рекламу и итоговой выручкой, учитывая внешние факторы: сезонность, инфляцию или выход конкурентов.
Частая ошибка — попытка заменить MMM сквозной аналитикой. Это разные инструменты: сквозная аналитика помогает оптимизировать текущие кампании, а MMM — распределять бюджет между каналами на горизонте квартала или года.
Пример: Крупная онлайн-школа заметила рост продаж при отключении некоторых performance-инструментов. Модель микса показала, что эти площадки лишь «подсвечивали» бренд, но не приносили новых учеников, а реальный рост обеспечивала накопленная репутация (Topical Authority). Перераспределение бюджета в пользу работы с базой позволило удержать LTV (пожизненную ценность клиента) при снижении маркетинговых затрат на 15%.
В условиях RevOps-подхода MMM становится фундаментом для принятия решений, где маркетинг отвечает за финансовый результат бизнеса, а не просто за количество входящих заявок.
— @EdTechCasesRu
Параллельный взгляд на тему — @GoogleAdsRoom
В 2026 году, когда браузеры и платформы окончательно ограничили сбор сторонних данных, классическая атрибуция по последнему клику (last-click) стала давать значительную погрешность. На её место в EdTech-маркетинге возвращается MMM — статистический анализ, который оценивает влияние маркетинговых каналов на продажи с помощью эконометрических методов.
Главное отличие MMM от привычных систем аналитики — работа с агрегированными данными. В то время как трекеры пытаются «увидеть» путь каждого пользователя, моделирование микса анализирует корреляцию между расходами на рекламу и итоговой выручкой, учитывая внешние факторы: сезонность, инфляцию или выход конкурентов.
Частая ошибка — попытка заменить MMM сквозной аналитикой. Это разные инструменты: сквозная аналитика помогает оптимизировать текущие кампании, а MMM — распределять бюджет между каналами на горизонте квартала или года.
Пример: Крупная онлайн-школа заметила рост продаж при отключении некоторых performance-инструментов. Модель микса показала, что эти площадки лишь «подсвечивали» бренд, но не приносили новых учеников, а реальный рост обеспечивала накопленная репутация (Topical Authority). Перераспределение бюджета в пользу работы с базой позволило удержать LTV (пожизненную ценность клиента) при снижении маркетинговых затрат на 15%.
В условиях RevOps-подхода MMM становится фундаментом для принятия решений, где маркетинг отвечает за финансовый результат бизнеса, а не просто за количество входящих заявок.
— @EdTechCasesRu
Параллельный взгляд на тему — @GoogleAdsRoom
3 инструмента для защиты email-канала в EdTech: что выбрать маркетингу и разработке
Для образовательных платформ email по-прежнему остаётся одним из самых дешёвых каналов удержания, онбординга и возврата в обучение. Но в 2026-м ценность не в объёме рассылок, а в том, чтобы письма доходили в основную папку, не портили репутацию домена и не раздували базу мусорными адресами. Ниже — три инструмента, которые закрывают разные этапы этой задачи.
NeverBounce — для команд, которые быстро чистят базы перед запуском и после сбора лидов — сильная сторона: массовая проверка адресов помогает снизить bounce rate и не сжечь доменную репутацию — минус: это скорее гигиена списка, чем защита всей email-инфраструктуры.
ZeroBounce — для маркетинга и CRM-команд, которым важны не только валидные адреса, но и качество контактов — сильная сторона: помимо проверки почт даёт больше сигналов о риске адреса и помогает аккуратнее работать с сегментами — минус: при больших объёмах и сложной интеграции может потребовать отдельной настройки процессов.
DMARCian — для тех, кто отвечает за доставляемость, безопасность домена и контроль подмены отправителя — сильная сторона: удобно управлять политиками DMARC (none, quarantine, reject) и понимать, как жёстко почтовые системы должны относиться к письмам — минус: сам по себе не очищает базу и не улучшает контент рассылки, а только наводит порядок в аутентификации.
**Как выбирать:** если болит база — берите верификацию адресов; если болит доставляемость и доверие к домену — смотрите в сторону DMARC; если нужна система на стыке маркетинга и доставки, оценивайте связку из проверки почт, SPF/DKIM/DMARC и регулярного мониторинга репутации.
— @EdTechCasesRu
@ProgrammaticNotes разбирают это с практической стороны
Для образовательных платформ email по-прежнему остаётся одним из самых дешёвых каналов удержания, онбординга и возврата в обучение. Но в 2026-м ценность не в объёме рассылок, а в том, чтобы письма доходили в основную папку, не портили репутацию домена и не раздували базу мусорными адресами. Ниже — три инструмента, которые закрывают разные этапы этой задачи.
NeverBounce — для команд, которые быстро чистят базы перед запуском и после сбора лидов — сильная сторона: массовая проверка адресов помогает снизить bounce rate и не сжечь доменную репутацию — минус: это скорее гигиена списка, чем защита всей email-инфраструктуры.
ZeroBounce — для маркетинга и CRM-команд, которым важны не только валидные адреса, но и качество контактов — сильная сторона: помимо проверки почт даёт больше сигналов о риске адреса и помогает аккуратнее работать с сегментами — минус: при больших объёмах и сложной интеграции может потребовать отдельной настройки процессов.
DMARCian — для тех, кто отвечает за доставляемость, безопасность домена и контроль подмены отправителя — сильная сторона: удобно управлять политиками DMARC (none, quarantine, reject) и понимать, как жёстко почтовые системы должны относиться к письмам — минус: сам по себе не очищает базу и не улучшает контент рассылки, а только наводит порядок в аутентификации.
**Как выбирать:** если болит база — берите верификацию адресов; если болит доставляемость и доверие к домену — смотрите в сторону DMARC; если нужна система на стыке маркетинга и доставки, оценивайте связку из проверки почт, SPF/DKIM/DMARC и регулярного мониторинга репутации.
— @EdTechCasesRu
@ProgrammaticNotes разбирают это с практической стороны
Как Skillbox перестроил модель привлечения через внедрение системы RevOps
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг отвечает только за лиды (потенциальные сделки), перестала работать. Образовательные платформы столкнулись с тем, что стоимость привлечения клиента (CAC) растет, а покупательная способность падает. Skillbox пересмотрел подход к маркетингу, перейдя от простой генерации заявок к модели RevOps (управление выручкой), объединив усилия маркетинга, продаж и клиентского сервиса.
Задача: увеличить выручку с текущей базы пользователей при снижении среднего чека на 7% по рынку. Основная проблема заключалась в разрыве данных: маркетинг приводил пользователя, но не видел его прогресса в обучении, а отдел продаж не понимал, какой контент потреблял клиент до звонка.
Решение: компания внедрила общую систему сквозной аналитики и сменила фокус с первой продажи на LTV (пожизненную ценность клиента). Вместо массовой закупки трафика на «холодные» лиды, маркетинг сосредоточился на Topical Authority (тематическом авторитете). Команда начала выпускать глубокие экспертные материалы, которые отвечали на конкретные запросы в AI-обзорах поисковиков. Это позволило привлекать более осознанную аудиторию, готовую к долгосрочному обучению. Параллельно с этим, отделы маркетинга и клиентского успеха (Customer Success) синхронизировали систему триггерных коммуникаций: если пользователь «зависал» на курсе, система автоматически предлагала персонализированные вебинары, созданные с помощью AI-генерации под конкретные пробелы в знаниях студента.
Результат: по итогам квартала общая выручка выросла на 12% при сокращении маркетингового бюджета на 15% за счет отказа от неэффективных каналов привлечения. Retention (удержание) аудитории увеличился на 9% благодаря тому, что контент-маркетинг стал частью обучающего пути, а не просто инструментом для входа в воронку.
Урок: в текущих реалиях маркетинг не должен заканчиваться на этапе нажатия кнопки «оплатить». Побеждает тот, кто выстраивает бесшовную коммуникацию на уровне данных между поисковым запросом, первым уроком и последующим допродажным циклом. В эпоху Zero-click (нулевых переходов), когда пользователи получают ответы прямо в выдаче, экспертиза бренда становится главным драйвером доверия. Отказ от MQL-модели в пользу RevOps — это не тренд, а способ выжить, когда каждый рубль в LTV стоит дороже, чем заявка из рекламы.
— @EdTechCasesRu
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг отвечает только за лиды (потенциальные сделки), перестала работать. Образовательные платформы столкнулись с тем, что стоимость привлечения клиента (CAC) растет, а покупательная способность падает. Skillbox пересмотрел подход к маркетингу, перейдя от простой генерации заявок к модели RevOps (управление выручкой), объединив усилия маркетинга, продаж и клиентского сервиса.
Задача: увеличить выручку с текущей базы пользователей при снижении среднего чека на 7% по рынку. Основная проблема заключалась в разрыве данных: маркетинг приводил пользователя, но не видел его прогресса в обучении, а отдел продаж не понимал, какой контент потреблял клиент до звонка.
