Эволюция воронок: от сбора лидов к управлению выручкой
Крупные образовательные платформы в сегменте профессионального обучения начали менять структуру взаимодействия с потенциальными клиентами. В последних кампаниях заметен отказ от классической модели сбора контактов через бесплатные материалы в пользу прямого вовлечения в продуктовый контекст. Вместо скачивания чек-листов, пользователь всё чаще попадает в мини-среду, где доступ к экспертному контенту требует предварительной авторизации через платформу, которая сразу считывает профиль компетенций.
Маркетинговые команды перестают работать как генераторы потока заявок. Теперь акцент смещен на объединение усилий отдела маркетинга, продаж и службы поддержки для управления выручкой (RevOps — методология совместной работы команд для роста дохода). В личном кабинете пользователя контент адаптируется в реальном времени, опираясь на показатели LTV (пожизненная ценность клиента), а не на факт первой регистрации.
— Сокращение цепочки «лид — продажа» через глубокую интеграцию CRM и продукта.
— Снижение фокуса на объеме входящих контактов в пользу качества их профилирования.
— Приоритизация retention (удержание клиентов) как основного драйвера выручки на фоне снижения среднего чека.
Замечаете ли вы переход от количественных показателей маркетинга к метрикам ответственности за итоговую прибыль в своих проектах?
Крупные образовательные платформы в сегменте профессионального обучения начали менять структуру взаимодействия с потенциальными клиентами. В последних кампаниях заметен отказ от классической модели сбора контактов через бесплатные материалы в пользу прямого вовлечения в продуктовый контекст. Вместо скачивания чек-листов, пользователь всё чаще попадает в мини-среду, где доступ к экспертному контенту требует предварительной авторизации через платформу, которая сразу считывает профиль компетенций.
Маркетинговые команды перестают работать как генераторы потока заявок. Теперь акцент смещен на объединение усилий отдела маркетинга, продаж и службы поддержки для управления выручкой (RevOps — методология совместной работы команд для роста дохода). В личном кабинете пользователя контент адаптируется в реальном времени, опираясь на показатели LTV (пожизненная ценность клиента), а не на факт первой регистрации.
— Сокращение цепочки «лид — продажа» через глубокую интеграцию CRM и продукта.
— Снижение фокуса на объеме входящих контактов в пользу качества их профилирования.
— Приоритизация retention (удержание клиентов) как основного драйвера выручки на фоне снижения среднего чека.
Замечаете ли вы переход от количественных показателей маркетинга к метрикам ответственности за итоговую прибыль в своих проектах?
AI-обновление спроса: как EdTech выстраивает продажи без «просто лидов»
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же ловушку в EdTech-маркетинге: команда продолжает мерить успех через количество лидов, MQL и “заявки любой ценой”. При этом весь путь пользователя — от поиска до покупки — стал менее линейным: запросы размазываются по Topical Authority (тематическая узнаваемость), часть спроса уходит в AI-overviews (краткие ответы в поиске), а атрибуция становится менее доверительной из‑за privacy-first (а ещё растёт доля советов “найдите сами” вместо явного клика).
Моё мнение простое: сейчас маркетинг в EdTech должен не “гнать воронку”, а управлять выручкой через RevOps (общая ответственность маркетинга, продаж и customer success). Не потому что так модно, а потому что теперь маркетинговая работа — это управление условиями, при которых человек доходит до сделки и начинает обучение, а затем удерживается.
Как это выглядит в кейс-логике (без привязки к конкретному бренду)
1) Мы перестали считать лиды “главной валютой”
Вместо этого ввели связку: доля квалифицированных визитов → доля дошедших до созвона/демо → доля стартовавших обучение → доля удержанных в первый жизненный цикл (например, 30 дней активного участия в модуле).
Да, это усложняет отчётность. Но зато мы перестали мерить активность, которая не превращается в доход.
2) Мы переупаковали контент под Zero-click эпоху
Раньше EdTech пытался выигрывать поисковыми страницами “что такое X”, “как выбрать курс”. Сейчас этого недостаточно: часть пользователей удовлетворяется кратким ответом и не идёт дальше. Поэтому контент стали делать как доказательство экспертизы автора и продукта:
— разбор типовых ошибок обучения (что именно ломается и как исправляли мы)
— разбор сценариев под разные роли (HR, руководитель отдела, самообучающийся специалист)
— практические фреймворки с измеримыми артефактами (шаблоны, чек-листы, матрицы)
Ключевой момент: контент нужен не для клика, а для того, чтобы когда человек всё-таки выбирает, у него уже есть “собственная карта реальности” — почему наш продукт работает именно в его контексте.
3) Мы пересобрали “первое касание” в воронку, а не в заявку
Самая большая разница была в сценариях назначения контакта. Если раньше мы отрабатывали “запрос на звонок”, то теперь даём выбор пути:
— если человек корпоративный и ему нужна оценка окупаемости — он получает диагностику зрелости (короткий опрос + расшифровка)
— если человек индивидуальный — ему предлагают мини-план обучения (не демо ради демо)
— если он сомневается — подключаем “контент-скоринг”: показываем материалы, которые соответствуют его мотивации, а не его формальному уровню “просто пользователь”
Это уменьшает долю “шумных” заявок и повышает долю стартов.
4) Атрибуцию заменили на измерение инкремента
Last-click (последний клик) сегодня часто врёт. Поэтому мы начали считать эффект от каналов через incrementality (инкрементность): какие изменения в целевых метриках происходят при наличии активности канала, а не просто при сопутствующей рекламе.
Практическое наблюдение из работы с несколькими запусками: при одном и том же бюджете “креативные концепции” сильнее влияют на качество стартов, чем оптимизация по клику. То есть конкуренция смещается в смысл и позиционирование, а не в исполнение.
Небольшая цифра, как ориентир
В одном проекте переход на связку “старт обучения как основной KPI” вместо “лид как KPI” дал снижение стоимости привлечения в привычных отчётах, но главное — рост доли стартов. В итоге выручка на единицу маркетинговых ресурсов выросла, потому что мы перестали оплачивать этапы, которые не ведут к обучению.
Вывод: EdTech в 2026 выигрывают те, кто умеет думать как система RevOps, а не как генератор заявок. Маркетинг должен проектировать маршрут до выручки — от Topical Authority и доказательного контента до условий для старта и удержания. Если вы всё ещё оптимизируете только заявки — вы оптимизируете не рост, а иллюзию роста.
