1. Разогрев
Пользователь скачивает бесплатное приложение, проходит диагностику и получает персональный трек. Короткие игровые уроки формируют ежедневную привычку — стрики и дневные цели возвращают в продукт. Параллельно копятся поведенческие данные.
Кейс 04 · МТС Smart University · CPO EdTech-направления
← Все кейсыSmart University: мобильная воронка, которая дала 40% трафика основного продукта
Я отвечал за рост лидов в главный маржинальный продукт образовательной платформы МТС — занятия с репетитором 1-на-1 и в малых группах. Вместо того чтобы дальше дорожать в закупке рекламы, я построил отдельное бесплатное мобильное приложение с геймифицированными адаптивными треками. Оно разогревало холодный трафик, сегментировало пользователей по поведению и в правильный момент передавало их в платную воронку.
Smart University — EdTech-платформа группы МТС: языковое обучение — английский и русский, подготовка к ОГЭ/ЕГЭ, занятия с преподавателем по видеосвязи
- Роль
- CPO EdTech-направления
- Домен
- EdTech · growth · мобильный продукт
- Масштаб
- Два продукта, связанные в один канал
- Статус
- Канал доведён до устойчивых показателей
- 25%
- конверсия лидов из приложения в основной продукт
- 40%
- доля трафика основного продукта из приложения
- 6
- экранов пути от установки до лида
- 2
- продукта связаны сквозной аналитикой
Раздел 01
Задача: удешевить вход в дорогую воронку
Smart University зарабатывал на пакетах занятий с преподавателем: индивидуальные и мини-групповые уроки по видеосвязи, языковое обучение — английский и русский, подготовка к ОГЭ/ЕГЭ. Средний чек — пакет уроков за 12–18 тысяч рублей. Продавать такой продукт «холодному» рекламному трафику дорого: человек, впервые увидевший баннер, не готов сразу платить за полугодовой курс.
Моя задача формулировалась просто: увеличить поток лидов в основной продукт, не раздувая стоимость привлечения. Классические ходы — больше рекламы, скидки, лендинги — упирались в ту же экономику. Я предложил другой контур: собственный бесплатный продукт-воронку, который сам выращивает и квалифицирует лиды.
Приложение-воронка (лидмагнит) — это бесплатный продукт, чья задача не заработать напрямую, а прогреть и сегментировать аудиторию, чтобы в правильный момент передать её в платный продукт. В нашем случае — отдельное мобильное приложение с короткими геймифицированными уроками, из которого пользователь в рассчитанный момент получал приглашение на бесплатное диагностическое занятие с живым преподавателем.
Первый диагностический урок в Smart University был бесплатным — публичная механика платформы. Приложение встраивалось в неё как верхний этаж воронки: оно приводило на это занятие уже тёплого, сегментированного ученика с известным уровнем.
Раздел 02
Ядро продукта: адаптивный образовательный трек
Адаптивный трек — это последовательность учебного контента, которая динамически подстраивается под конкретного ученика. Стартовая диагностика определяет уровень; дальше система ветвит модули по сложности, возвращает материал на повторение через рассчитанные интервалы (спейсинг) и меняет темп в зависимости от ошибок. В отличие от обычного курса, где все идут по одному плейлисту уроков, трек у каждого свой — и он пересобирается после каждой сессии.
Онбординг начинался с диагностики из 8–10 быстрых заданий — по её итогам движок собирал персональный маршрут под цель пользователя (например, «ЕГЭ на 85+») и доступное время. Каждый урок — 5–7 минут игровых заданий. Ошибся в теме — трек ветвится на поддерживающий модуль; ответил уверенно — сложность растёт; прошло рассчитанное время — материал возвращается на повторение.
Для бизнеса трек решал сразу три задачи: удерживал пользователя (контент всегда посильный), собирал поведенческие данные (уровень, регулярность, западающие навыки) и — главное — работал скорингом лида: по прогрессу и разрыву с целью система понимала, кому и когда самостоятельных занятий перестанет хватать. Именно это знание запускало оффер платного продукта в правильный момент.
Геймификация — игровые механики поверх обучения: очки, стрики, уровни, лиги. Спейсинг — возврат материала на повторение через растущие интервалы
Логика воронки: разогрев, сегментация, конверсия
2. Сегментация
Адаптивный движок фактически работает скорингом лида. По прогрессу, темпу и заявленной цели система понимает, кому и когда самостоятельных занятий перестанет хватать: говорение не растёт без живой практики — это сигнал зрелости лида.
3. Конверсия
В рассчитанный момент — не на первом экране и не по таймеру — пользователь получает контекстный оффер: бесплатное диагностическое занятие с живым преподавателем. В платную воронку он попадает уже тёплым, с известным уровнем.