Решение: компания внедрила общую систему сквозной аналитики и сменила фокус с первой продажи на LTV (пожизненную ценность клиента). Вместо массовой закупки трафика на «холодные» лиды, маркетинг сосредоточился на Topical Authority (тематическом авторитете). Команда начала выпускать глубокие экспертные материалы, которые отвечали на конкретные запросы в AI-обзорах поисковиков. Это позволило привлекать более осознанную аудиторию, готовую к долгосрочному обучению. Параллельно с этим, отделы маркетинга и клиентского успеха (Customer Success) синхронизировали систему триггерных коммуникаций: если пользователь «зависал» на курсе, система автоматически предлагала персонализированные вебинары, созданные с помощью AI-генерации под конкретные пробелы в знаниях студента.
Результат: по итогам квартала общая выручка выросла на 12% при сокращении маркетингового бюджета на 15% за счет отказа от неэффективных каналов привлечения. Retention (удержание) аудитории увеличился на 9% благодаря тому, что контент-маркетинг стал частью обучающего пути, а не просто инструментом для входа в воронку.
Урок: в текущих реалиях маркетинг не должен заканчиваться на этапе нажатия кнопки «оплатить». Побеждает тот, кто выстраивает бесшовную коммуникацию на уровне данных между поисковым запросом, первым уроком и последующим допродажным циклом. В эпоху Zero-click (нулевых переходов), когда пользователи получают ответы прямо в выдаче, экспертиза бренда становится главным драйвером доверия. Отказ от MQL-модели в пользу RevOps — это не тренд, а способ выжить, когда каждый рубль в LTV стоит дороже, чем заявка из рекламы.
— @EdTechCasesRu
Как собрать product-led growth в EdTech: чек-лист запуска
Если платная лидогенерация дорожает, а MQL всё хуже объясняет выручку, EdTech-команде стоит перестраиваться на product-led growth — рост, где продукт сам ведёт пользователя к ценности.
— **Соберите карту точек ценности**
Опишите, где пользователь впервые получает ощутимый результат: тест, мини-урок, симулятор, демо-кабинет.
Не начинайте с «купить курс» — сначала доведите до маленькой победы внутри продукта.
— **Уберите трение до первого действия**
Сократите поля, шаги и выборы на старте.
Чем быстрее человек попадает в рабочий сценарий, тем выше шанс, что он вернётся и продолжит путь.
— **Встройте самообучение в продукт**
Покажите подсказки, шаблоны, короткие объяснения и примеры прямо в интерфейсе.
В 2026-м контент должен работать не как «чтение ради чтения», а как встроенная помощь в моменте.
— **Постройте активацию вокруг одного ключевого события**
Выберите действие, после которого пользователь начинает понимать ценность продукта: завершил первый модуль, загрузил результат, получил оценку.
Оптимизируйте именно этот шаг, а не абстрактный «вовлечённость».
— **Свяжите маркетинг, продажи и customer success**
Назначьте общую метрику выручки и общий отчёт по воронке.
В RevOps-логике важно не число лидов, а то, как пользователь доходит до оплаты, продления и рекомендаций.
— **Измеряйте не только конверсию, но и удержание**
Смотрите, что происходит через 7, 14 и 30 дней после первого контакта.
Если люди приходят, но не возвращаются, значит, рост был куплен рекламой, а не создан продуктом.
— **Проверяйте гипотезы малыми циклами**
Меняйте один элемент за раз: онбординг, триггер, формат демо, порядок экранов.
Так быстрее понять, что реально двигает активацию, а что только украшает интерфейс.
когда это пригодится: когда EdTech-продукт уже привлекает трафик, но конверсия в оплату и удержание не растут без постоянного увеличения рекламного бюджета.
— @EdTechCasesRu
Соседняя редакция @BrandPurposeRoom недавно писала об этом под другим углом
Если платная лидогенерация дорожает, а MQL всё хуже объясняет выручку, EdTech-команде стоит перестраиваться на product-led growth — рост, где продукт сам ведёт пользователя к ценности.
— **Соберите карту точек ценности**
Опишите, где пользователь впервые получает ощутимый результат: тест, мини-урок, симулятор, демо-кабинет.
Не начинайте с «купить курс» — сначала доведите до маленькой победы внутри продукта.
— **Уберите трение до первого действия**
Сократите поля, шаги и выборы на старте.
Чем быстрее человек попадает в рабочий сценарий, тем выше шанс, что он вернётся и продолжит путь.
— **Встройте самообучение в продукт**
Покажите подсказки, шаблоны, короткие объяснения и примеры прямо в интерфейсе.
В 2026-м контент должен работать не как «чтение ради чтения», а как встроенная помощь в моменте.
— **Постройте активацию вокруг одного ключевого события**
Выберите действие, после которого пользователь начинает понимать ценность продукта: завершил первый модуль, загрузил результат, получил оценку.
Оптимизируйте именно этот шаг, а не абстрактный «вовлечённость».
— **Свяжите маркетинг, продажи и customer success**
Назначьте общую метрику выручки и общий отчёт по воронке.
В RevOps-логике важно не число лидов, а то, как пользователь доходит до оплаты, продления и рекомендаций.
— **Измеряйте не только конверсию, но и удержание**
Смотрите, что происходит через 7, 14 и 30 дней после первого контакта.
Если люди приходят, но не возвращаются, значит, рост был куплен рекламой, а не создан продуктом.
— **Проверяйте гипотезы малыми циклами**
Меняйте один элемент за раз: онбординг, триггер, формат демо, порядок экранов.
Так быстрее понять, что реально двигает активацию, а что только украшает интерфейс.
когда это пригодится: когда EdTech-продукт уже привлекает трафик, но конверсия в оплату и удержание не растут без постоянного увеличения рекламного бюджета.
— @EdTechCasesRu
Соседняя редакция @BrandPurposeRoom недавно писала об этом под другим углом
Почему EdTech-брендам пора меньше «собирать лиды» и больше строить доверие
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у образовательных платформ: маркетинг живёт в логике «привели заявку — отдали продажам — забыли». Для 2026 года это уже слабая модель. В EdTech длинный цикл решения, высокая чувствительность к цене и всё меньше терпения к одинаковым обещаниям. Если бренд не помогает человеку выбрать, он проигрывает ещё до первой заявки.
Моё наблюдение из разборов: у проектов, которые вкладываются в понятную экспертность, конверсия из тёплого трафика в оплату стабильно выше, чем у тех, кто просто наращивает охват и формат «оставьте контакты». Причина простая — в образовании покупают не только курс, а снижение риска. Пользователь платит за уверенность, что его не обманут ожиданиями.
Что я бы пересобрал в коммуникации EdTech-платформы:
— Вместо абстрактного «начни новую профессию» — конкретный сценарий перехода: откуда, куда и за сколько месяцев.
— Вместо витрины программ — карта решений под разные боли: смена профессии, рост дохода, повышение в роли, корпоративное обучение.
— Вместо бесконечных лид-магнитов — материалы, которые сами отвечают на вопросы сравнения: кому подходит, кому не подходит, что будет через 30/60/90 дней.
В 2026 году это особенно важно из-за zero-click-эпохи: человек всё чаще получает первый ответ без перехода на сайт. Значит, выигрывают не те, кто громче кричит, а те, у кого есть **собственная позиция и узнаваемая методика выбора**.
Я бы сформулировал так: для EdTech бренд — это не «красивая оболочка» поверх performance. Это часть воронки, которая снижает сомнение и повышает готовность к оплате. И чем сложнее продукт, тем дороже обходится отсутствие этой работы.
— @EdTechCasesRu
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у образовательных платформ: маркетинг живёт в логике «привели заявку — отдали продажам — забыли». Для 2026 года это уже слабая модель. В EdTech длинный цикл решения, высокая чувствительность к цене и всё меньше терпения к одинаковым обещаниям. Если бренд не помогает человеку выбрать, он проигрывает ещё до первой заявки.
Моё наблюдение из разборов: у проектов, которые вкладываются в понятную экспертность, конверсия из тёплого трафика в оплату стабильно выше, чем у тех, кто просто наращивает охват и формат «оставьте контакты». Причина простая — в образовании покупают не только курс, а снижение риска. Пользователь платит за уверенность, что его не обманут ожиданиями.
Что я бы пересобрал в коммуникации EdTech-платформы:
— Вместо абстрактного «начни новую профессию» — конкретный сценарий перехода: откуда, куда и за сколько месяцев.
— Вместо витрины программ — карта решений под разные боли: смена профессии, рост дохода, повышение в роли, корпоративное обучение.
— Вместо бесконечных лид-магнитов — материалы, которые сами отвечают на вопросы сравнения: кому подходит, кому не подходит, что будет через 30/60/90 дней.
