В условиях быстро меняющегося рынка онлайн-образования, где конкуренция растет с каждым днем, важно не только создавать качественные образовательные продукты, но и постоянно их улучшать.
Чтобы достичь эту цель, необходимо собирать и анализировать данные о том, как студенты проходят обучение и с какими сложностями сталкиваются в процессе. К сожалению, многие онлайн-школы и эксперты игнорируют этот аспект или просто не осознают его необходимость. Это в свою очередь может привести к снижению удовлетворенности студентов и потере клиентов.
Меня зовут Анастасия Коренева, я основатель методологического агентства Stayer. Наша задача - создавать образовательные программы, которые действительно работают. Эту статью мы подготовили вместе с Юлией Кокаревой, методологом и методистом. Юлия провела более 100 интервью со студентами и проанализировала свыше 5 000 анкет и отзывов, которые оставляют учащиеся, чтобы выявить ключевые факторы, способствующие максимальной эффективности обучения.
В своей практике мы не раз сталкивались с ситуациями, когда отсутствие системного подхода к сбору данных мешало улучшению курсов. Например, одна из онлайн-школ в нише профессионального развития, с которой работала Юлия, не анализировала обратную связь от студентов в процессе обучения. Формально опросы проводились после каждого модуля, но так как вопросы в анкетах не несли практической ценности для улучшения продукта и не анализировались системно, студенты по сути впустую тратили время на их заполнение. В результате проведенных интервью с выпускниками, выяснилось, что несмотря на положительные отзывы, многие студенты не доходили до конца курса, а те, кто его осиливал, высказывали жалобы по поводу сложности домашних заданий и общей нагрузки во время обучения.
Существует еще один важный нюанс, на который стоит обратить внимание. Эксперты и авторы образовательных продуктов часто смотрят на свои творения с любовью и не замечают их недостатков. Это заблуждение может привести к тому, что продукт окажется неэффективным, а его создатели останутся в неведении, погруженные в свои иллюзии. Реальная обратная связь от студентов может пролить свет на скрытые недостатки и выявить области, требующие улучшения.
Если вы все еще сомневаетесь в том, что продукты стоит анализировать, вот несколько реальных последствий, к которым может привести игнорирование этого процесса:
Оценка качества продукта: как измерить и сделать это правильно?
Для того, чтобы понять, насколько эффективен ваш образовательный продукт, необходимо отслеживать несколько ключевых показателей:
1. Индекс доходимости учащихся - COR (Completion Rate)
Этот показатель помогает понять, сколько студентов прошли обучение от начала до конца. Низкий уровень доходимости может указывать на проблемы с содержанием, подачей материала, неверно подобранной целевой аудиторией и другими аспектами.
2. Конверсия в кейс - CR (Conversion Rate)
Это процент учеников, которые добились результата в конце обучения (достигли ваше продуктовое обещание). Например, вышли на определенный уровень дохода или начали карьеру в новой профессии. Если результат получает невысокий процент студентов, это может говорить о том, что им не хватает информации, инструментов или практики для отработки навыков и получения реального результата.
3. Индекс удовлетворенности - CSI (Customer Satisfaction Index)
Данный показатель позволяет оценить уровень удовлетворенности учеников при взаимодействии с продуктом (например, качество записанных уроков, работа кураторов, польза домашних заданий, удобство взаимодействия с учебной платформой). Поскольку показатель может замерять различные аспекты, он помогает выявить точечные проблемы в продукте.
4. Индекс лояльности - NPS (Net Promoter Score)
Показывает, насколько студент доволен продуктом и будет ли рекомендовать его своим знакомым. Хоть это метрика сильно зависит от настроения студента в конкретный момент времени, общую тенденцию по ней отследить можно.
5. Вовлеченность - ER (Engagement Rate)
Измеряется через активность студентов: количество посещений эфиров, время, проведенное на платформе, участие в чатах, групповых динамиках и выполнение заданий. Высокая вовлеченность говорит о том, что курс интересен и полезен.
6. Прогресс студентов (Student Progress)
Анализируйте, как студенты продвигаются по курсу. Это поможет выявить участки, где они сталкиваются с трудностями, и внести необходимые изменения.
Некоторые из вышеперечисленных показателей вы можете посчитать собирая обратную связь от студентов (Feedback Scores). После каждого модуля и в конце обучения предложите заполнить анкету, где студенты могут поделиться своим мнением и оставить отзыв о пройденном обучении. Это поможет выявить сильные и слабые стороны курса и покажет, что именно нужно улучшить.
Например, доходимость на уровне 40% считается низкой, однако, если ранее этот показатель составлял всего 20%, то COR в 40% уже будет неплохим улучшением. Поэтому логичнее отслеживать динамику этих показателей, чтобы оценить прогресс и эффективность внесенных изменений.
И помните, все метрики косвенно влияют друг на друга. Когда продукт совершенствуется на основе собранных метрик, он становится более качественным, что приводит к увеличению рекомендаций (NPS) и росту доходимости (COR). Это, в свою очередь, ведет к повышению конверсии (CR) и, как результат, к увеличению доходов онлайн-школы.
Когда и зачем анализировать анкеты обратной связи?
