Аналитик в инфобизнесе: как использовать данные для роста продаж и снижения рисков
Когда вы говорите аналитик, человек, который превращает сырые данные в понятные решения для бизнеса. Также известный как дата-аналитик, он не просто строит графики — он говорит, почему продажи упали, кто именно уходит из курса и где стоит вложить последние 10 тысяч рублей, чтобы получить 100 тысяч в ответ. Это не про отчеты в Excel. Это про то, чтобы не гадать, а знать. В инфобизнесе, где каждый рубль на рекламу — это риск, аналитик — это тот, кто заменяет интуицию на факты.
Без аналитики вы работаете вслепую. Вы запускаете курс, ждете, пока кто-то купит, и потом удивляетесь, почему не получилось. Аналитик же знает: если конверсия с лида в покупателя падает на этапе оплаты — проблема не в цене, а в форме. Если люди уходят после первого урока — не хватает онбординга. Если трипваер не дожимает в основной продукт — его цена или описание не совпадают с ожиданиями. Всё это можно измерить. И нужно. Power BI, инструмент для визуализации и глубокого анализа данных, особенно полезный при росте школы до 500+ учеников — это не про красоту диаграмм, а про то, чтобы увидеть тренды, которые скрываются в сотнях строк логов. А метрики онлайн-школы, ключевые показатели, которые показывают, живет ли ваш бизнес или просто дышит через трубочку — LTV, COR, NPS — это не слова из курса по маркетингу. Это ваша система сигнализации. Если LTV меньше CAC — вы теряете деньги на каждом клиенте. Если NPS ниже 30 — ваши ученики не рекомендуют вас. Это не теория. Это реальные цифры, которые уже спасли десятки школ от провала.
В этом сборнике — не абстрактные теории. Здесь — как аналитик из реальной онлайн-школы нашел причину оттока в 43% за три дня, как с помощью простого Google Sheets выяснили, что 70% покупателей приходят не с Instagram, а из старых писем, и как один чек-лист для аналитика помог увеличить конверсию воронки на 28%. Вы найдете, как избежать 7 главных ошибок, которые убивают аналитику, как выбрать между Power BI и Google Sheets, и почему 90% экспертов тратят время на метрики, которые вообще не влияют на прибыль. Это не про то, как красиво оформить отчет. Это про то, чтобы перестать гадать и начать действовать на основе того, что реально происходит.
Контент-навыки команды: кто за что отвечает в 2025 году
Четкое распределение ролей в контент-команде - залог эффективности. Кто пишет, кто рисует, кто публикует и кто анализирует - в 2025 году это не вопрос личной воли, а система, которая решает, почему контент не работает.