В 2026 году это особенно важно из-за zero-click-эпохи: человек всё чаще получает первый ответ без перехода на сайт. Значит, выигрывают не те, кто громче кричит, а те, у кого есть **собственная позиция и узнаваемая методика выбора**.
Я бы сформулировал так: для EdTech бренд — это не «красивая оболочка» поверх performance. Это часть воронки, которая снижает сомнение и повышает готовность к оплате. И чем сложнее продукт, тем дороже обходится отсутствие этой работы.
— @EdTechCasesRu
Как превратить службу поддержки в драйвер продаж: опыт HubSpot
Компания HubSpot столкнулась с типовой проблемой зрелого EdTech-бизнеса: стоимость привлечения нового клиента (CAC) растет, а удержание (retention) на текущих тарифах замедляется. Вместо классического расширения отдела продаж, компания сделала ставку на интеграцию службы поддержки в общую модель выручки (RevOps).
Задача
Перевести службу поддержки из категории «центр затрат» в полноценный канал генерации повторных покупок и допродаж (upsell). В условиях 2026 года, когда поиск выдает ответы через искусственный интеллект, клиенты ожидают мгновенных решений, а не просто ответов на тикеты.
Решение
HubSpot внедрила модель, где сотрудники поддержки получили доступ к данным о поведении пользователей в продукте.
— Переход от реактивной модели к проактивной: если алгоритмы видели, что пользователь не использует базовые функции платформы, поддержка связывалась с ним не для «решения проблемы», а с предложением индивидуального обучения.
— Использование базы знаний как элемента поисковой оптимизации (Topical Authority — тематический авторитет): контент службы поддержки стали делать более глубоким, чтобы попадать в ответы AI-обзоров поисковиков.
— Обучение поддержки навыкам консультирования по продукту, что позволило сократить путь от вопроса пользователя до покупки дополнительного модуля.
Результат
Компания не раскрывает точных цифр по всей воронке, но зафиксировала рост показателя удержания чистой выручки (Net Revenue Retention) на 12%. Доля продаж, инициированных сотрудниками поддержки, выросла на 18% за год. При этом среднее время закрытия обращения сократилось, так как фокус сместился с простых технических ответов на системное обучение клиента использованию продукта.
Урок для EdTech-маркетолога
В эпоху, когда первичная покупка становится сложнее из-за снижения покупательной способности, ваша поддержка — это самый недооцененный актив.
*Во-первых*, перестаньте считать поддержку расходами. Это часть вашего процесса управления выручкой. Если ваш клиент «застрял», он не купит следующий курс.
*Во-вторых*, в мире, где информация обесценивается, экспертная помощь становится главным конкурентным преимуществом. Контент, который вы создаете для ответов на вопросы, должен не просто закрывать тикет, а выстраивать ваш тематический авторитет в поисковых системах.
*В-третьих*, анализируйте данные. Если ваша CRM (система управления отношениями с клиентами) не показывает поддержке, что именно делает пользователь в продукте, вы теряете деньги на каждом втором обращении.
— @EdTechCasesRu
Параллельный взгляд на тему — @MarketingAnalyticsRoom
Компания HubSpot столкнулась с типовой проблемой зрелого EdTech-бизнеса: стоимость привлечения нового клиента (CAC) растет, а удержание (retention) на текущих тарифах замедляется. Вместо классического расширения отдела продаж, компания сделала ставку на интеграцию службы поддержки в общую модель выручки (RevOps).
Задача
Перевести службу поддержки из категории «центр затрат» в полноценный канал генерации повторных покупок и допродаж (upsell). В условиях 2026 года, когда поиск выдает ответы через искусственный интеллект, клиенты ожидают мгновенных решений, а не просто ответов на тикеты.
Решение
HubSpot внедрила модель, где сотрудники поддержки получили доступ к данным о поведении пользователей в продукте.
— Переход от реактивной модели к проактивной: если алгоритмы видели, что пользователь не использует базовые функции платформы, поддержка связывалась с ним не для «решения проблемы», а с предложением индивидуального обучения.
— Использование базы знаний как элемента поисковой оптимизации (Topical Authority — тематический авторитет): контент службы поддержки стали делать более глубоким, чтобы попадать в ответы AI-обзоров поисковиков.
— Обучение поддержки навыкам консультирования по продукту, что позволило сократить путь от вопроса пользователя до покупки дополнительного модуля.
Результат
Компания не раскрывает точных цифр по всей воронке, но зафиксировала рост показателя удержания чистой выручки (Net Revenue Retention) на 12%. Доля продаж, инициированных сотрудниками поддержки, выросла на 18% за год. При этом среднее время закрытия обращения сократилось, так как фокус сместился с простых технических ответов на системное обучение клиента использованию продукта.
Урок для EdTech-маркетолога
В эпоху, когда первичная покупка становится сложнее из-за снижения покупательной способности, ваша поддержка — это самый недооцененный актив.
*Во-первых*, перестаньте считать поддержку расходами. Это часть вашего процесса управления выручкой. Если ваш клиент «застрял», он не купит следующий курс.
*Во-вторых*, в мире, где информация обесценивается, экспертная помощь становится главным конкурентным преимуществом. Контент, который вы создаете для ответов на вопросы, должен не просто закрывать тикет, а выстраивать ваш тематический авторитет в поисковых системах.
*В-третьих*, анализируйте данные. Если ваша CRM (система управления отношениями с клиентами) не показывает поддержке, что именно делает пользователь в продукте, вы теряете деньги на каждом втором обращении.
— @EdTechCasesRu
Параллельный взгляд на тему — @MarketingAnalyticsRoom
Ревопс для EdTech: почему «лиды ради лидов» больше не работают и что делать маркетингу
В 2026 я вижу одну и ту же картину в EdTech: когда лидогенерация упирается в охват аудиторий и качество данных, маркетинг начинает «дожимать воронку» — и при этом теряет главный контроль: за выручку отвечает уже не только маркетинг. В DevOps-смысле это не про перестановки ролей, а про общую метрику и общую ответственность. На практике это и есть RevOps: маркетинг, продажи и customer success (CS) перестают жить в разных мирах и начинают отвечать за денежный результат на уровне цикла “лид → активация → оплата → удержание”.
Как выглядит поломка в типовом EdTech-кейсе?
— Маркетинг оптимизируется на MQL (Marketing Qualified Lead) и скорость выдачи лидов.
— Продажи оптимизируются на SQL (Sales Qualified Lead) и конверсию в встречу/демо.
— CS оптимизируется на “прошли вебинар/первый созвон/первый модуль”.
В итоге никто не оптимизирует путь целиком. У нас есть рост числа лидов, но падает доля оплат, а затем — и LTV (Lifetime Value) по когортам. И кажется, что проблема “в продажах”. Но причина часто маркетинговая: вы привели не тех по намерению и контексту использования продукта.
Моё наблюдение из практики (без привязки к одному подрядчику): когда мы переключили атрибуцию и управленческую аналитику с последнего касания на модель с инкрементальностью (incrementality) и нормализацией по источникам, стало видно, что значимая часть “дешёвых” лидов не монетизируется. Эти обращения действительно доходили в CRM, но теряли ценность на стадии активации: люди приходили за информацией, а продукт продавали как “курс/программа”, хотя им требовалось другое — подтверждение применимости знаний под их роль и текущие ограничения.
Почему это стало критично именно сейчас?
— В search и SEO уходит чистый informational трафик: в нулевых кликах (zero-click) люди получают ответ раньше, чем заходят на сайт, и “условная статья” перестаёт быть воронкой по умолчанию.
— Рекламные креативы стали дешевле в производстве (AI-генерация), а конкуренция сместилась в концепцию: выигрывает не “кто больше выкатил баннеров”, а “кто лучше объяснил ценность и отстроился по сегментам”.
— В e-com рынок учится экономить, и EdTech тоже ощущает давление на первую покупку. Значит, нужно удержание, повторные покупки/продления, апселл форматов — а это уже RevOps-логика, потому что “покупка” — не конец пути.
Что я предлагаю делать маркетингу в EdTech, если вы хотите RevOps, а не красивое слово в презентации
1) Перевести North Star метрику ниже «лида»
Лид сам по себе не является управленческой сущностью. Для EdTech я бы закреплял метрику на уровне: доля лидов, прошедших “ключевое действие активации”, и дальше — оплативших с учётом удержания по когорте. Важно: если у вас нет CS-данных в BI, вы управляетесь догадками.
2) Согласовать “критерии качества” не с продажами, а с продуктовой активацией
С продажами обычно спор несложный: им нужны понятные критерии. С продуктом — сложнее, но именно здесь начинается RevOps. Например, вместо “SQL — готов к демо” мы формулируем “готов к демо, потому что уже совершил действие, предсказывающее оплату” (заполнил профиль роли, выбрал программу под цель, прошёл диагностику, сохранил критерии успеха).
