SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Download to read offline
Data-driven экономика компании
Как предсказать конверсию в оплату
Зависимость конверсии клиентов, указавших тот или иной час 

как удобный для обучения, от дня недели и часа, по 5000 бесплатных уроков.
Те, кому удобно заниматься утром и/или вечером, с большей вероятностью 

оплачивают обучение, причем эффект "утренних" часов сильнее.
Выводы
Те, кому удобно заниматься утром и/или вечером, с большей
вероятностью оплачивают обучение, причем эффект 

"утренних" часов сильнее.
Мы почти не проводили вводных уроков до 9 утра, и теряли 

на этом в конверсиях от очень мотивированных людей.
Влияние подбора преподавателя на lifetime
Только 45% учеников озвучивают хотя бы минимальные требования к преподавателя
При полном соответствии учителя запросу
Количеств
о
Доля
Успешно прошел более 16 уроков 81 60,45 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 16 11,94 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 13 9,70 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 10 7,46 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил
учителя
5 3,73 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 5 3,73 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 4 2,99 %
Всего: 134
При частичном соответствии учителя запросу
Количеств
о
Доля
Успешно прошел более 16 уроков 28 44,44 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 10 15,87 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 7 11,11 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил
учителя
6 9,52 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 6 9,52 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 4 6,35 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 2 3,17 %
Всего: 63
При полном несоответствии учителя запросу
Количеств
о
Доля
Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 8 29,63 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 6 22,22 %
Успешно прошел более 16 уроков 5 18,52 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 4 14,81 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил
учителя
2 7,41 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 1 3,70 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 1 3,70 %
Всего: 27
 
 
При полном соответствии учителя запросу
Количеств
о
Доля
Успешно прошел более 16 уроков 81 60,45 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 16 11,94 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 13 9,70 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 10 7,46 %
Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил
учителя
5 3,73 %
Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 5 3,73 %
Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 4 2,99 %
Всего: 134
Выводы
При полном соответствии учителя запросу вероятность 

успешного прохождения более 16 уроков повышается 

более чем в 3 раза (60,45% против 18,52%).
Что мы сделали.
Научились выявлять требования к учителю с их обязательной
фиксацией в карточке ученика.

Проработали с менеджерами 2-ой линии кейсы несоблюдения
запроса ученика.
Как повысить конверсию в первую оплату
Средняя конверсия из вводного урока в оплату - 50%.
Конверсия лучших преподавателей - 80%.
Задача - найти в чём отличия, если скрипты одинаковые.
Выводы
Лучшие преподаватели искали социальный профиль ученика 

и кастомизировали обучение под него.
Что мы сделали:
Начали собирать и заполнять карточку ученика по открытой
информации из социальных сетей.
Как повысить эффективность урока
Методики, по которым проводятся
уроки пришли из оффлайна.
Они все плохо тестируются.
Проанализировали 50 000 уроков,
выяснили, что от 15 до 18%
упражнений бессмысленные
Как повысить эффективность урока
Выводы
Начали тестировать методики, строя гипотезы 

и проводя A/B тесты.
Александр Ларьяновский, skyeng.ru
larry@skyeng.ru

More Related Content

Viewers also liked

Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...
Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...
Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...Newprolab
 
Data Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankData Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankNewprolab
 
Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...
Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...
Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...Newprolab
 
Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...
Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...
Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...Newprolab
 
Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"
Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"
Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. Segmento, На пути к идеальной диалоговой системе
Data Science Weekend 2017.  Segmento, На пути к идеальной диалоговой системеData Science Weekend 2017.  Segmento, На пути к идеальной диалоговой системе
Data Science Weekend 2017. Segmento, На пути к идеальной диалоговой системеNewprolab
 
Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"
Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"
Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"Newprolab
 
Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"
Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"
Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"Newprolab
 
Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"
Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"
Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...
Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...
Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросы
Data Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросыData Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросы
Data Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросыNewprolab
 
Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...
Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...
Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...
Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...
Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...
Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...
Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в Qlean
Data Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в QleanData Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в Qlean
Data Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в QleanNewprolab
 
Data Science Weekend 2017. Intento. Machine to Machine Communication in the ...
Data Science Weekend 2017.  Intento. Machine to Machine Communication in the ...Data Science Weekend 2017.  Intento. Machine to Machine Communication in the ...
Data Science Weekend 2017. Intento. Machine to Machine Communication in the ...Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данных
Data Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данныхData Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данных
Data Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данныхNewprolab
 
Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...
Data Science Week 2016.  Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...Data Science Week 2016.  Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...
Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...Newprolab
 
Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...
Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...
Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...Newprolab
 
Big data and public transport
Big data and public transportBig data and public transport
Big data and public transportTristan Wiggill
 

Viewers also liked (20)

Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...
Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...
Data Science Week 2016. Rambler & Co. "Пайплайн машинного обучения на Apache ...
 
Data Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankData Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. Sberbank
 
Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...
Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...
Data Science Week 2016. DCA. "Ваш телефон вас понимает. Персонализированные п...
 
Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...
Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...
Data Science Week 2016. RockStat. "Мультиканальная атрибуция на основе вовлеч...
 
Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"
Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"
Data Science Week 2016. QIWI. "Поиск сообществ в графах пользователей переводов"
 
Data Science Weekend 2017. Segmento, На пути к идеальной диалоговой системе
Data Science Weekend 2017.  Segmento, На пути к идеальной диалоговой системеData Science Weekend 2017.  Segmento, На пути к идеальной диалоговой системе
Data Science Weekend 2017. Segmento, На пути к идеальной диалоговой системе
 
Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"
Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"
Data Science Week 2016. Homeapp. "Создание розничного data-driven продукта"
 
Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"
Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"
Data Science Week 2016. E-Contenta. "Data science в медиа-компаниях"
 
Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"
Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"
Data Science Week 2016. New Professions Lab. "Образование в области Big Data"
 
Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...
Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...
Data Science Weekend 2017. Brand Analytics. Исследование трендов потребления ...
 
Data Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросы
Data Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросыData Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросы
Data Science Weekend 2017. 1С-Битрикс. Чатбот для подсказки ответов на вопросы
 
Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...
Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...
Data Science Weekend 2017. E-Contenta. Классификация текстов: в поисках сереб...
 
Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...
Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...
Data Science Weekend 2017. New Professions Lab. Образование в области Data Sc...
 
Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...
Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...
Data Science Weekend 2017. CleverDATA. Text mining of beauty blogs: о чем гов...
 
Data Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в Qlean
Data Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в QleanData Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в Qlean
Data Science Weekend 2017. Qlean. Как устроено машинное обучение в Qlean
 
Data Science Weekend 2017. Intento. Machine to Machine Communication in the ...
Data Science Weekend 2017.  Intento. Machine to Machine Communication in the ...Data Science Weekend 2017.  Intento. Machine to Machine Communication in the ...
Data Science Weekend 2017. Intento. Machine to Machine Communication in the ...
 
Data Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данных
Data Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данныхData Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данных
Data Science Weekend 2017. Urbica. Дизайн города, основанный на данных
 
Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...
Data Science Week 2016.  Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...Data Science Week 2016.  Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...
Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика ...
 
Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...
Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...
Data Science Weekend 2017. МегаФон. Аналитика больших данных в телекоме. Опыт...
 
Big data and public transport
Big data and public transportBig data and public transport
Big data and public transport
 

Data Science Week 2016. SkyEng. "Data-driven экономика компании"

  • 2. Как предсказать конверсию в оплату Зависимость конверсии клиентов, указавших тот или иной час 
 как удобный для обучения, от дня недели и часа, по 5000 бесплатных уроков. Те, кому удобно заниматься утром и/или вечером, с большей вероятностью 
 оплачивают обучение, причем эффект "утренних" часов сильнее.
  • 3. Выводы Те, кому удобно заниматься утром и/или вечером, с большей вероятностью оплачивают обучение, причем эффект 
 "утренних" часов сильнее. Мы почти не проводили вводных уроков до 9 утра, и теряли 
 на этом в конверсиях от очень мотивированных людей.
  • 4. Влияние подбора преподавателя на lifetime Только 45% учеников озвучивают хотя бы минимальные требования к преподавателя При полном соответствии учителя запросу Количеств о Доля Успешно прошел более 16 уроков 81 60,45 % Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 16 11,94 % Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 13 9,70 % Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 10 7,46 % Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил учителя 5 3,73 % Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 5 3,73 % Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 4 2,99 % Всего: 134 При частичном соответствии учителя запросу Количеств о Доля Успешно прошел более 16 уроков 28 44,44 % Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 10 15,87 % Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 7 11,11 % Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил учителя 6 9,52 % Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 6 9,52 % Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 4 6,35 % Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 2 3,17 % Всего: 63 При полном несоответствии учителя запросу Количеств о Доля Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 8 29,63 % Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 6 22,22 % Успешно прошел более 16 уроков 5 18,52 % Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 4 14,81 % Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил учителя 2 7,41 % Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 1 3,70 % Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 1 3,70 % Всего: 27     При полном соответствии учителя запросу Количеств о Доля Успешно прошел более 16 уроков 81 60,45 % Успешно прошел до 8-ми уроков и бросил 16 11,94 % Успешно прошел до 16-ти уроков и бросил 13 9,70 % Успешно прошел до 4-ех уроков и бросил 10 7,46 % Успешно прошел до 16-ти уроков и сменил учителя 5 3,73 % Успешно прошел до 8-ми уроков и сменил учителя 5 3,73 % Успешно прошел до 4-ех уроков и сменил учителя 4 2,99 % Всего: 134
  • 5. Выводы При полном соответствии учителя запросу вероятность 
 успешного прохождения более 16 уроков повышается 
 более чем в 3 раза (60,45% против 18,52%). Что мы сделали. Научились выявлять требования к учителю с их обязательной фиксацией в карточке ученика.
 Проработали с менеджерами 2-ой линии кейсы несоблюдения запроса ученика.
  • 6. Как повысить конверсию в первую оплату Средняя конверсия из вводного урока в оплату - 50%. Конверсия лучших преподавателей - 80%. Задача - найти в чём отличия, если скрипты одинаковые.
  • 7. Выводы Лучшие преподаватели искали социальный профиль ученика 
 и кастомизировали обучение под него. Что мы сделали: Начали собирать и заполнять карточку ученика по открытой информации из социальных сетей.
  • 8. Как повысить эффективность урока Методики, по которым проводятся уроки пришли из оффлайна. Они все плохо тестируются. Проанализировали 50 000 уроков, выяснили, что от 15 до 18% упражнений бессмысленные
  • 10. Выводы Начали тестировать методики, строя гипотезы 
 и проводя A/B тесты.