…
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же ловушку в EdTech-маркетинге: команда продолжает мерить успех через количество лидов, MQL и “заявки любой ценой”. При этом весь путь пользователя — от поиска до покупки — стал менее линейным: запросы размазываются по Topical Authority (тематическая узнаваемость), часть спроса уходит в AI-overviews (краткие ответы в поиске), а атрибуция становится менее доверительной из‑за privacy-first (а ещё растёт доля советов “найдите сами” вместо явного клика).
Моё мнение простое: сейчас маркетинг в EdTech должен не “гнать воронку”, а управлять выручкой через RevOps (общая ответственность маркетинга, продаж и customer success). Не потому что так модно, а потому что теперь маркетинговая работа — это управление условиями, при которых человек доходит до сделки и начинает обучение, а затем удерживается.
Как это выглядит в кейс-логике (без привязки к конкретному бренду)
1) Мы перестали считать лиды “главной валютой”
Вместо этого ввели связку: доля квалифицированных визитов → доля дошедших до созвона/демо → доля стартовавших обучение → доля удержанных в первый жизненный цикл (например, 30 дней активного участия в модуле).
Да, это усложняет отчётность. Но зато мы перестали мерить активность, которая не превращается в доход.
2) Мы переупаковали контент под Zero-click эпоху
Раньше EdTech пытался выигрывать поисковыми страницами “что такое X”, “как выбрать курс”. Сейчас этого недостаточно: часть пользователей удовлетворяется кратким ответом и не идёт дальше. Поэтому контент стали делать как доказательство экспертизы автора и продукта:
— разбор типовых ошибок обучения (что именно ломается и как исправляли мы)
— разбор сценариев под разные роли (HR, руководитель отдела, самообучающийся специалист)
— практические фреймворки с измеримыми артефактами (шаблоны, чек-листы, матрицы)
Ключевой момент: контент нужен не для клика, а для того, чтобы когда человек всё-таки выбирает, у него уже есть “собственная карта реальности” — почему наш продукт работает именно в его контексте.
3) Мы пересобрали “первое касание” в воронку, а не в заявку
Самая большая разница была в сценариях назначения контакта. Если раньше мы отрабатывали “запрос на звонок”, то теперь даём выбор пути:
— если человек корпоративный и ему нужна оценка окупаемости — он получает диагностику зрелости (короткий опрос + расшифровка)
— если человек индивидуальный — ему предлагают мини-план обучения (не демо ради демо)
— если он сомневается — подключаем “контент-скоринг”: показываем материалы, которые соответствуют его мотивации, а не его формальному уровню “просто пользователь”
Это уменьшает долю “шумных” заявок и повышает долю стартов.
4) Атрибуцию заменили на измерение инкремента
Last-click (последний клик) сегодня часто врёт. Поэтому мы начали считать эффект от каналов через incrementality (инкрементность): какие изменения в целевых метриках происходят при наличии активности канала, а не просто при сопутствующей рекламе.
Практическое наблюдение из работы с несколькими запусками: при одном и том же бюджете “креативные концепции” сильнее влияют на качество стартов, чем оптимизация по клику. То есть конкуренция смещается в смысл и позиционирование, а не в исполнение.
Небольшая цифра, как ориентир
В одном проекте переход на связку “старт обучения как основной KPI” вместо “лид как KPI” дал снижение стоимости привлечения в привычных отчётах, но главное — рост доли стартов. В итоге выручка на единицу маркетинговых ресурсов выросла, потому что мы перестали оплачивать этапы, которые не ведут к обучению.
Вывод: EdTech в 2026 выигрывают те, кто умеет думать как система RevOps, а не как генератор заявок. Маркетинг должен проектировать маршрут до выручки — от Topical Authority и доказательного контента до условий для старта и удержания. Если вы всё ещё оптимизируете только заявки — вы оптимизируете не рост, а иллюзию роста.
…
Почему EdTech больше не выигрывает «курсами», а выигрывает маршрутом
В 2026 году в EdTech всё заметнее простая вещь: человек покупает уже не «обучение», а понятный путь от текущей роли к следующей. Курсы, вебинары и подписки по-прежнему нужны, но сами по себе они всё хуже объясняют ценность. Рынок взрослел вместе с аудиторией: у маркетолога, аналитика или методиста стало меньше терпения на абстрактное «прокачайся за 6 недель» и больше вопросов к результату, срокам и применимости.
Это меняет не только продукт, но и маркетинг. Побеждает не тот, кто громче обещает, а тот, кто точнее собирает образовательный маршрут под задачу.
**1. Главный товар EdTech сегодня — не контент, а снижение неопределённости**
Когда человек выбирает обучение, он покупает не уроки. Он покупает уверенность, что время и деньги не будут потрачены впустую. Поэтому сильные EdTech-команды всё чаще продают не объём программы, а ясность: кому это подходит, в какой точке карьеры помогает и какой следующий шаг становится возможным.
Хороший пример — карьерные треки у платформ, которые ведут пользователя не на «страницу курса», а на сценарий: «войти в профессию», «сменить специализацию», «добавить компетенцию к текущей роли». В таком подходе лендинг перестаёт быть каталогом модулей и становится навигатором. Это особенно важно в эпоху zero-click-потребления, когда человек хочет понять суть сразу, без долгих переходов по сайту и десятков кликов.
Отсюда и новая роль контента: не «дать побольше материалов», а быстро убрать страх ошибки. Кейсы выпускников, примеры работ до и после, карта навыков, требования рынка — всё это работает лучше, чем длинное описание программы.
**2. Продуктовая упаковка стала важнее рекламного обещания**
Раньше многие EdTech-бренды росли через сильное обещание: трудоустройство, новая профессия, быстрый результат. Теперь обещание без архитектуры продукта хуже конвертирует. Человек стал осторожнее, а поиск — умнее. Если поисковик и нейросетевые ответы уже умеют кратко сравнивать предложения, выигрывает тот, у кого сама структура продукта считывается без усилий.
Посмотрите на бренды, которые дробят обучение на небольшие логичные ступени: диагностика → вводный модуль → специализация → проект → наставничество. Это не просто методика, это маркетинг через уменьшение трения. Пользователь может войти с малого, почувствовать прогресс и только потом докупить следующий этап. Для retention (удержания) это почти всегда сильнее, чем одна большая покупка.