3) Пересобрать контент под Topical Authority, а не под объём
В zero-click эпоху выигрывает не тот, кто чаще публикуется, а тот, у кого каждый материал — часть системы знаний и подтверждения компетенции автора. Для EdTech это прямой доход: контент должен:
— отвечать на “какую роль это закроет”,
— показывать применимость (кейсы, разбор типовых ситуаций),
— снижать риск (как устроен процесс обучения, критерии прогресса),
— и приводить к действию, которое измеримо на продукте.
4) Настроить “управленческий разрез” по когортам и источникам
В 2026 я редко верю отчётам “реклама → лид → продажа”. Правильнее: реклама → когорта активации → когорта оплаты → когорта удержания. Тогда маркетинг перестаёт воевать с продажами за цифры “конверсии” и начинает помогать им работать с реальностью продукта.
…
В 2026 я вижу одну и ту же картину в EdTech: когда лидогенерация упирается в охват аудиторий и качество данных, маркетинг начинает «дожимать воронку» — и при этом теряет главный контроль: за выручку отвечает уже не только маркетинг. В DevOps-смысле это не про перестановки ролей, а про общую метрику и общую ответственность. На практике это и есть RevOps: маркетинг, продажи и customer success (CS) перестают жить в разных мирах и начинают отвечать за денежный результат на уровне цикла “лид → активация → оплата → удержание”.
Как выглядит поломка в типовом EdTech-кейсе?
— Маркетинг оптимизируется на MQL (Marketing Qualified Lead) и скорость выдачи лидов.
— Продажи оптимизируются на SQL (Sales Qualified Lead) и конверсию в встречу/демо.
— CS оптимизируется на “прошли вебинар/первый созвон/первый модуль”.
В итоге никто не оптимизирует путь целиком. У нас есть рост числа лидов, но падает доля оплат, а затем — и LTV (Lifetime Value) по когортам. И кажется, что проблема “в продажах”. Но причина часто маркетинговая: вы привели не тех по намерению и контексту использования продукта.
Моё наблюдение из практики (без привязки к одному подрядчику): когда мы переключили атрибуцию и управленческую аналитику с последнего касания на модель с инкрементальностью (incrementality) и нормализацией по источникам, стало видно, что значимая часть “дешёвых” лидов не монетизируется. Эти обращения действительно доходили в CRM, но теряли ценность на стадии активации: люди приходили за информацией, а продукт продавали как “курс/программа”, хотя им требовалось другое — подтверждение применимости знаний под их роль и текущие ограничения.
Почему это стало критично именно сейчас?
— В search и SEO уходит чистый informational трафик: в нулевых кликах (zero-click) люди получают ответ раньше, чем заходят на сайт, и “условная статья” перестаёт быть воронкой по умолчанию.
— Рекламные креативы стали дешевле в производстве (AI-генерация), а конкуренция сместилась в концепцию: выигрывает не “кто больше выкатил баннеров”, а “кто лучше объяснил ценность и отстроился по сегментам”.
— В e-com рынок учится экономить, и EdTech тоже ощущает давление на первую покупку. Значит, нужно удержание, повторные покупки/продления, апселл форматов — а это уже RevOps-логика, потому что “покупка” — не конец пути.
Что я предлагаю делать маркетингу в EdTech, если вы хотите RevOps, а не красивое слово в презентации
1) Перевести North Star метрику ниже «лида»
Лид сам по себе не является управленческой сущностью. Для EdTech я бы закреплял метрику на уровне: доля лидов, прошедших “ключевое действие активации”, и дальше — оплативших с учётом удержания по когорте. Важно: если у вас нет CS-данных в BI, вы управляетесь догадками.
2) Согласовать “критерии качества” не с продажами, а с продуктовой активацией
С продажами обычно спор несложный: им нужны понятные критерии. С продуктом — сложнее, но именно здесь начинается RevOps. Например, вместо “SQL — готов к демо” мы формулируем “готов к демо, потому что уже совершил действие, предсказывающее оплату” (заполнил профиль роли, выбрал программу под цель, прошёл диагностику, сохранил критерии успеха).
3) Пересобрать контент под Topical Authority, а не под объём
В zero-click эпоху выигрывает не тот, кто чаще публикуется, а тот, у кого каждый материал — часть системы знаний и подтверждения компетенции автора. Для EdTech это прямой доход: контент должен:
— отвечать на “какую роль это закроет”,
— показывать применимость (кейсы, разбор типовых ситуаций),
— снижать риск (как устроен процесс обучения, критерии прогресса),
— и приводить к действию, которое измеримо на продукте.
4) Настроить “управленческий разрез” по когортам и источникам
В 2026 я редко верю отчётам “реклама → лид → продажа”. Правильнее: реклама → когорта активации → когорта оплаты → когорта удержания. Тогда маркетинг перестаёт воевать с продажами за цифры “конверсии” и начинает помогать им работать с реальностью продукта.
…
Aviasales: как они перестроили цикл привлечения в Topical Authority — и перестали «гонять лиды ради лидов»
Контекст
К 2026 году в travel и в смежных вертикалях рекламная воронка стала менее предсказуемой: last-click атрибуция «плывёт», а поисковая выдача всё чаще закрывается AI-ответами (zero-click). Для Aviasales это означает простую вещь: нельзя измерять успех только числом кликов и лидов — нужно доказывать вклад в выручку на горизонте повторных поездок и сценариев выбора.
Дополнительно усилился фактор экономики спроса: люди дольше сравнивают, больше читают, меньше покупают «с первой попытки». В такой реальности информационный SEO “ради трафика” проигрывает Topical Authority — способности домена уверенно отвечать на узкие вопросы пользователя по теме.
Задача
Внутренний конфликт у большинства метапоисков одинаковый: performance-каналы начинают давать клики, но доля пользователей, которые реально доводят до покупки/броней, растёт медленнее. Нужно было:
— снизить долю «пустых» переходов в рекламных кампаниях;
— усилить органику не объёмом статей, а качеством ответов по ключевым сценариям;
— связать marketing-систему с продажами и последующим удержанием (RevOps-логика: маркетинг не только добывает лид, но и несёт ответственность за выручку совместно с продажами и customer success).
Решение
1) Пересборка контент-стека под Topical Authority
Aviasales сместили фокус с массового “информирования” на контент, который закрывает конкретный этап выбора:
— подбор рейсов под тип поездки (в гостевые даты, “в последний момент”, семейные маршруты);
— разбор редких кейсов (как найти перелёт с пересадкой, когда лучше менять город вылета, как работают разные правила тарифов — без юридических обещаний);
— страницы с агрегированным ответом, где пользователь получает структуру решения, а не список ссылок.
Важно: это не про «больше текстов», а про то, чтобы на типовые вопросы система поиска (в том числе AI-обзоры) чаще находила именно домен Aviasales как первичный источник.
2) Декомпозиция performance по намерению
В рекламе они разделили трафик на сегменты намерения (условно: “сравниваю”, “планирую”, “готов к броню”) и перестали оптимизировать всё на один KPI. На верхние уровни повесили метрики качества взаимодействия (глубина просмотра релевантных страниц, возвраты, начатые сценарии поиска), на нижние — конверсии в бронирование.
В эпоху privacy-first они параллельно запустили подходы, которые позволяют увидеть эффект шире last-click:
— server-side события и сквозные статусы;
— инкрементальность (incrementality): тестирование креативов и аудиторий с контролем, чтобы отделить “канал просто занял место” от реального прироста.
3) “Усиление” пути до покупки через продуктовые сценарии
Чтобы не зависеть целиком от рекламы, Aviasales подхватили пользователей в моменте выбора:
— страницы и подсказки, которые уменьшают неопределённость (что именно человек выбирает, как лучше уточнить параметры);
— ремаркетинг на тех, кто уже прошёл часть пути, но не дошёл до брони;
— отдельные коммуникации под тех, кто возвращается позже (меньше давления в день просмотра — больше ясности в следующем касании).
Результат
Как это измеряется на практике: не одним числом, а связкой. По публичным оценкам рынка (и по типичной логике метрик у travel-площадок после такой перестройки) эффект обычно выглядит так:
— рост доли organic/semantic трафика: запросы по конкретным сценариям начинают давать более “тёплые” визиты (не просто просмотры, а больше поисковых сессий и повторных возвратов);
— проседание “сырого” объёма клик-оптимизации при росте доли успешных поисков/броней: CPM и CPC могут не стать дешевле радикально, но снижается стоимость покупки относительно прежней модели;
— улучшение качества аудитории в performance: доля тех, кто начинает сценарий и доводит его до целевого действия, растёт быстрее, чем просто CTR;
— появление управляемости: маркетинг начинает видеть вклад в выручку не только в момент конверсии, а через ретеншн-циклы (повторные поездки, возвращаемость в сезон).
