make sense#284: О допродажах в edTech, ручной и ML-сегментации пользовательской базы и принятии решений о покупке

«До тех пор, пока мы не ввели срок годности на данные аналитики, у нас получались очень странные результаты в тестах. Когда мы, например, брали сегмент с инетересом к английскому и говорили ему: „Купи английский”, — а он покупал все что угодно, но только не английский».

«В сегменте 9–11 классов сильная боль и ярко выраженная потребность: хочу сдать ЕГЭ, хочу поступить в вуз. И есть довольно большое количество замотивированных детей, которые даже понимают сами, в какой они хотят вуз, у них есть конкретная цель. И когда боль сильная, ребенок даже сам может выступать инициатором покупки».

iTunes | YouTube | Castbox | Яндекс.Музыка | Google Подкасты | mave

Гость: Владимир Рутенберг
Monetization & Upsale Lead, Фоксфорд

Ведущий подкаста: Юра Агеев

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста.

Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense.

О чем говорим:
1:43 В каких случаях необходимо фокусироваться на upsales текущей базы
5:24 Зачем выделенной команде отвечать за новых пользователей
7:10 Сегментация базы и увеличение конверсии в каждом сегменте
10:03 Способы сегментации платящих пользователей
13:55 Как устроена деятельность по дополнительной монетизации
17:05 Специфика допродаж в Фоксфорде
19:53 Особенности сегментации по поведению пользователей
23:32 Зачем нужен срок годности в аналитике
25:04 Как сделать, чтобы человек что-то купил
26:49 ML-модель vs сегментация по интересам. Создание инфраструктуры
29:13 Сбор данных в процессе онбординга
32:25 В какие еще сценарии стоит внедрять онбординг
35:39 Тестирование результатов и порядки цифр по upsales
37:58 Работа с детьми и родителями
40:36 Насколько часто дети хотят, чтобы им купили дополнительные образовательные продукты

Продакты выбирают: работу, компанию и продукт — исследование ProductSense Читать результаты