Важный сдвиг здесь — от «продать курс» к «собрать траекторию». В продуктовых командах это уже видно: маркетинг, продукт и методология начинают работать как одна система. Если воронка не совпадает с логикой обучения, реклама даёт трафик, но не даёт выручку.
**3. В EdTech всё решает не CPL, а возврат в долгую**
Классический MQL-подход в образовании слабеет так же, как и в B2B. Сам факт заявки мало что значит, если человек не дошёл до оплаты, не начал учиться или быстро выпал. Поэтому зрелые команды смотрят глубже: доходимость до старта, завершение ключевых модулей, повторные покупки, апселл, рекомендация друзьям.
Условный пример: два канала приводят одинаково дешёвые заявки. Но первый даёт студентов, которые доходят до конца и покупают следующий уровень, а второй — только первичную конверсию. В старой модели победил бы второй. В новой — первый, потому что он создаёт LTV (пожизненную ценность клиента), а не иллюзию эффективности.
Именно поэтому в EdTech всё чаще нужны не «красивые отчёты по лидам», а связка маркетинга с RevOps — общей ответственностью за выручку. Реклама должна отвечать не только за цену заявки, но и за качество студента в дальнейшем. И здесь особенно полезны cohort-анализ, сквозная аналитика, server-side-события и incrementality-подход, когда проверяют не просто корреляцию, а реальный вклад канала.
**4. Сильнее всего продаёт не экспертность бренда, а авторская позиция**
…
В 2026 году в EdTech всё заметнее простая вещь: человек покупает уже не «обучение», а понятный путь от текущей роли к следующей. Курсы, вебинары и подписки по-прежнему нужны, но сами по себе они всё хуже объясняют ценность. Рынок взрослел вместе с аудиторией: у маркетолога, аналитика или методиста стало меньше терпения на абстрактное «прокачайся за 6 недель» и больше вопросов к результату, срокам и применимости.
Это меняет не только продукт, но и маркетинг. Побеждает не тот, кто громче обещает, а тот, кто точнее собирает образовательный маршрут под задачу.
**1. Главный товар EdTech сегодня — не контент, а снижение неопределённости**
Когда человек выбирает обучение, он покупает не уроки. Он покупает уверенность, что время и деньги не будут потрачены впустую. Поэтому сильные EdTech-команды всё чаще продают не объём программы, а ясность: кому это подходит, в какой точке карьеры помогает и какой следующий шаг становится возможным.
Хороший пример — карьерные треки у платформ, которые ведут пользователя не на «страницу курса», а на сценарий: «войти в профессию», «сменить специализацию», «добавить компетенцию к текущей роли». В таком подходе лендинг перестаёт быть каталогом модулей и становится навигатором. Это особенно важно в эпоху zero-click-потребления, когда человек хочет понять суть сразу, без долгих переходов по сайту и десятков кликов.
Отсюда и новая роль контента: не «дать побольше материалов», а быстро убрать страх ошибки. Кейсы выпускников, примеры работ до и после, карта навыков, требования рынка — всё это работает лучше, чем длинное описание программы.
**2. Продуктовая упаковка стала важнее рекламного обещания**
Раньше многие EdTech-бренды росли через сильное обещание: трудоустройство, новая профессия, быстрый результат. Теперь обещание без архитектуры продукта хуже конвертирует. Человек стал осторожнее, а поиск — умнее. Если поисковик и нейросетевые ответы уже умеют кратко сравнивать предложения, выигрывает тот, у кого сама структура продукта считывается без усилий.
Посмотрите на бренды, которые дробят обучение на небольшие логичные ступени: диагностика → вводный модуль → специализация → проект → наставничество. Это не просто методика, это маркетинг через уменьшение трения. Пользователь может войти с малого, почувствовать прогресс и только потом докупить следующий этап. Для retention (удержания) это почти всегда сильнее, чем одна большая покупка.
Важный сдвиг здесь — от «продать курс» к «собрать траекторию». В продуктовых командах это уже видно: маркетинг, продукт и методология начинают работать как одна система. Если воронка не совпадает с логикой обучения, реклама даёт трафик, но не даёт выручку.
**3. В EdTech всё решает не CPL, а возврат в долгую**
Классический MQL-подход в образовании слабеет так же, как и в B2B. Сам факт заявки мало что значит, если человек не дошёл до оплаты, не начал учиться или быстро выпал. Поэтому зрелые команды смотрят глубже: доходимость до старта, завершение ключевых модулей, повторные покупки, апселл, рекомендация друзьям.
Условный пример: два канала приводят одинаково дешёвые заявки. Но первый даёт студентов, которые доходят до конца и покупают следующий уровень, а второй — только первичную конверсию. В старой модели победил бы второй. В новой — первый, потому что он создаёт LTV (пожизненную ценность клиента), а не иллюзию эффективности.
Именно поэтому в EdTech всё чаще нужны не «красивые отчёты по лидам», а связка маркетинга с RevOps — общей ответственностью за выручку. Реклама должна отвечать не только за цену заявки, но и за качество студента в дальнейшем. И здесь особенно полезны cohort-анализ, сквозная аналитика, server-side-события и incrementality-подход, когда проверяют не просто корреляцию, а реальный вклад канала.
**4. Сильнее всего продаёт не экспертность бренда, а авторская позиция**
…
Как Тинькофф перестроил образовательный контент в продуктовый инструмент
В 2026-м образовательный маркетинг всё чаще работает не как «контент ради охвата», а как часть воронки удержания и выручки. У Тинькофф это видно на примере экосистемных образовательных проектов: банк системно развивает материалы про финансы, предпринимательство и цифровые навыки, чтобы не просто собирать трафик, а создавать доверие к продукту и повышать lifetime value — пожизненную ценность клиента.
Контекст был простой: финансовая тема перегрета рекламой, а «чистое» информационное SEO теряет эффективность из-за AI-overviews и zero-click-поведения. Побеждает не тот, кто пишет больше, а тот, у кого выше тематический авторитет и сильнее собственная экспертиза. Для Тинькофф это означало необходимость превратить образовательный контент из разрозненных статей в управляемую систему.
Задача стояла в трёх плоскостях:
— привлекать аудиторию с намерением разобраться, а не просто «почитать»;
— связать обучение с продуктами экосистемы;
— сократить зависимость от дорогого performance с упором на last-click.