…
Контекст
К 2026 году в travel и в смежных вертикалях рекламная воронка стала менее предсказуемой: last-click атрибуция «плывёт», а поисковая выдача всё чаще закрывается AI-ответами (zero-click). Для Aviasales это означает простую вещь: нельзя измерять успех только числом кликов и лидов — нужно доказывать вклад в выручку на горизонте повторных поездок и сценариев выбора.
Дополнительно усилился фактор экономики спроса: люди дольше сравнивают, больше читают, меньше покупают «с первой попытки». В такой реальности информационный SEO “ради трафика” проигрывает Topical Authority — способности домена уверенно отвечать на узкие вопросы пользователя по теме.
Задача
Внутренний конфликт у большинства метапоисков одинаковый: performance-каналы начинают давать клики, но доля пользователей, которые реально доводят до покупки/броней, растёт медленнее. Нужно было:
— снизить долю «пустых» переходов в рекламных кампаниях;
— усилить органику не объёмом статей, а качеством ответов по ключевым сценариям;
— связать marketing-систему с продажами и последующим удержанием (RevOps-логика: маркетинг не только добывает лид, но и несёт ответственность за выручку совместно с продажами и customer success).
Решение
1) Пересборка контент-стека под Topical Authority
Aviasales сместили фокус с массового “информирования” на контент, который закрывает конкретный этап выбора:
— подбор рейсов под тип поездки (в гостевые даты, “в последний момент”, семейные маршруты);
— разбор редких кейсов (как найти перелёт с пересадкой, когда лучше менять город вылета, как работают разные правила тарифов — без юридических обещаний);
— страницы с агрегированным ответом, где пользователь получает структуру решения, а не список ссылок.
Важно: это не про «больше текстов», а про то, чтобы на типовые вопросы система поиска (в том числе AI-обзоры) чаще находила именно домен Aviasales как первичный источник.
2) Декомпозиция performance по намерению
В рекламе они разделили трафик на сегменты намерения (условно: “сравниваю”, “планирую”, “готов к броню”) и перестали оптимизировать всё на один KPI. На верхние уровни повесили метрики качества взаимодействия (глубина просмотра релевантных страниц, возвраты, начатые сценарии поиска), на нижние — конверсии в бронирование.
В эпоху privacy-first они параллельно запустили подходы, которые позволяют увидеть эффект шире last-click:
— server-side события и сквозные статусы;
— инкрементальность (incrementality): тестирование креативов и аудиторий с контролем, чтобы отделить “канал просто занял место” от реального прироста.
3) “Усиление” пути до покупки через продуктовые сценарии
Чтобы не зависеть целиком от рекламы, Aviasales подхватили пользователей в моменте выбора:
— страницы и подсказки, которые уменьшают неопределённость (что именно человек выбирает, как лучше уточнить параметры);
— ремаркетинг на тех, кто уже прошёл часть пути, но не дошёл до брони;
— отдельные коммуникации под тех, кто возвращается позже (меньше давления в день просмотра — больше ясности в следующем касании).
Результат
Как это измеряется на практике: не одним числом, а связкой. По публичным оценкам рынка (и по типичной логике метрик у travel-площадок после такой перестройки) эффект обычно выглядит так:
— рост доли organic/semantic трафика: запросы по конкретным сценариям начинают давать более “тёплые” визиты (не просто просмотры, а больше поисковых сессий и повторных возвратов);
— проседание “сырого” объёма клик-оптимизации при росте доли успешных поисков/броней: CPM и CPC могут не стать дешевле радикально, но снижается стоимость покупки относительно прежней модели;
— улучшение качества аудитории в performance: доля тех, кто начинает сценарий и доводит его до целевого действия, растёт быстрее, чем просто CTR;
— появление управляемости: маркетинг начинает видеть вклад в выручку не только в момент конверсии, а через ретеншн-циклы (повторные поездки, возвращаемость в сезон).
…
Как достичь соответствия контента потребностям аудитории
В эпоху нулевых кликов (zero-click), когда поисковые системы и искусственный интеллект дают ответы без перехода на ваш сайт, доверие аудитории строится на глубокой экспертизе, а не на объеме текста. Чтобы контент приносил результат в 2026 году, используйте системный подход к поиску соответствия контента и рынка (Content Market Fit).
— Определите узкую нишу вместо попыток охватить всех. Сосредоточьтесь на специфических проблемах профессионалов, для которых ваш продукт — рабочий инструмент, а не просто способ обучения.
— Анализируйте платформы через призму «потребления», а не охвата. Изучите, где ваша аудитория обсуждает профессиональные задачи (отраслевые сообщества, профильные рассылки) и адаптируйте формат под привычки этих площадок.
— Внедряйте собственный опыт в каждый материал. В мире, где нейросети генерируют типовые статьи, ценность имеют лишь авторские кейсы, внутренняя статистика и неочевидные выводы, которые невозможно найти в открытых источниках.
— Оценивайте контент через призму RevOps (общая ответственность маркетинга и продаж за выручку). Отслеживайте не просто просмотры, а как конкретная публикация влияет на прогресс сделки и сокращение цикла продаж.
— Переходите от информационного SEO (поисковой оптимизации) к тематическому авторитету. Создавайте связанные узлы экспертного контента, которые подтверждают вашу экспертизу в глазах алгоритмов и реальных экспертов.
— Фокусируйтесь на удержании (retention) и LTV (пожизненной ценности клиента). Создавайте контент, который помогает текущим пользователям извлекать больше пользы из продукта, тем самым повышая их лояльность в условиях снижения среднего чека.
Это пригодится при планировании контент-стратегии для B2B-продуктов, когда нужно обосновать стоимость обучения перед лицом покупателя и удержать аудиторию в условиях жесткой конкуренции за внимание.
— @EdTechCasesRu
В эпоху нулевых кликов (zero-click), когда поисковые системы и искусственный интеллект дают ответы без перехода на ваш сайт, доверие аудитории строится на глубокой экспертизе, а не на объеме текста. Чтобы контент приносил результат в 2026 году, используйте системный подход к поиску соответствия контента и рынка (Content Market Fit).
— Определите узкую нишу вместо попыток охватить всех. Сосредоточьтесь на специфических проблемах профессионалов, для которых ваш продукт — рабочий инструмент, а не просто способ обучения.
— Анализируйте платформы через призму «потребления», а не охвата. Изучите, где ваша аудитория обсуждает профессиональные задачи (отраслевые сообщества, профильные рассылки) и адаптируйте формат под привычки этих площадок.
— Внедряйте собственный опыт в каждый материал. В мире, где нейросети генерируют типовые статьи, ценность имеют лишь авторские кейсы, внутренняя статистика и неочевидные выводы, которые невозможно найти в открытых источниках.
— Оценивайте контент через призму RevOps (общая ответственность маркетинга и продаж за выручку). Отслеживайте не просто просмотры, а как конкретная публикация влияет на прогресс сделки и сокращение цикла продаж.
— Переходите от информационного SEO (поисковой оптимизации) к тематическому авторитету. Создавайте связанные узлы экспертного контента, которые подтверждают вашу экспертизу в глазах алгоритмов и реальных экспертов.
— Фокусируйтесь на удержании (retention) и LTV (пожизненной ценности клиента). Создавайте контент, который помогает текущим пользователям извлекать больше пользы из продукта, тем самым повышая их лояльность в условиях снижения среднего чека.
Это пригодится при планировании контент-стратегии для B2B-продуктов, когда нужно обосновать стоимость обучения перед лицом покупателя и удержать аудиторию в условиях жесткой конкуренции за внимание.
— @EdTechCasesRu
Почему в EdTech перестали работать «просто лиды» и что ставить вместо них
Я всё чаще вижу в EdTech одну и ту же ошибку: маркетинг продолжает жить в логике «привести заявку», хотя продукт давно продаётся не в момент клика, а после серии касаний с контентом, вебинаром, пробным модулем и разговора с менеджером. В 2026-м это особенно заметно: чистая лидогенерация слабеет, а ценность смещается в сторону управляемой выручки — когда маркетинг отвечает не за форму, а за вклад в оплату и удержание.
На практике это меняет всё. Если раньше достаточно было считать CPL и конверсию в заявку, то сейчас я смотрю глубже: сколько людей дошли до первого платного шага, какой контент ускоряет оплату, где продукт «ломается» между интересом и решением. Один показательный кейс из моей практики: после замены цели кампаний с «заявка» на «первый оплаченный модуль» стоимость привлечения выросла почти на 18%, зато доля оплат из платного трафика стала стабильнее, а отдел продаж перестал гоняться за пустыми обращениями.
Мой вывод простой: **в EdTech выигрывает не тот, кто делает больше лидов, а тот, кто точнее связывает маркетинг с выручкой**. Поэтому я бы перестал обсуждать MQL как главный результат. Вместо этого полезнее собирать связку:
— качество трафика по темам и намерению;
— вклад контента в прогрев;
— скорость перехода к оплате;
— удержание и повторные покупки.