-
A Входы
Сайт Лендинг (неавторизованный)Email Активация в письме → «на тест» Серия — Email-подпискаPush Нажатие на пуш → «на тест»Пользователь начал тестирование и ввёл свой Email
-
B Тестирование
Экран Тестирование (неавторизованный)Экран Тестирование (авторизованный)Пользователь прошёл тестирование
-
C Регистрация
Модалка Модальное окно регистрации (неавторизованный)Экран Регистрация / авторизация (для неавторизованного пользователя) -
D Прогрев · урок
Оффер Модальное окно / экран: предложение взять бесплатный урок (авт. и неавт.)Форма Заполнение формы записи на бесплатный урок / АкцияУрок Бесплатный урокПо окончании урока преподаватель производит продажу и отправляет ссылку (на универсальные тарифы или вариант из каталога)
-
E Выбор тарифа
Каталог Каталог всех вариантов тарифов (единоразовые покупки) для всех форматовМодалка Модальное окно выбора тарифа (неавторизованный)Подписка Выбор одного из трёх универсальных тарифовВ процессе общения менеджер производит продажу и отправляет ссылку (на тарифы или вариант из каталога)
-
F Оплата
Модалка Модальное окно оплаты (авторизованный)Экран Окно / экран оплаты выбранного тарифаЦель ОплатаПользователь прошёл тестирование и готов оплатить
Отзывы · МКС
Учили русскому даже экипажи МКС
В РУДН с использованием нашей платформы обучались экипажи для миссий на МКС — ниже автографы астронавтов с благодарностями преподавателям школы.
Гаррет Райзман
«Дорогой университет РУДН: большое спасибо за изучение русского языка. Это первый и самый важный шаг на орбиту! Особенно благодаря Марине Новиковой»
Коичи Ваката
«Уважаемой Марине Львовне, большое вам спасибо за великолепное преподавание. Я желаю вам успешной работы и счастья»
Паоло Несполи
«Зинаиде. Спасибо огромное за терпение, Ваш профессионализм и Вашу большую любовь»
Джон Филлипс
«Зинаиде Николаевне — спасибо за ваше терпение и дружбу!»
Раздел 03
Артефакты
Ниже — ключевые материалы проекта: реальные экраны приложения из дизайн-макетов, схема адаптивного движка, цифровая модель воронки и разбор игровых механик. Схемы и промежуточные цифры — иллюстрация подхода (внутренняя аналитика осталась в МТС); подтверждённые результаты канала — CR 25% и 40% трафика.
Артефакт 01
CJM: путь пользователя от установки до лида
Приложение проектировалось вокруг одного пути: за первые две минуты дать ощущение персонализации, за первую неделю — привычку, к нужному моменту — оффер. Каждый экран здесь не «фича», а такт воронки: быстрый вход снижает порог, диагностика собирает входные данные для движка, экран уровня доказывает персонализацию, каталог и self-study удерживают без давления, а выбор формата и оффер занятий переводят тёплого пользователя в платный продукт.
Самое сложное в этих экранах — выдержать баланс между игрой и учёбой. Перетянешь в игру — родители не доверяют и не покупают занятия; перетянешь в учебник — школьник не возвращается, и воронка пуста. Тон задавали короткие сессии, мгновенная обратная связь и честный прогресс к настоящей цели — баллу на экзамене.
Экраны — из дизайн-макетов приложения Smart University
Артефакт 02
Схема трека: как движок решает, что показать дальше
Внешне трек выглядит как тропа из уроков, но под капотом это цикл решений на потоке событий: каждый ответ пользователя обновляет модель его знаний, и следующий узел выбирается заново. Движок обслуживает две цели одновременно. Педагогическую — держать ученика в зоне посильной сложности и возвращать материал по интервалам. И продуктовую — накапливать сигналы зрелости лида: разрыв с целевым баллом, плато в навыке, регулярность занятий.
Ветка «оффер» на схеме — выход из того же цикла решений, что и выбор следующего урока. Такое устройство избавило нас от главного греха лидмагнитов — пейволла по таймеру, который жжёт аудиторию. Оффер получает пользователь, для которого он логичен, в момент, когда он сам чувствует ограничение самостоятельных занятий. А сам оффер — лестница продуктов: от бесплатного бонусного урока до премиума 1-на-1, по которой движок ведёт лида по мере его готовности, сегмента и NPS.