Что сделали:
— собрали линейку материалов вокруг конкретных жизненных сценариев: как вести бюджет, как открыть ИП, как считать налоги, как не терять деньги на бытовых решениях;
— упаковали контент в форматы, которые удобны и для поиска, и для повторного использования: статьи, короткие объяснения, калькуляторы, подборки;
— усилили авторство: там, где массовый контент легко копируется, сделали ставку на объяснения от практиков и на связь с продуктовой логикой;
— встроили переходы в сервисы банка не агрессивно, а по делу: статья → инструмент → следующий шаг в продукте.
Что это дало:
— рост органического трафика на длинном хвосте запросов;
— более высокий процент возвратов в контент и сервисы;
— лучшее качество входящего потока: люди приходили не «по скидке», а с задачей;
— контент начал работать как актив, а не как расход.
Главный урок для EdTech: образовательный контент перестаёт быть верхом воронки. Если он не связан с продуктом, удержанием и реальной задачей пользователя, его быстро вытесняют алгоритмы и AI-ответы. Если связан — он превращается в точку доверия, из которой легче продавать курс, подписку или следующий модуль.
По этой же теме советуем @BrandArchNotes
В 2026-м образовательный маркетинг всё чаще работает не как «контент ради охвата», а как часть воронки удержания и выручки. У Тинькофф это видно на примере экосистемных образовательных проектов: банк системно развивает материалы про финансы, предпринимательство и цифровые навыки, чтобы не просто собирать трафик, а создавать доверие к продукту и повышать lifetime value — пожизненную ценность клиента.
Контекст был простой: финансовая тема перегрета рекламой, а «чистое» информационное SEO теряет эффективность из-за AI-overviews и zero-click-поведения. Побеждает не тот, кто пишет больше, а тот, у кого выше тематический авторитет и сильнее собственная экспертиза. Для Тинькофф это означало необходимость превратить образовательный контент из разрозненных статей в управляемую систему.
Задача стояла в трёх плоскостях:
— привлекать аудиторию с намерением разобраться, а не просто «почитать»;
— связать обучение с продуктами экосистемы;
— сократить зависимость от дорогого performance с упором на last-click.
Что сделали:
— собрали линейку материалов вокруг конкретных жизненных сценариев: как вести бюджет, как открыть ИП, как считать налоги, как не терять деньги на бытовых решениях;
— упаковали контент в форматы, которые удобны и для поиска, и для повторного использования: статьи, короткие объяснения, калькуляторы, подборки;
— усилили авторство: там, где массовый контент легко копируется, сделали ставку на объяснения от практиков и на связь с продуктовой логикой;
— встроили переходы в сервисы банка не агрессивно, а по делу: статья → инструмент → следующий шаг в продукте.
Что это дало:
— рост органического трафика на длинном хвосте запросов;
— более высокий процент возвратов в контент и сервисы;
— лучшее качество входящего потока: люди приходили не «по скидке», а с задачей;
— контент начал работать как актив, а не как расход.
Главный урок для EdTech: образовательный контент перестаёт быть верхом воронки. Если он не связан с продуктом, удержанием и реальной задачей пользователя, его быстро вытесняют алгоритмы и AI-ответы. Если связан — он превращается в точку доверия, из которой легче продавать курс, подписку или следующий модуль.
По этой же теме советуем @BrandArchNotes
Маркетинговая квалификация по модели ICP: что это и чем отличается от MQL
Маркетинговая квалификация по модели ICP (Ideal Customer Profile — «идеальный профиль компании») — это разметка аккаунтов/лидов по соответствию заранее описанному профилю *выгодного* клиента: отрасль, размер, зрелость процессов, типы команд, наличие данных для интеграций, критерии закупки. В B2B EdTech это помогает сместить фокус с «кто проявил интерес» на «кому продукт реально даст измеримый результат».
Чем отличается от MQL (Marketing Qualified Lead — «лид, квалифицированный маркетингом»):
— MQL чаще про поведение: скачал материал, оставил заявку, откликнулся на вебинар.
— ICP — про контекст и соответствие бизнес-ценности: есть ли у компании проблема/готовность, подходящие данные и путь к внедрению.
На практике в 2026 MQL нередко становится менее точным из‑за затухания классической лидогенерации и большей роли RevOps (общей ответственности маркетинга, продаж и customer success за выручку). Поэтому ICP используют как “фильтр” для приоритизации, а не только как стадию в воронке.
Типичные ошибки:
— считать ICP списком “кто нам нравится”, а не набором проверяемых признаков;
— квалифицировать по ICP только один раз, игнорируя изменение состава команды и стадии зрелости;
— путать ICP с персоном (buyer persona — «портрет лица, принимающего решения»): ICP про компанию, persona про роли внутри.
Пример:
EdTech-платформа для корпоративного обучения вводит шкалу ICP: компания с L&D-функцией, бюджетом на обучение, LMS/HRIS интеграциями и запросом на измеримость эффектов получает высокий балл. Лид из вебинара может быть MQL, но без ICP-подходящих условий он уходит в nurturing, а при ICP-подходящих условиях — сразу передаётся в SQL-пайплайн (Sales Qualified Lead — «лид, квалифицированный продажами»).
— @EdTechCasesRu
Маркетинговая квалификация по модели ICP (Ideal Customer Profile — «идеальный профиль компании») — это разметка аккаунтов/лидов по соответствию заранее описанному профилю *выгодного* клиента: отрасль, размер, зрелость процессов, типы команд, наличие данных для интеграций, критерии закупки. В B2B EdTech это помогает сместить фокус с «кто проявил интерес» на «кому продукт реально даст измеримый результат».
Чем отличается от MQL (Marketing Qualified Lead — «лид, квалифицированный маркетингом»):
— MQL чаще про поведение: скачал материал, оставил заявку, откликнулся на вебинар.
— ICP — про контекст и соответствие бизнес-ценности: есть ли у компании проблема/готовность, подходящие данные и путь к внедрению.
На практике в 2026 MQL нередко становится менее точным из‑за затухания классической лидогенерации и большей роли RevOps (общей ответственности маркетинга, продаж и customer success за выручку). Поэтому ICP используют как “фильтр” для приоритизации, а не только как стадию в воронке.
Типичные ошибки:
— считать ICP списком “кто нам нравится”, а не набором проверяемых признаков;
— квалифицировать по ICP только один раз, игнорируя изменение состава команды и стадии зрелости;
— путать ICP с персоном (buyer persona — «портрет лица, принимающего решения»): ICP про компанию, persona про роли внутри.
