Клиентский путь как продуктовая система: как онбординг влияет на масштаб и выручку IT-проектов

В digital-индустрии клиентский онбординг – процесс ознакомления пользователя с IT-продуктом и его особенностями – имеет важное значение. От того, какое у клиента будет первое впечатление от продукта и его команды, зависят и средний чек, и LTV (пожизненная ценность клиента), и многие другие метрики. О том, как меняется подход к клиентскому онбордингу и как эти изменения влияют на экономику проекта, порталу Biz360.ru рассказал IT-эксперт Денис Шишкин.

За последние 3-5 лет цифровой бизнес в России оказался в новой операционной реальности. Стоимость привлечения пользователей стабильно растёт (по рыночным оценкам, CAC в онлайн-сервисах увеличился на 30-60% с 2021 года), конкуренция за платёжеспособную аудиторию усиливается, а ключевые ресурсы – инженеры, продуктовые команды и маркетинговые бюджеты – дорожают быстрее выручки. 

В этих условиях экстенсивная модель роста – «больше трафика → больше продаж» – перестаёт масштабироваться. Компании всё чаще упираются не в количество входящих пользователей, а в неэффективность клиентского пути: длинный time-to-value, ручные операции, перегруженные команды продаж, низкую конверсию в повторные покупки. 

Преимущество получают бизнесы, которые рассматривают клиентский путь не как маркетинговую воронку, а как часть продуктовой и технологической архитектуры. Речь идёт о системах, которые: 

• быстро доводят пользователя до первого ценностного результата;
  

• автоматически сегментируют входящий поток;
  

• увеличивают ARPU без давления со стороны продаж;
  

• повышают удержание и LTV за счёт управляемого онбординга.

В такой модели онбординг – это элемент core-продукта и операционной платформы, а не «этап перед продажей». 

Характерная особенность масштабируемого онлайн-бизнеса – большое количество точек входа. Пользователь может прийти через продуктовые лендинги, SEO-страницы, партнёрские каналы, маркетплейсы или внешние интеграции. 

Ключевой фактор здесь – централизованная логика обработки. Все события (заявки, регистрации, первые действия в продукте) должны попадать в единый processing pipeline с общими правилами маршрутизации. 

На практике это означает: 

• единый event-stream;
  

• нормализацию входящих данных;
  

• отказ от ручной обработки и «ручных очередей».

Без этого рост приводит к накоплению операционного долга: растёт нагрузка на продажи и поддержку, падает скорость реакции, ухудшается предсказуемость метрик. По оценкам рынка, в российских онлайн-сервисах до 30-40% лидов теряются или обрабатываются с задержкой именно из-за фрагментированных процессов. 

Современный онбординг начинается в момент первого события – заявки или регистрации. Сразу запускается автоматический скоринг, который использует: 

• данные анкеты;
  

• информацию от партнёров (если применимо);
  

• поведенческие сигналы на первых шагах;
  

• ответы пользователя на дополнительные вопросы.

Пользователь не ждёт звонка менеджера. Он сразу взаимодействует с платформой, видит элементы продукта, знакомится с интерфейсом и сценариями использования. По мере накопления данных профиль пользователя пересчитывается, а дальнейший путь динамически меняется. 

Фактически онбординг превращается в state-machine, где каждое действие пользователя влияет на следующий сценарий. Это особенно важно для российского рынка, где значительная доля аудитории предпочитает self-service и асинхронное взаимодействие (по оценкам, до 50-60% пользователей не хотят звонков на первом этапе). 

Скоринг позволяет отказаться от интуитивных продаж и сегментировать пользователей по сценариям принятия решения. Даже базовая модель обычно выделяет несколько классов: 

• пользователей с высоким потенциальным ARPU;
  

• self-service клиентов;
  

• рациональных пользователей с быстрым решением;
  

• клиентов с низким уровнем доверия, которым важен личный контакт.

Универсальный сценарий для всех снижает эффективность: растёт стоимость обработки заявки, падает конверсия, увеличивается нагрузка на команду. На практике до 30% звонков совершаются пользователям, которые были готовы купить без участия менеджера. 

На основе скоринга пользователя система сама выбирает один из онбординг-флоу:

• полностью цифровой путь с самостоятельной покупкой;
  

• консультационный сценарий;
  

• гибридный формат (часть автоматизирована, часть – с участием специалиста).