Это уже не про классический performance-маркетинг. Это про продуктовый маркетинг и RevOps-логику, где маркетинг, продажи и customer success отвечают за один и тот же показатель — деньги, которые реально дошли до бизнеса.
— @EdTechCasesRu
Дополнительный контекст — @PushCraftRu
Я всё чаще вижу в EdTech одну и ту же ошибку: маркетинг продолжает жить в логике «привести заявку», хотя продукт давно продаётся не в момент клика, а после серии касаний с контентом, вебинаром, пробным модулем и разговора с менеджером. В 2026-м это особенно заметно: чистая лидогенерация слабеет, а ценность смещается в сторону управляемой выручки — когда маркетинг отвечает не за форму, а за вклад в оплату и удержание.
На практике это меняет всё. Если раньше достаточно было считать CPL и конверсию в заявку, то сейчас я смотрю глубже: сколько людей дошли до первого платного шага, какой контент ускоряет оплату, где продукт «ломается» между интересом и решением. Один показательный кейс из моей практики: после замены цели кампаний с «заявка» на «первый оплаченный модуль» стоимость привлечения выросла почти на 18%, зато доля оплат из платного трафика стала стабильнее, а отдел продаж перестал гоняться за пустыми обращениями.
Мой вывод простой: **в EdTech выигрывает не тот, кто делает больше лидов, а тот, кто точнее связывает маркетинг с выручкой**. Поэтому я бы перестал обсуждать MQL как главный результат. Вместо этого полезнее собирать связку:
— качество трафика по темам и намерению;
— вклад контента в прогрев;
— скорость перехода к оплате;
— удержание и повторные покупки.
Это уже не про классический performance-маркетинг. Это про продуктовый маркетинг и RevOps-логику, где маркетинг, продажи и customer success отвечают за один и тот же показатель — деньги, которые реально дошли до бизнеса.
— @EdTechCasesRu
Дополнительный контекст — @PushCraftRu
Почему «жёсткие данные» не заменяют живую картину клиента
Future Commerce в одном из выпусков разбирал простую, но болезненную для маркетинга мысль: у каждого из нас есть слепая зона, а мозг сам дорисовывает недостающее. Поэтому команды часто опираются на то, что легко измерить — клики, заявки, конверсии — и подменяют этим понимание реального опыта человека.
Задача у таких медиа-проектов, как Future Commerce, и у любого сильного B2B-маркетинга одна: не просто собрать цифры, а объяснить, что за ними стоит. Особенно сейчас, когда классическая лидогенерация с MQL/SQL уже слабеет, а на первый план выходит RevOps — общая работа маркетинга, продаж и клиентского успеха на выручку.
Что они предложили по сути:
— не зацикливаться на «удобной» аналитике;
— добирать качественное понимание через интервью, наблюдение, разбор контекста;
— признавать, что **перспектива первого лица** почти всегда сложнее верифицируется, чем отчёт, но именно она даёт объяснение поведения.
Это не антианалитика. Наоборот: хороший маркетинг 2026 года строится на связке данных и смыслов. Last-click и отдельные отчёты всё хуже объясняют вклад каналов, а privacy-first атрибуция, server-side, MMM и инкрементальность требуют не только цифр, но и гипотез о мотивации аудитории.
**Результат** такого подхода не был выражен в метриках в источнике — и это показательно. Сильный вывод здесь не про рост на X% а про качество решений: меньше ложных выводов, точнее позиционирование, сильнее контент и продуктовые гипотезы.
Урок для EdTech и B2B-маркетинга простой: если вы видите только отчёт, вы видите лишь часть воронки. Чтобы понимать, почему человек купил курс, не купил, бросил обучение или вернулся, нужны не только цифры, но и разговоры с аудиторией, customer success-данные и разбор реального пути пользователя.
— @EdTechCasesRu
Глубже разбирают этот метод в @RFMcraftRu
Future Commerce в одном из выпусков разбирал простую, но болезненную для маркетинга мысль: у каждого из нас есть слепая зона, а мозг сам дорисовывает недостающее. Поэтому команды часто опираются на то, что легко измерить — клики, заявки, конверсии — и подменяют этим понимание реального опыта человека.
Задача у таких медиа-проектов, как Future Commerce, и у любого сильного B2B-маркетинга одна: не просто собрать цифры, а объяснить, что за ними стоит. Особенно сейчас, когда классическая лидогенерация с MQL/SQL уже слабеет, а на первый план выходит RevOps — общая работа маркетинга, продаж и клиентского успеха на выручку.
Что они предложили по сути:
— не зацикливаться на «удобной» аналитике;
— добирать качественное понимание через интервью, наблюдение, разбор контекста;
— признавать, что **перспектива первого лица** почти всегда сложнее верифицируется, чем отчёт, но именно она даёт объяснение поведения.
Это не антианалитика. Наоборот: хороший маркетинг 2026 года строится на связке данных и смыслов. Last-click и отдельные отчёты всё хуже объясняют вклад каналов, а privacy-first атрибуция, server-side, MMM и инкрементальность требуют не только цифр, но и гипотез о мотивации аудитории.
**Результат** такого подхода не был выражен в метриках в источнике — и это показательно. Сильный вывод здесь не про рост на X% а про качество решений: меньше ложных выводов, точнее позиционирование, сильнее контент и продуктовые гипотезы.
Урок для EdTech и B2B-маркетинга простой: если вы видите только отчёт, вы видите лишь часть воронки. Чтобы понимать, почему человек купил курс, не купил, бросил обучение или вернулся, нужны не только цифры, но и разговоры с аудиторией, customer success-данные и разбор реального пути пользователя.
— @EdTechCasesRu
Глубже разбирают этот метод в @RFMcraftRu
Создание авторитетного контента через коллаборации: опыт Thingtesting
В эпоху, когда алгоритмы поисковых систем смещаются в сторону тематического авторитета (Topical Authority), образовательные бренды сталкиваются с дефицитом доверия. Платформа Thingtesting, известная своим аналитическим подходом к обзорам потребительских товаров, наглядно показала, как превратить контент-маркетинг в инструмент влияния через партнерства.
Задача:
Увеличить экспертную значимость бренда и расширить охват аудитории без использования прямой рекламы, которая в 2026 году воспринимается как «белый шум».
Решение:
Вместо производства массового контента компания сфокусировалась на создании узкоспециализированных совместных проектов с лидерами мнений в сфере рыночной аналитики. Стратегия строилась не на охватных интеграциях, а на глубокой экспертизе:
— Создание «объясняющего» контента (explainer-контент), который разбирает сложные рыночные процессы, а не просто продвигает конкретный продукт.
— Переход от классического маркетинга влияния к построению сообщества вокруг общих ценностей и объективной аналитики.
— Фокус на долгосрочное удержание (retention) аудитории за счет создания базы знаний, которая становится справочным материалом для профессионального сообщества.
Результат:
Использование подобного подхода позволило Thingtesting занять нишу ресурса, к которому обращаются в первую очередь при поиске информации о новых брендах. В условиях «нулевого клика» (Zero-click), когда пользователи получают ответы прямо в поисковой выдаче, именно создание уникальных смыслов и качественных экспертных разборов стало главным драйвером органического роста.
Урок для EdTech-маркетолога:
Сегодня количество публикаций не имеет решающего значения — важна глубина проработки темы. В условиях снижения покупательской способности (средний чек падает на 5–8%), клиенты выбирают те образовательные платформы, которые демонстрируют глубокое понимание индустрии.
Ваш контент должен работать на создание доверия, а не на генерацию быстрых заявок. Инвестируйте в партнерства, где основой служит профессиональная экспертиза, а не медийность партнера. В текущем поле RevOps (общей ответственности команд за выручку) такой контент становится фундаментом для качественного клиентского пути, где sales-отдел получает более «прогретую» аудиторию, уже знакомую с экспертизой компании.
— @EdTechCasesRu
В эпоху, когда алгоритмы поисковых систем смещаются в сторону тематического авторитета (Topical Authority), образовательные бренды сталкиваются с дефицитом доверия. Платформа Thingtesting, известная своим аналитическим подходом к обзорам потребительских товаров, наглядно показала, как превратить контент-маркетинг в инструмент влияния через партнерства.
Задача:
Увеличить экспертную значимость бренда и расширить охват аудитории без использования прямой рекламы, которая в 2026 году воспринимается как «белый шум».
Решение:
Вместо производства массового контента компания сфокусировалась на создании узкоспециализированных совместных проектов с лидерами мнений в сфере рыночной аналитики. Стратегия строилась не на охватных интеграциях, а на глубокой экспертизе:
— Создание «объясняющего» контента (explainer-контент), который разбирает сложные рыночные процессы, а не просто продвигает конкретный продукт.