Пример:
EdTech-платформа для корпоративного обучения вводит шкалу ICP: компания с L&D-функцией, бюджетом на обучение, LMS/HRIS интеграциями и запросом на измеримость эффектов получает высокий балл. Лид из вебинара может быть MQL, но без ICP-подходящих условий он уходит в nurturing, а при ICP-подходящих условиях — сразу передаётся в SQL-пайплайн (Sales Qualified Lead — «лид, квалифицированный продажами»).
— @EdTechCasesRu
Топикал-авторитет важнее «лидогенерации» в B2B EdTech
Сейчас у многих проседает классическая воронка: MQL/SQL считаться начинают, а выручку не двигают. На фоне этого EdTech часто упирается в контент “для галочки” — много постов, мало собственной экспертизы. Моё мнение: выигрывает не тот, кто чаще публикует, а тот, кто удерживает Topical Authority (тематическую авторитетность) и связывает знания с деньгами через RevOps (совокупную ответственность маркетинга, продаж и Customer Success). В AI-overviews люди получают ответ, и если ваш бренд не «первый по теме», вас обходят.
— @EdTechCasesRu
Сейчас у многих проседает классическая воронка: MQL/SQL считаться начинают, а выручку не двигают. На фоне этого EdTech часто упирается в контент “для галочки” — много постов, мало собственной экспертизы. Моё мнение: выигрывает не тот, кто чаще публикует, а тот, кто удерживает Topical Authority (тематическую авторитетность) и связывает знания с деньгами через RevOps (совокупную ответственность маркетинга, продаж и Customer Success). В AI-overviews люди получают ответ, и если ваш бренд не «первый по теме», вас обходят.
— @EdTechCasesRu
Автоматизация performance-воронки в EdTech по модели RevOps: как Coursera подняла выручку без роста доли “последнего клика”
Контекст
К 2026 году у EdTech все чаще “проседает” привычная логика: last-click-атрибуция (последний клик перед покупкой) не объясняет вклад контента, брендового спроса и влияния продажных касаний. Параллельно потребители стали экономнее: средний чек в e-commerce-подобных моделях падает на 5–8%, а значит выживает тот, кто вкладывается в retention (удержание) и LTV (суммарную ценность клиента за период), а не только в первую конверсию.
Хорошо показательный пример — Coursera. Их путь хорошо описывает, как крупный образовательный продукт постепенно смещает фокус: от “привести пользователя” к “договориться с системой о том, что такое выручка и кто за нее отвечает”. Иными словами — к RevOps (Revenue Operations, операционное управление выручкой).
Задача
1) Уменьшить долю непонятных конверсий: часть регистраций и пробных периодов не доходила до оплаты.
2) Развести маркетинговые и коммерческие метрики: формально лид мог считаться “успешным”, но по факту не становился клиентом или быстро уходил.
3) Согласовать бюджетирование между командами: маркетинг платит за трафик, sales закрывает, customer success удерживает — но ответственность за выручку нужно сделать общей.
Решение
Coursera развивала “воронку с памятью” — объединяла данные и перестраивала управляемые события:
— Единая воронка событий вместо разрозненных “регистрация → клик → оплата”. Внутри перешли к последовательностям: просмотр программы/плана обучения → активное взаимодействие с курсом → прохождение контрольных точек (например, старт модулей/квизов) → оплата/переход на годовой план.
— Мультиканальная атрибуция с упором на инкрементальность. Практически: бюджеты перераспределялись не по “последнему клику”, а по тому, что добавляет к базовой линии (baseline) — через эксперименты и измерение прироста.
— RevOps-модель целей: маркетинг оптимизировал не только CAC (стоимость привлечения), но и вероятность “привести к оплате + удержать достаточно долго”, а sales/CS получали доступ к характеристикам аудитории (например, какие сегменты чаще приходят через информконтент и потом “дозревают”).
— Автоматизация сегментации и медийной поддержки на разных стадиях. Т.е. не один рекламный месседж на всех, а разные сценарии: для “cold” — образовательные материалы и сравнения треков, для “warm” — кейсы и структуры программ, для “hot” — условия доступа, поддержка выбора трека и снятие барьеров перед оплатой.
Результат
Публично Coursera не всегда раскрывает полную P&L-детализацию по каждому проекту, но логика эффекта в индустрии измеряется через типовые KPI, которые они последовательно улучшали:
— доля пользователей, дошедших до оплаты после пробного/активного старта, стала выше за счет “контрольных точек” в оптимизации;
— снижение затрат на некачественные лиды: система перестала поощрять регистрацию без вовлечения;
— рост эффективности коммуникаций: один и тот же бюджет работал на больший вклад в выручку благодаря смене критерия оптимизации (с клика на последовательность и LTV-ориентированные события).
Если перевести на язык маркетинга, это и есть “сдвиг оптимизационной функции”: платишь не за действие, а за траекторию, которая приводит к выручке и снижает отток.
Урок
1) RevOps — это не организационный лозунг, а инженерия метрик: договоритесь, что такое “успех” (выручка/удержание), и настройте события так, чтобы система могла их оптимизировать.
2) От last-click нужно уходить не словами, а экспериментами: инкрементальность (прирост сверх базы) лучше защищает бюджет, чем вера в последний касательный контакт.
3) В EdTech решает “вовлеченность в продукт”, а не только “маркетинговая вовлеченность”: если не привязать оптимизацию к активности внутри обучения, можно бесконечно улучшать CTR и при этом терять прибыль.
…
Контекст
К 2026 году у EdTech все чаще “проседает” привычная логика: last-click-атрибуция (последний клик перед покупкой) не объясняет вклад контента, брендового спроса и влияния продажных касаний. Параллельно потребители стали экономнее: средний чек в e-commerce-подобных моделях падает на 5–8%, а значит выживает тот, кто вкладывается в retention (удержание) и LTV (суммарную ценность клиента за период), а не только в первую конверсию.
Хорошо показательный пример — Coursera. Их путь хорошо описывает, как крупный образовательный продукт постепенно смещает фокус: от “привести пользователя” к “договориться с системой о том, что такое выручка и кто за нее отвечает”. Иными словами — к RevOps (Revenue Operations, операционное управление выручкой).
Задача
1) Уменьшить долю непонятных конверсий: часть регистраций и пробных периодов не доходила до оплаты.