Углубленная аналитика в конце каждого потока образовательного продукта включает в себя комплексный анализ данных, собранных как во время обучения, так и после его завершения. Сбор и анализ анкет обратной связи можно разделить на 3 ключевых этапа, каждый из которых играет важную роль в процессе обучения.
Если вы замечаете, что студенты часто оставляют отрицательные отзывы после определенного модуля, это сигнализирует о необходимости анализа причин трудностей - возможно, материал слишком сложен или формат подачи не соответствует ожиданиям.
Сбор обратной связи на разных этапах обучения играет ключевую роль. Например, некоторые школы собирают обратную связь только в конце обучения, но в этом случае студенты могут забыть важные детали, которые были актуальны в начале или середине курса. Поэтому регулярные опросы помогают зафиксировать их впечатления в текущий момент, что создает не только возможность для рефлексии студентов, но и позволяет оперативно вносить необходимые изменения для повышения качества курса.
Как использовать аналитику для улучшения образовательных продуктов на примере реальных кейсов
В ранее упомянутом проекте в нише обучения инвестирования в криптовалюту мы проводим углубленную аналитику после завершения каждого потока обучения. В первую очередь мы собираем статистику на платформе GetCourse: общее количество студентов, которые начали обучение, количество студентов, зашедших в каждый модуль, а также число тех, кто выполнил домашние задания в каждом модуле. Затем мы рассчитываем общую доходимость до конца обучения.
Далее мы проводим детальный анализ метрик по каждому модулю, где вычисляем коэффициенты полезности информации, сложности домашних заданий и фиксируем комментарии студентов. Мы выясняем, чего им не хватило во время обучения, какие уроки были трудными для понимания и так далее.
В финале мы подводим итоги по всему курсу, рассчитывая NPS (насколько студент доволен обучением) и CSI (удовлетворенность процессом обучения, качеством работы сервис-менеджеров и кураторов, а также скоростью их ответов на вопросы). Мы также отмечаем, какие аспекты курса нуждаются в улучшении.
На основе полученных данных мы разрабатываем рекомендации по улучшению содержания и структуры курса, оптимизируем способы подачи материала и вводим новые форматы взаимодействия со студентами. Это позволяет постоянно совершенствовать образовательный процесс и повышать удовлетворенность студентов в будущих потоках. Например, в Базовом курсе обучения было перезаписано 50% уроков на основе обратной связи студентов: какие-то уроки стали короче; другие включили демонстрацию тех этапов в работе с кошельками и биржами, которые не были учтены ранее; часть уроков была записана впервые под конкретные запросы студентов.
Вот еще один пример из практики. Работая с одной из онлайн-школ в нише здоровья и красоты, мы запустили систему сбора обратной связи после каждого модуля и провели глубинные интервью со студентами и выпускниками. Результаты оказались впечатляющими: на основе полученных ответов мы полностью переработали один из флагманских курсов.
Вот ключевые изменения, которые мы внедрили:
- Переименовали модули и уроки и их результаты. Мы заменили все названия на более простые и понятные формулировки, которые отражают запросы и “боли” аудитории. Также обновленные названия упростили навигацию на образовательной платформе.
- Сократили длительность уроков. Вместо длинных вебинаров по 1,5-2 часа, которые, как правило, не смотрели в записи, мы разбили контент на мини-уроки продолжительностью 10-20 минут, что упростило восприятие информации для студентов.
- Спланировали обучение. Мы создали четкий план с уроками на каждый день, чтобы студенты могли двигаться постепенно, вместо того чтобы открывать все материалы сразу.
- Разнообразили форматы контента. Мы равномерно распределили различные виды контента, такие как подкасты, видео, тренировки и практические задания, что сделало курс более интересным и структурированным.
- Добавили дополнительные материалы. В программу курса мы включили бонусные материалы по нутрициологии (гайды, чек-листы), которые поощряют студентов за достижения.
В результате этих изменений уровень удовлетворенности полезностью контента курса и тренировок (CSI) достиг 94,8%.
В рамках проекта для beauty-мастеров в период первого запуска курса мы начали анализировать входные анкеты и выявили, что студенты приходят с разным уровнем подготовки: среди них есть новички и более опытные мастера в области продвижения. Это позволило сегментировать группу и внедрить два уровня сложности домашних заданий уже в первом потоке обучения - для новичков и для продвинутых. NPS первого потока составил 75%, средний уровень удовлетворенности полезностью материалов - выше 94%. Доходимость до третьего модуля включительно составила 80%, но к четвертому модулю снизилась до 70%, а к завершающему пятому модулю упала до 51%. Эти данные показывают, что многие студенты не завершают курс. Такая ситуация может означать, что они сталкиваются с трудностями из-за усталости или сложности домашних заданий по мере обучения. Выявление и анализ причин снижения доходимости поможет внести необходимые изменения, чтобы повысить вовлеченность студентов и обеспечить более успешное завершение курса в следующих потоках.
Как видно из кейсов, сбор обратной связи и анализ метрик - это не просто формальность, а необходимый этап в развитии образовательных продуктов. Понимание потребностей студентов, регулярная обратная связь и адаптация программ обучения на основе собранных данных помогут вам создать качественный и востребованный продукт. Не забывайте, что в мире онлайн-образования важно не только привлекать студентов, но и удерживать их, и аналитика - ваш надежный помощник на этом пути.
Качественных вам продуктов и остаемся на связи тут и в Telegram.