— Переход от классического маркетинга влияния к построению сообщества вокруг общих ценностей и объективной аналитики.
— Фокус на долгосрочное удержание (retention) аудитории за счет создания базы знаний, которая становится справочным материалом для профессионального сообщества.
Результат:
Использование подобного подхода позволило Thingtesting занять нишу ресурса, к которому обращаются в первую очередь при поиске информации о новых брендах. В условиях «нулевого клика» (Zero-click), когда пользователи получают ответы прямо в поисковой выдаче, именно создание уникальных смыслов и качественных экспертных разборов стало главным драйвером органического роста.
Урок для EdTech-маркетолога:
Сегодня количество публикаций не имеет решающего значения — важна глубина проработки темы. В условиях снижения покупательской способности (средний чек падает на 5–8%), клиенты выбирают те образовательные платформы, которые демонстрируют глубокое понимание индустрии.
Ваш контент должен работать на создание доверия, а не на генерацию быстрых заявок. Инвестируйте в партнерства, где основой служит профессиональная экспертиза, а не медийность партнера. В текущем поле RevOps (общей ответственности команд за выручку) такой контент становится фундаментом для качественного клиентского пути, где sales-отдел получает более «прогретую» аудиторию, уже знакомую с экспертизой компании.
— @EdTechCasesRu
Почему в 2026 EdTech-рынке “маркетинг = лиды” перестал работать — и как мы перестроили воронку под RevOps
Если смотреть честно, то большинство EdTech-воронок в B2B сегодня выглядят так: привлекли трафик → собрали заявки → понадеялись, что продажи дожмут. В 2026 это уже не держится ни по экономике, ни по данным.
Мы в одном из проектов (корпоративное обучение + платформа для внутреннего апскилла) заметили простую аномалию: по отчётам маркетинга CPL (стоимость лида) был “ок”, объём MQL (маркетинг-квалифицированных лидов) рос, а выручка стагнировала. На уровне “воронки на презентации” всё сходилось. На уровне системы управления — нет.
Что сломалось
1) Лид стал дешёвым, но не стал нужным. Выросли заявки от тех, кто “интересуется”, но не готов к покупке в ближайших циклах согласования (служба обучения, HR, procurement, бюджет на квартал).
2) Last-click атрибуция (приписывание по последнему клику) перестала отражать вклад маркетинга. Люди часто проходят несколько касаний: сначала аналитика/гайд, потом демо, потом согласование с коллегами. В атрибуции “виден” только финальный клик.
3) Доказательная база формально не доходила до Sales и Customer Success. Маркетинг делал контент и кампании, но “презентация ценности” не превращалась в пакет решений для клиента и команды.
Один показатель из практики
Мы разрезали лиды не по источнику, а по стадии “готовности к процессу покупки” (мы описали её 4 уровнями: от информационного запроса до наличия спонсора внутри компании и окна внедрения). Внутри одного и того же сегмента по источнику (условно “контекст + лид-форма”) конверсия в согласование различалась в 3–4 раза. То есть проблема была не в количестве лидов, а в том, что лиды попадали в неправильный момент и с неправильным контекстом.
Как мы перестроили модель: маркетинг как вклад в выручку
Я сейчас говорю не про “переименование” — RevOps (совместная ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку) встраивается в операционку.
— Мы заменили KPI “количество MQL” на KPI “созданные условия для следующего шага”
Например: доля лидов, которым мы выдали корректный артефакт под их стадию (кейсы по похожим ролям, расчёт эффекта внедрения, template письма для согласования бюджета, чек-лист требований к данным). Это измеримо и связано со следующими этапами.
— Мы ввели единый словарь стадий (и это оказалось ключевым)
Без общего языка Sales и CS “видели” разное. Мы сделали простую матрицу: признаки стадии + какие действия ожидать от клиента + что в ответ должна дать команда.
Маркетинг стал проектировать касания не “под кампанию”, а “под переходы”.
— Мы перешли на мультисценарное контент-планирование вместо генерации постов
В нулевом (zero-click) мире конкуренция не за объём, а за собственную экспертизу автора. Мы перестали делать “контент для индекса” и начали делать контент, который сокращает путь согласования: методики оценки компетенций, примеры KPI, разбор типовых возражений procurement.
Да, это дольше. Но это лучше конвертирует в демо и снижает нагрузку на Sales: меньше повторяющихся вопросов на первом созвоне.
— Мы сделали тест прироста (incrementality) на уровне кампаний, а не отчётов
С “просто отчётом по атрибуции” в 2026 действительно тяжело. Мы стали проверять прирост по контрольным группам: какие сегменты получили больше нужных шагов после контакта, а какие — просто добавили клики. Это помогло перестать финансировать “шум”.
Моё мнение (и почему это важно)
Если у вас сейчас маркетинг живёт как генератор заявок, вы будете постоянно “догонять” продажи цифрами и сталкиваться с тем, что продажи всё равно умирают на согласованиях, бюджетах и ожиданиях результата.
Правильная цель — создавать предсказуемые переходы между стадиями покупки. Тогда маркетинг начинает управлять системой, а не статистикой.
Если хотите, в следующем посте разберу, как мы упаковали “контент для согласования” в наборы по ролям (HR vs L&D vs финдир) и как это повлияло на конверсию в SQL — без магии, только через структуру артефактов и измерение стадий.
— @EdTechCasesRu
Если смотреть честно, то большинство EdTech-воронок в B2B сегодня выглядят так: привлекли трафик → собрали заявки → понадеялись, что продажи дожмут. В 2026 это уже не держится ни по экономике, ни по данным.
Мы в одном из проектов (корпоративное обучение + платформа для внутреннего апскилла) заметили простую аномалию: по отчётам маркетинга CPL (стоимость лида) был “ок”, объём MQL (маркетинг-квалифицированных лидов) рос, а выручка стагнировала. На уровне “воронки на презентации” всё сходилось. На уровне системы управления — нет.
Что сломалось
1) Лид стал дешёвым, но не стал нужным. Выросли заявки от тех, кто “интересуется”, но не готов к покупке в ближайших циклах согласования (служба обучения, HR, procurement, бюджет на квартал).
2) Last-click атрибуция (приписывание по последнему клику) перестала отражать вклад маркетинга. Люди часто проходят несколько касаний: сначала аналитика/гайд, потом демо, потом согласование с коллегами. В атрибуции “виден” только финальный клик.
3) Доказательная база формально не доходила до Sales и Customer Success. Маркетинг делал контент и кампании, но “презентация ценности” не превращалась в пакет решений для клиента и команды.
Один показатель из практики
Мы разрезали лиды не по источнику, а по стадии “готовности к процессу покупки” (мы описали её 4 уровнями: от информационного запроса до наличия спонсора внутри компании и окна внедрения). Внутри одного и того же сегмента по источнику (условно “контекст + лид-форма”) конверсия в согласование различалась в 3–4 раза. То есть проблема была не в количестве лидов, а в том, что лиды попадали в неправильный момент и с неправильным контекстом.
Как мы перестроили модель: маркетинг как вклад в выручку
Я сейчас говорю не про “переименование” — RevOps (совместная ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку) встраивается в операционку.
— Мы заменили KPI “количество MQL” на KPI “созданные условия для следующего шага”
Например: доля лидов, которым мы выдали корректный артефакт под их стадию (кейсы по похожим ролям, расчёт эффекта внедрения, template письма для согласования бюджета, чек-лист требований к данным). Это измеримо и связано со следующими этапами.
— Мы ввели единый словарь стадий (и это оказалось ключевым)
Без общего языка Sales и CS “видели” разное. Мы сделали простую матрицу: признаки стадии + какие действия ожидать от клиента + что в ответ должна дать команда.
Маркетинг стал проектировать касания не “под кампанию”, а “под переходы”.
— Мы перешли на мультисценарное контент-планирование вместо генерации постов
В нулевом (zero-click) мире конкуренция не за объём, а за собственную экспертизу автора. Мы перестали делать “контент для индекса” и начали делать контент, который сокращает путь согласования: методики оценки компетенций, примеры KPI, разбор типовых возражений procurement.
Да, это дольше. Но это лучше конвертирует в демо и снижает нагрузку на Sales: меньше повторяющихся вопросов на первом созвоне.
— Мы сделали тест прироста (incrementality) на уровне кампаний, а не отчётов
С “просто отчётом по атрибуции” в 2026 действительно тяжело. Мы стали проверять прирост по контрольным группам: какие сегменты получили больше нужных шагов после контакта, а какие — просто добавили клики. Это помогло перестать финансировать “шум”.
Моё мнение (и почему это важно)
Если у вас сейчас маркетинг живёт как генератор заявок, вы будете постоянно “догонять” продажи цифрами и сталкиваться с тем, что продажи всё равно умирают на согласованиях, бюджетах и ожиданиях результата.