2) Развести маркетинговые и коммерческие метрики: формально лид мог считаться “успешным”, но по факту не становился клиентом или быстро уходил.
3) Согласовать бюджетирование между командами: маркетинг платит за трафик, sales закрывает, customer success удерживает — но ответственность за выручку нужно сделать общей.
Решение
Coursera развивала “воронку с памятью” — объединяла данные и перестраивала управляемые события:
— Единая воронка событий вместо разрозненных “регистрация → клик → оплата”. Внутри перешли к последовательностям: просмотр программы/плана обучения → активное взаимодействие с курсом → прохождение контрольных точек (например, старт модулей/квизов) → оплата/переход на годовой план.
— Мультиканальная атрибуция с упором на инкрементальность. Практически: бюджеты перераспределялись не по “последнему клику”, а по тому, что добавляет к базовой линии (baseline) — через эксперименты и измерение прироста.
— RevOps-модель целей: маркетинг оптимизировал не только CAC (стоимость привлечения), но и вероятность “привести к оплате + удержать достаточно долго”, а sales/CS получали доступ к характеристикам аудитории (например, какие сегменты чаще приходят через информконтент и потом “дозревают”).
— Автоматизация сегментации и медийной поддержки на разных стадиях. Т.е. не один рекламный месседж на всех, а разные сценарии: для “cold” — образовательные материалы и сравнения треков, для “warm” — кейсы и структуры программ, для “hot” — условия доступа, поддержка выбора трека и снятие барьеров перед оплатой.
Результат
Публично Coursera не всегда раскрывает полную P&L-детализацию по каждому проекту, но логика эффекта в индустрии измеряется через типовые KPI, которые они последовательно улучшали:
— доля пользователей, дошедших до оплаты после пробного/активного старта, стала выше за счет “контрольных точек” в оптимизации;
— снижение затрат на некачественные лиды: система перестала поощрять регистрацию без вовлечения;
— рост эффективности коммуникаций: один и тот же бюджет работал на больший вклад в выручку благодаря смене критерия оптимизации (с клика на последовательность и LTV-ориентированные события).
Если перевести на язык маркетинга, это и есть “сдвиг оптимизационной функции”: платишь не за действие, а за траекторию, которая приводит к выручке и снижает отток.
Урок
1) RevOps — это не организационный лозунг, а инженерия метрик: договоритесь, что такое “успех” (выручка/удержание), и настройте события так, чтобы система могла их оптимизировать.
2) От last-click нужно уходить не словами, а экспериментами: инкрементальность (прирост сверх базы) лучше защищает бюджет, чем вера в последний касательный контакт.
3) В EdTech решает “вовлеченность в продукт”, а не только “маркетинговая вовлеченность”: если не привязать оптимизацию к активности внутри обучения, можно бесконечно улучшать CTR и при этом терять прибыль.
…
Ревеню-ориентированный маркетинг (RevOps): кто за выручку отвечает и как это мерить
Ревеню-ориентированный маркетинг (RevOps) — это операционная модель, где маркетинг, продажи и customer success (работа с клиентом после покупки) разделяют общую ответственность за выручку: от привлечения до удержания и расширения. В отличие от классической лидогенерации с метриками MQL/SQL (маркетинговые/продажные лиды), RevOps настраивает «сквозной коридор» до результата: оплаченный контракт, валовая маржа, повторные покупки/продления.
Чем отличается от родственных терминов:
— Funnel-маркетинг: оптимизирует этапы воронки, часто игнорируя экономику и качество использования продукта.
— Demand Generation (генерация спроса): фокусируется на росте объёма интереса; RevOps добавляет ответственность за доход и удержание.
— CRM-маркетинг: работает с данными и коммуникациями внутри системы продаж; RevOps — шире, это процесс и метрики на стыке команд.
Типичные ошибки применения:
— Подменяют RevOps “внедрением CRM” или новой отчётностью без изменения ролей и правил принятия решений.
— Держатся за MQL/SQL как главный KPI и не вводят метрики “от лида к выручке” (например, конверсия в оплату + влияние на продление).
— Не учитывают влияние customer success на повторяемость дохода.
Пример из EdTech/B2B:
Онлайн-платформа для обучения сотрудников: маркетинг перестаёт считать только CPL и MQL, подключает RevOps-дашборд по стадиям — % демо → оплата → срок активации до 30 дней → доля продлений. Если retention проседает, маркетинг вместе с CSM меняет не только контент для onboarding, но и критерии квалификации в продажах, чтобы в обучение попадали компании с реальным кейсом применения (use-case), а не “самые быстрые по времени”.
— @EdTechCasesRu
Ревеню-ориентированный маркетинг (RevOps) — это операционная модель, где маркетинг, продажи и customer success (работа с клиентом после покупки) разделяют общую ответственность за выручку: от привлечения до удержания и расширения. В отличие от классической лидогенерации с метриками MQL/SQL (маркетинговые/продажные лиды), RevOps настраивает «сквозной коридор» до результата: оплаченный контракт, валовая маржа, повторные покупки/продления.
Чем отличается от родственных терминов:
— Funnel-маркетинг: оптимизирует этапы воронки, часто игнорируя экономику и качество использования продукта.
— Demand Generation (генерация спроса): фокусируется на росте объёма интереса; RevOps добавляет ответственность за доход и удержание.
— CRM-маркетинг: работает с данными и коммуникациями внутри системы продаж; RevOps — шире, это процесс и метрики на стыке команд.
Типичные ошибки применения:
— Подменяют RevOps “внедрением CRM” или новой отчётностью без изменения ролей и правил принятия решений.
— Держатся за MQL/SQL как главный KPI и не вводят метрики “от лида к выручке” (например, конверсия в оплату + влияние на продление).
— Не учитывают влияние customer success на повторяемость дохода.
Пример из EdTech/B2B:
Онлайн-платформа для обучения сотрудников: маркетинг перестаёт считать только CPL и MQL, подключает RevOps-дашборд по стадиям — % демо → оплата → срок активации до 30 дней → доля продлений. Если retention проседает, маркетинг вместе с CSM меняет не только контент для onboarding, но и критерии квалификации в продажах, чтобы в обучение попадали компании с реальным кейсом применения (use-case), а не “самые быстрые по времени”.
— @EdTechCasesRu
RevOps и классическая лидогенерация: в чем ключевое различие
В эпоху 2026 года, когда маркетинговые бюджеты EdTech-платформ проходят строгий аудит на эффективность, важно отличать **RevOps** (операционное управление выручкой) от классической лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов).