Классификация может учитывать 100+ параметров, но ключевые – уровень интереса и потенциальная ценность пользователя. При высоком интересе доступна мгновенная покупка. При среднем – подключение специалиста в коротком SLA. При отсутствии решения активируются дополнительные сценарии: вводный продукт, повторная консультация или отложенная коммуникация. 

Одновременно может существовать 10-15 флоу. Такой подход редко даёт взрывной рост первичной конверсии, но обеспечивает устойчивую экономику: 

• растёт средний чек;
  

• увеличивается доля премиальных продуктов;
  

• нагрузка на продажи снижается на 40-60% за счёт автоматизации и self-service. 

Хороший пример реализации такого подхода – система онбординга новых учеников в онлайн-школе иностранных языков Skyeng. Этот контур покрывает этап от первой заявки до начала занятий и является ключевым элементом клиентского пути. 

Массовый входящий поток 

Пользователь может оставить заявку: 

• на одной из ~200 продуктовых страниц, созданных дизайнерами и product owner’ами под конкретные предметы и образовательные курсы;
  

• на одной из ~100 000 SEO-страниц, сгенерированных с помощью ИИ под поисковые запросы – пользователи из поисковых систем попадают сразу на релевантную страницу.

Несмотря на количество входов, все заявки попадают в единую систему обработки с общей логикой и правилами. 

Скоринг и первичный онбординг 

После заявки запускается автоматический скоринг на основе данных анкеты и партнёрских источников. Далее будущий ученик отвечает на дополнительные вопросы, постепенно дополняя профиль. 

Параллельно пользователь: 

• видит элементы образовательного продукта;
  

• взаимодействует с платформой;
  

• знакомится с форматами обучения;
  

• получает возможность самостоятельно купить подходящий курс.

Очередь обработки динамическая: по мере поступления новых данных приоритет и сценарий пользователя могут меняться. 

Self-service как базовый сценарий 

Если пользователь готов принять решение: 

• он оплачивает курс самостоятельно;
  

• либо сразу записывается на вводный урок.

Этот сценарий закрывает значимую долю заявок без участия консультантов. 

Подключение консультанта и вводный урок

Если покупка или запись не произошли, подключается консультант и предлагает бесплатный вводный урок с методистом. 

На вводном уроке: 

• показывается образовательный продукт и платформа;
  

• объясняется методология обучения;
  

• для детских продуктов работают специалисты, умеющие взаимодействовать с детьми;
  

• определяется текущий уровень ученика;
  

• подбираются релевантные программы и тарифы;
  

• предлагается оплата и старт обучения.

Продолжение сценария 

Если пользователь не принимает решение сразу: 

• на следующий день с ним связывается другой консультант;
  

• предлагаются альтернативные сценарии.

Если покупка не происходит и после этого:

• пользователь переводится в awake-группу;
  

• специалист связывается с ним через несколько месяцев.

Таким образом, даже отказ становится частью долгосрочного сценария повторного вовлечения. 

Персонализация в зрелых продуктах – это не тексты и баннеры, а архитектурное решение. На основе скоринга формируются: 

• персонализированная витрина продуктов;
  

• приоритет функциональности;
  

• порядок раскрытия возможностей.

После оплаты продукт раскрывается поэтапно, снижая когнитивную нагрузку и ускоряя достижение первого результата. Это критично для удержания: по рынку до 70% оттока в цифровых сервисах происходит в первые 2-4 недели. 

Первичный онбординг напрямую влияет на LTV. Качественный первый опыт увеличивает вовлечённость, глубину использования продукта и вероятность апсейла. 

Поэтому даже в цифровых моделях вводные сессии сохраняют ценность – как способ сократить time-to-value. 

В качестве системного индикатора используется NPS, который на практике коррелирует с удержанием и повторными покупками (рост NPS на 10 процентных пунктов часто даёт +5-10% к LTV). 

Клиентский путь – это управляемая система, а не набор касаний. Data-driven-онбординг снижает операционные издержки и одновременно увеличивает ARPU. Разные пользователи требуют разных сценариев, а качество первого опыта влияет на выручку в горизонте нескольких лет. 

В результате внедрения скорингового онбординга доля премиальных тарифов в Skyeng выросла с 10% до 25%, что дало рост среднего чека примерно на 8%. Около 50% покупок стали происходить без участия консультантов, сократив их загрузку вдвое. При сотнях заявок в день это даёт экономию в миллионы рублей в месяц. 

Технологичный клиентский путь становится конкурентным преимуществом в любом цифровом бизнесе, где рост невозможен без автоматизации, данных и управляемой экономики пользователя.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360