A Вход — два способа определить уровень
В приложении Диагностика 8–10 заданий → модель уровня ученика
С преподавателем Демо-урок: живая оценка уровня + первая продажа
B Цикл обучения — решается на каждом ответе
Цикл · шаг 1 Выбор следующего модуля
Цикл · шаг 2 Урок 5–7 мин → события ответов
Цикл · шаг 3 Обновление модели знаний
Ветвления: ошибки → поддерживающий модуль · уверенно → усложнение · истёк интервал →
повторение
событияответов
Скоринг зрелости лида: разрыв с целью · плато навыка · регулярность занятий
сигналы зрелости + NPS → в движок квалификации
C Движок квалификации — три развилки
Развилка 1 · готовность
Лид дозрел по скорингу? Да → к продукту · Нет → назад в цикл
Развилка 2 · NPS
NPS-опрос фиксирует удержание: промоутер → апселл · критик → возврат в прогрев
Развилка 3 · сегмент
Какой продукт предложить: чек, цель, готовность платить → ступень лестницы
Нет — не готов
Прогрев: бесплатный бонусный урок по акции → возврат в цикл обучения
Да — готов
Ведём на подходящую ступень продуктовой лестницы →
D Продуктовая лестница — рост чека и LTV →
Хук · бесплатно Бонусный урок по акции Разовый, снимает страх первого шага
Подписка · низкий чек Self-study курсы Самостоятельно, удержание без давления
Группа · средний чек Малые группы Живая практика, социальное удержание
Премиум · высший чек 1-на-1 с преподавателем Максимум ценности и LTV
Удержание и NPS с любой ступени → назад в цикл вовлечения и апселл выше
Артефакт 03
Воронка канала: от установки до покупки пакета
Воронка связывала два продукта — бесплатное приложение и платную платформу занятий — в один измеряемый канал. Каждый лид атрибуцировался от установки приложения до оплаченного пакета: без этой сквозной аналитики невозможно было бы ни защитить канал перед бизнесом, ни настраивать момент оффера.
Два подтверждённых показателя канала: лиды из приложения конвертировались в основной продукт с CR 25%, и канал стабильно давал 40% трафика основного продукта. Промежуточные ступени — иллюстративная модель для демонстрации логики расчёта, не отчётность.
40%
вклад канала: доля приложения в трафике основного продукта
Подтверждённый показатель, как и CR 25% «лид → основной продукт». Промежуточные конверсии (60%, 35%) — иллюстративная модель.
Артефакт 04
Игровые механики как инфраструктура удержания
Каждая механика отвечала за конкретную метрику воронки. Стрики держали дневную аудиторию и регулярность — топливо для спейсинга и скоринга; очки давали мгновенную обратную связь внутри урока; лиги добавляли соревновательный слой для школьников; адаптивная сложность удерживала в зоне потока.
Очки
completion rateМгновенная награда за каждое верное действие внутри урока. Роль: обратная связь с латентностью в секунду — темп мобильной игры, а не проверка тетради.
Стрики
retentionСерия дней без пропуска с календарём и ежедневной целью. Роль: привычка и регулярность — без неё не работают ни интервальные повторения, ни скоринг зрелости лида.
Лиги
частота сессийНедельные группы пользователей одного уровня с продвижением и вылетом. Роль: соревновательная мотивация без сравнения с недостижимыми топами — соперники всегда сопоставимы.
Адаптивная сложность
churnНевидимая механика: движок держит долю верных ответов в целевом коридоре. Слишком легко — скучно, слишком сложно — фрустрация. Роль: зона потока как условие долгого удержания.
Баланс механик — самая тонкая часть: продукт для подростков, но платят родители. Игры должно быть ровно столько, чтобы школьник возвращался, а родитель продолжал видеть учёбу.
Раздел 04
Что получилось
- CR 25%
- конверсия лидов из приложения в основной продукт
- 40%
- доля трафика основного продукта — из приложения
- 2 продукта
- связаны в один измеряемый канал сквозной аналитикой
Бесплатное приложение стало одним из ключевых источников трафика платного продукта — при этом лид из него приходил на диагностическое занятие уже тёплым, с известным уровнем и историей занятий. Канал не просто снизил стоимость привлечения: он поднял качество лидов, потому что оффер получали люди, которым живой преподаватель был действительно нужен.
Что именно делал я
- Придумал и защитил концепцию канала: отдельное бесплатное приложение-воронка вместо наращивания рекламного бюджета
- Спроектировал продукт: адаптивные треки, состав экранов, игровые механики и логику мягкого оффера
- Поставил и вёл разработку адаптивного движка: ветвление и спейсинг на потоке событий, скоринг момента оффера
- Выстроил сквозную аналитику двух продуктов: атрибуция лида от установки до оплаченного пакета занятий
- Довёл канал до устойчивых показателей: CR 25% из лида в основной продукт, 40% трафика основного продукта
Почему этот кейс важен
Smart University научил меня строить продукты, которые работают на другие продукты: считать не собственные метрики счастья приложения, а вклад в экономику всей воронки. Адаптивный движок, скоринг момента оффера и сквозная атрибуция — это те же мышцы, которые позже пригодились и в discovery-процессах AldanDev, и в риск-скоринге Bitscore: везде система должна принимать решение о конкретном человеке в конкретный момент на основе потока его событий.