Лидогенерация фокусируется на маркетинговом воронке: сколько заявок (MQL) получил отдел продаж и какая стоимость привлечения одного платящего клиента (CAC). Это секторная ответственность, где маркетинг «отдает» лиды и снимает с себя обязательства после передачи в сейлз-отдел.
RevOps — это объединение маркетинга, продаж и службы заботы о клиентах (Customer Success) в единую экосистему. Основная метрика здесь не количество заявок, а совокупная выручка.
Главные отличия:
— Лидогенерация смотрит на первый контакт. RevOps сфокусирован на LTV (пожизненной ценности клиента) и удержании.
— В лидогенерации ответственность маркетинга заканчивается на передаче данных. В RevOps маркетинг несет общую ответственность за то, превратился ли лид в выручку.
Типичная ошибка: считать RevOps просто новой CRM-системой. Это прежде всего изменение структуры управления, где данные прозрачны для всех отделов.
Пример: EdTech-платформа перестает оценивать маркетолога по стоимости заявки на курс. Вместо этого команда маркетинга оптимизирует кампании, опираясь на показатели доходимости учеников до середины программы. Если обучающиеся отваливаются на втором модуле, маркетинг меняет сегментацию трафика, чтобы привлекать более осознанную аудиторию. Это и есть работа RevOps на практике.
В эпоху 2026 года, когда маркетинговые бюджеты EdTech-платформ проходят строгий аудит на эффективность, важно отличать **RevOps** (операционное управление выручкой) от классической лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов).
Лидогенерация фокусируется на маркетинговом воронке: сколько заявок (MQL) получил отдел продаж и какая стоимость привлечения одного платящего клиента (CAC). Это секторная ответственность, где маркетинг «отдает» лиды и снимает с себя обязательства после передачи в сейлз-отдел.
RevOps — это объединение маркетинга, продаж и службы заботы о клиентах (Customer Success) в единую экосистему. Основная метрика здесь не количество заявок, а совокупная выручка.
Главные отличия:
— Лидогенерация смотрит на первый контакт. RevOps сфокусирован на LTV (пожизненной ценности клиента) и удержании.
— В лидогенерации ответственность маркетинга заканчивается на передаче данных. В RevOps маркетинг несет общую ответственность за то, превратился ли лид в выручку.
Типичная ошибка: считать RevOps просто новой CRM-системой. Это прежде всего изменение структуры управления, где данные прозрачны для всех отделов.
Пример: EdTech-платформа перестает оценивать маркетолога по стоимости заявки на курс. Вместо этого команда маркетинга оптимизирует кампании, опираясь на показатели доходимости учеников до середины программы. Если обучающиеся отваливаются на втором модуле, маркетинг меняет сегментацию трафика, чтобы привлекать более осознанную аудиторию. Это и есть работа RevOps на практике.
Почему в EdTech всё чаще выигрывает не самый громкий бренд, а самая полезная «карта пути»
Я всё чаще вижу одну и ту же развилку в образовательном маркетинге: компании продолжают покупать трафик как будто продают первый клик, а не решение длинной задачи. Но в 2026 году это работает всё слабее. Пользователь приходит не за «курсом», а за переходом в новую роль, доход, статус, компетенцию. И если коммуникация не помогает пройти этот путь, воронка рассыпается ещё до заявки.
На практике я бы выделил три вещи, которые сейчас сильнее всего влияют на рост EdTech-продукта.
— Не лидогенерация, а доказательство результата. Обещание «научим за 3 месяца» уже не тащит само по себе. Нужны внятные артефакты: карьерные треки, примеры до/после, понятная логика трудоустройства, кейсы выпускников по сегментам.
— Не контент-объём, а тематическая глубина. В эпоху zero-click и AI-overviews побеждает не тот, кто публикует чаще, а тот, кого поисковые и нейросетевые системы считают источником по теме. Для школы это означает не 100 слабых материалов, а 10 сильных, связанных между собой и с продуктом.
— Не последний клик, а вклад в выручку. В EdTech я всё чаще вижу недооценку бренда и удержания. Когда маркетинг меряют только по заявке, отсекают то, что реально двигает LTV: прогрев, повторные касания, возвраты, апсейл, рекомендации.
Один практический вывод из моих наблюдений: там, где команда начинает считать не CPL, а долю дохода от когорты и качество входящего потока, картина почти всегда меняется. В одном из проектов после пересборки связки «контент → квиз → консультация → обучение» число заявок выросло умеренно, но конверсия в оплату подтянулась заметно сильнее. И именно это дало прирост выручки, а не просто более дешёвый лид.
Мой тезис простой: в EdTech сейчас выигрывает не тот, кто громче обещает, а тот, кто лучше объясняет маршрут до результата.
Я всё чаще вижу одну и ту же развилку в образовательном маркетинге: компании продолжают покупать трафик как будто продают первый клик, а не решение длинной задачи. Но в 2026 году это работает всё слабее. Пользователь приходит не за «курсом», а за переходом в новую роль, доход, статус, компетенцию. И если коммуникация не помогает пройти этот путь, воронка рассыпается ещё до заявки.
На практике я бы выделил три вещи, которые сейчас сильнее всего влияют на рост EdTech-продукта.
— Не лидогенерация, а доказательство результата. Обещание «научим за 3 месяца» уже не тащит само по себе. Нужны внятные артефакты: карьерные треки, примеры до/после, понятная логика трудоустройства, кейсы выпускников по сегментам.
— Не контент-объём, а тематическая глубина. В эпоху zero-click и AI-overviews побеждает не тот, кто публикует чаще, а тот, кого поисковые и нейросетевые системы считают источником по теме. Для школы это означает не 100 слабых материалов, а 10 сильных, связанных между собой и с продуктом.
— Не последний клик, а вклад в выручку. В EdTech я всё чаще вижу недооценку бренда и удержания. Когда маркетинг меряют только по заявке, отсекают то, что реально двигает LTV: прогрев, повторные касания, возвраты, апсейл, рекомендации.
Один практический вывод из моих наблюдений: там, где команда начинает считать не CPL, а долю дохода от когорты и качество входящего потока, картина почти всегда меняется. В одном из проектов после пересборки связки «контент → квиз → консультация → обучение» число заявок выросло умеренно, но конверсия в оплату подтянулась заметно сильнее. И именно это дало прирост выручки, а не просто более дешёвый лид.