Правильная цель — создавать предсказуемые переходы между стадиями покупки. Тогда маркетинг начинает управлять системой, а не статистикой.
Если хотите, в следующем посте разберу, как мы упаковали “контент для согласования” в наборы по ролям (HR vs L&D vs финдир) и как это повлияло на конверсию в SQL — без магии, только через структуру артефактов и измерение стадий.
— @EdTechCasesRu
EdTech перестал продавать «уроки»
В 2026-м в EdTech выигрывают не те, кто громче обещает результат, а те, кто строит доверие к пути. Пользователь всё хуже реагирует на абстрактное «научим за 30 дней» и всё лучше — на понятный маршрут, где видны уровень, прогресс и роль продукта в этой траектории. Поэтому продуктовый маркетинг здесь всё сильнее похож на редактуру смысла: не разгонять объём, а собирать внятную образовательную логику, которую можно показать и человеку, и алгоритмам поиска.
— @EdTechCasesRu
Дополнительный контекст — @MarketingSalariesRu
В 2026-м в EdTech выигрывают не те, кто громче обещает результат, а те, кто строит доверие к пути. Пользователь всё хуже реагирует на абстрактное «научим за 30 дней» и всё лучше — на понятный маршрут, где видны уровень, прогресс и роль продукта в этой траектории. Поэтому продуктовый маркетинг здесь всё сильнее похож на редактуру смысла: не разгонять объём, а собирать внятную образовательную логику, которую можно показать и человеку, и алгоритмам поиска.
— @EdTechCasesRu
Дополнительный контекст — @MarketingSalariesRu
3 инструмента для email-инфраструктуры в EdTech: где выигрывает инфраструктура, а где — контроль
Для EdTech-платформ почта давно перестала быть просто «рассылкой». Это часть онбординга, триггерных коммуникаций, подтверждения регистрации и возврата пользователей. В 2026 году особенно важно не только отправлять письма, но и управлять доставляемостью, брендингом домена и качеством базы. Ниже — три инструмента из одного класса, но с разными задачами.
Supabase с SMTP — для кого: продуктовые команды, которые уже используют Supabase Auth и хотят отправлять письма со своего домена. Сильная сторона — быстрое подключение без отдельной почтовой системы внутри продукта: подтверждения, сброс пароля, системные уведомления. Слабая сторона — это не полноценная платформа коммуникаций; для сложной сегментации, аналитики и маркетинговых цепочек возможностей мало.
Email verification API — для кого: команды роста и CRM, которым нужно чистить базы до отправки и снижать долю недоставленных писем. Сильная сторона — валидация адресов помогает не сливать бюджет на мусорные контакты и лучше держать репутацию домена. Слабая сторона — это узкий слой в стеке: он не решает ни отправку, ни дизайн, ни сценарии.
React Email — для кого: продуктовые и lifecycle-команды, которым нужны письма как часть интерфейса, а не просто HTML-шаблон. Сильная сторона — письма собираются из компонентов, их проще поддерживать в кодовой базе и согласовывать с дизайном продукта. Слабая сторона — нужна зрелая разработка; маркетологам без техподдержки инструмент сам по себе мало полезен.
Как выбирать: если нужен базовый системный email — смотрите в сторону Supabase с SMTP; если боль в качестве базы — берите verification API; если важны масштабируемые шаблоны и единый продуктовый стиль — React Email.
— @EdTechCasesRu
Для EdTech-платформ почта давно перестала быть просто «рассылкой». Это часть онбординга, триггерных коммуникаций, подтверждения регистрации и возврата пользователей. В 2026 году особенно важно не только отправлять письма, но и управлять доставляемостью, брендингом домена и качеством базы. Ниже — три инструмента из одного класса, но с разными задачами.
Supabase с SMTP — для кого: продуктовые команды, которые уже используют Supabase Auth и хотят отправлять письма со своего домена. Сильная сторона — быстрое подключение без отдельной почтовой системы внутри продукта: подтверждения, сброс пароля, системные уведомления. Слабая сторона — это не полноценная платформа коммуникаций; для сложной сегментации, аналитики и маркетинговых цепочек возможностей мало.
Email verification API — для кого: команды роста и CRM, которым нужно чистить базы до отправки и снижать долю недоставленных писем. Сильная сторона — валидация адресов помогает не сливать бюджет на мусорные контакты и лучше держать репутацию домена. Слабая сторона — это узкий слой в стеке: он не решает ни отправку, ни дизайн, ни сценарии.
React Email — для кого: продуктовые и lifecycle-команды, которым нужны письма как часть интерфейса, а не просто HTML-шаблон. Сильная сторона — письма собираются из компонентов, их проще поддерживать в кодовой базе и согласовывать с дизайном продукта. Слабая сторона — нужна зрелая разработка; маркетологам без техподдержки инструмент сам по себе мало полезен.
Как выбирать: если нужен базовый системный email — смотрите в сторону Supabase с SMTP; если боль в качестве базы — берите verification API; если важны масштабируемые шаблоны и единый продуктовый стиль — React Email.
— @EdTechCasesRu
Как EdTech-продуктам жить в эпоху «подумал — и купил»
Future Commerce в одном из выпусков обсуждает не столько e-commerce, сколько будущее, где путь от интереса до покупки почти исчезает. Для EdTech это особенно важно: пользователь всё чаще сравнивает не сайты, а ответы AI-поиска, рекомендации в ленте и короткие доказательства ценности.
Задача у рынка одна и довольно жёсткая: сократить расстояние между «мне это нужно» и «я уже оставил заявку / купил курс». Классическая воронка с длинным прогревом работает хуже, потому что внимание фрагментировано, а информационный поиск всё чаще закрывается прямо в выдаче или в интерфейсе нейросети. В 2026-м это бьёт и по образовательным платформам: organic-трафик без собственной экспертизы проседает, а MQL-механика уже не тянет всю ответственность за выручку.
Что делать? Не ставить всё на один канал, а строить **топическую авторитетность** вокруг конкретных карьерных и продуктовых тем:
— не «все про обучение», а «как войти в data analytics»;
— не «курсы по маркетингу», а «performance для B2B и продуктовых команд»;
— не «английский для всех», а «английский для собеседований и работы».
Параллельно усиливать контент, который помогает принять решение без лишних кликов:
— сравнительные разборы программ;
— калькуляторы окупаемости обучения;
— примеры карьерных траекторий выпускников;
— короткие доказательства результата: кейсы, цифры, скриншоты, разборы портфолио.
**Результат здесь не в одной магической метрике**, а в качестве спроса: меньше случайных лидов, выше доля осознанных заявок, короче путь до оплаты, лучше конверсия из контента в консультацию или покупку.
Главный урок для EdTech-маркетолога: в мире zero-click и AI-overviews выигрывает не тот, кто производит больше контента, а тот, у кого есть собственная экспертиза и понятная продуктовая логика. Если пользователь может «подумать и купить» без лишних шагов, ваша задача — оказаться в этом коротком маршруте первым и убедительнее других.
— @EdTechCasesRu
Future Commerce в одном из выпусков обсуждает не столько e-commerce, сколько будущее, где путь от интереса до покупки почти исчезает. Для EdTech это особенно важно: пользователь всё чаще сравнивает не сайты, а ответы AI-поиска, рекомендации в ленте и короткие доказательства ценности.
Задача у рынка одна и довольно жёсткая: сократить расстояние между «мне это нужно» и «я уже оставил заявку / купил курс». Классическая воронка с длинным прогревом работает хуже, потому что внимание фрагментировано, а информационный поиск всё чаще закрывается прямо в выдаче или в интерфейсе нейросети. В 2026-м это бьёт и по образовательным платформам: organic-трафик без собственной экспертизы проседает, а MQL-механика уже не тянет всю ответственность за выручку.
Что делать? Не ставить всё на один канал, а строить **топическую авторитетность** вокруг конкретных карьерных и продуктовых тем:
— не «все про обучение», а «как войти в data analytics»;
— не «курсы по маркетингу», а «performance для B2B и продуктовых команд»;
— не «английский для всех», а «английский для собеседований и работы».
Параллельно усиливать контент, который помогает принять решение без лишних кликов:
— сравнительные разборы программ;
— калькуляторы окупаемости обучения;
— примеры карьерных траекторий выпускников;
— короткие доказательства результата: кейсы, цифры, скриншоты, разборы портфолио.
**Результат здесь не в одной магической метрике**, а в качестве спроса: меньше случайных лидов, выше доля осознанных заявок, короче путь до оплаты, лучше конверсия из контента в консультацию или покупку.
Главный урок для EdTech-маркетолога: в мире zero-click и AI-overviews выигрывает не тот, кто производит больше контента, а тот, у кого есть собственная экспертиза и понятная продуктовая логика. Если пользователь может «подумать и купить» без лишних шагов, ваша задача — оказаться в этом коротком маршруте первым и убедительнее других.
— @EdTechCasesRu