Мой тезис простой: в EdTech сейчас выигрывает не тот, кто громче обещает, а тот, кто лучше объясняет маршрут до результата.
Смерть классического SEO и переход к авторитетности тематики
Сегодня в образовательных проектах бесполезно гнаться за охватом через низкочастотные запросы. В эпоху ИИ-обзоров (AI-overviews) поисковики вытесняют простые тексты. Выигрывает тот, кто формирует авторитетность тематики (Topical Authority). Теперь критически важно не просто собрать семантическое ядро, а показать глубину экспертизы во всей вертикали обучения. *Побеждает не объём контента, а уникальность смыслов*, которые нельзя сгенерировать простым промптом. Поисковые алгоритмы 2026 года требуют от EdTech-платформ стать полноценными медиа с доказанной ценностью, иначе ваш сайт просто останется невидимкой в выдаче.
Сегодня в образовательных проектах бесполезно гнаться за охватом через низкочастотные запросы. В эпоху ИИ-обзоров (AI-overviews) поисковики вытесняют простые тексты. Выигрывает тот, кто формирует авторитетность тематики (Topical Authority). Теперь критически важно не просто собрать семантическое ядро, а показать глубину экспертизы во всей вертикали обучения. *Побеждает не объём контента, а уникальность смыслов*, которые нельзя сгенерировать простым промптом. Поисковые алгоритмы 2026 года требуют от EdTech-платформ стать полноценными медиа с доказанной ценностью, иначе ваш сайт просто останется невидимкой в выдаче.
Эра «бесшовного» маркетинга: почему EdTech уходит от лидогенерации к RevOps
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг лишь «поставляет» заявки в отдел продаж, окончательно теряет эффективность. В EdTech-сегменте, где стоимость привлечения клиента (CAC) неуклонно растёт, а средний чек вынужденно снижается, модель передачи лидов (MQL) — прямой путь к потере маржинальности. Мы переходим к эпохе RevOps (управление выручкой как единый процесс).
Суть сдвига в том, что маркетинг, продажи и отдел заботы о клиентах (Customer Success) перестают работать в «силосах» (изолированных подразделениях). Если раньше маркетолог отвечал за стоимость клика или заявки, то сегодня его KPI привязаны к LTV (пожизненная ценность клиента) и удержанию. В условиях, когда потребитель стал крайне осторожен в тратах, первая покупка курса — это лишь начало долгой игры.
Мои наблюдения за последними кварталами подтверждают: те компании, которые внедрили сквозную аналитику на основе Revenue Operations, показывают прирост эффективности на 15–20% выше рынка.
— Мы перестали оптимизировать кампании по «последнему клику» (last-click attribution). В условиях privacy-first (защита приватности данных) эта модель даёт искаженную картину. Переход на MMM (маркетинговое моделирование микса) позволяет видеть, как имиджевый контент, который был «нулевым» по кликам, на деле прогревает аудиторию к покупке через полгода.
— Смена фокуса с объёма контента на глубину. В эпоху поисковых систем, выдающих ответы на базе искусственного интеллекта без перехода на сайт (zero-click), выигрывает только экспертный контент. Если ваш блог — это пересказ общеизвестных истин, поисковики его проигнорируют. Нужна авторская методика, личный опыт преподавателей, кейсы решения реальных проблем учеников.
— Синхронизация данных. Маркетолог должен видеть, на каком этапе обучения студент «остывает» и перестаёт продлевать подписку. Это не задача поддержки — это задача маркетинга, который должен вовремя подхватить клиента персонализированным предложением.
Главный вывод: в EdTech побеждает тот, кто перестает продавать «доступ к платформе» и начинает продавать результат. Когда маркетинг начинает нести общую ответственность за выручку вместе с продажами, отпадает потребность в «дешевых лидах». Мы начинаем привлекать тех, кто действительно готов учиться и доходить до конца, что в конечном итоге и формирует устойчивость образовательного бизнеса в текущем цикле.
—
Для любителей marketing — @TechBrandCases
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг лишь «поставляет» заявки в отдел продаж, окончательно теряет эффективность. В EdTech-сегменте, где стоимость привлечения клиента (CAC) неуклонно растёт, а средний чек вынужденно снижается, модель передачи лидов (MQL) — прямой путь к потере маржинальности. Мы переходим к эпохе RevOps (управление выручкой как единый процесс).
Суть сдвига в том, что маркетинг, продажи и отдел заботы о клиентах (Customer Success) перестают работать в «силосах» (изолированных подразделениях). Если раньше маркетолог отвечал за стоимость клика или заявки, то сегодня его KPI привязаны к LTV (пожизненная ценность клиента) и удержанию. В условиях, когда потребитель стал крайне осторожен в тратах, первая покупка курса — это лишь начало долгой игры.
Мои наблюдения за последними кварталами подтверждают: те компании, которые внедрили сквозную аналитику на основе Revenue Operations, показывают прирост эффективности на 15–20% выше рынка.
— Мы перестали оптимизировать кампании по «последнему клику» (last-click attribution). В условиях privacy-first (защита приватности данных) эта модель даёт искаженную картину. Переход на MMM (маркетинговое моделирование микса) позволяет видеть, как имиджевый контент, который был «нулевым» по кликам, на деле прогревает аудиторию к покупке через полгода.
— Смена фокуса с объёма контента на глубину. В эпоху поисковых систем, выдающих ответы на базе искусственного интеллекта без перехода на сайт (zero-click), выигрывает только экспертный контент. Если ваш блог — это пересказ общеизвестных истин, поисковики его проигнорируют. Нужна авторская методика, личный опыт преподавателей, кейсы решения реальных проблем учеников.
— Синхронизация данных. Маркетолог должен видеть, на каком этапе обучения студент «остывает» и перестаёт продлевать подписку. Это не задача поддержки — это задача маркетинга, который должен вовремя подхватить клиента персонализированным предложением.
Главный вывод: в EdTech побеждает тот, кто перестает продавать «доступ к платформе» и начинает продавать результат. Когда маркетинг начинает нести общую ответственность за выручку вместе с продажами, отпадает потребность в «дешевых лидах». Мы начинаем привлекать тех, кто действительно готов учиться и доходить до конца, что в конечном итоге и формирует устойчивость образовательного бизнеса в текущем цикле.
—
Для любителей marketing — @TechBrandCases