11 февраля 2026 г.

Денис Шишкин

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

В этих условиях модель роста «больше трафика — больше продаж» перестаёт масштабироваться. Ограничением становится не объём входящих пользователей, а неэффективный клиентский путь: длинный time-to-value, ручная обработка заявок, перегруженные продажи и низкая конверсия в повторные покупки.

Преимущество получают компании, которые рассматривают клиентский путь как часть продуктовой и технологической архитектуры. Такой подход позволяет быстрее доводить пользователя до первого ценностного результата, автоматически сегментировать входящий поток, увеличивать ARPU без давления со стороны продаж и повышать LTV за счёт управляемого онбординга. В этой модели онбординг — элемент core-продукта и операционной платформы, а не этап «перед продажей».

Масштабируемый онлайн-бизнес почти всегда имеет десятки или сотни точек входа: продуктовые страницы, SEO, партнёрские каналы, маркетплейсы. Критично не их количество, а наличие единой логики обработки. Все заявки, регистрации и первые продуктовые события должны попадать в централизованный processing pipeline с общими правилами. Отсутствие такой архитектуры быстро приводит к операционному долгу: растёт нагрузка на команды, падает скорость реакции, ухудшается предсказуемость метрик. По оценкам рынка, в российских онлайн-сервисах до 30-40% лидов теряются или обрабатываются с задержкой из-за фрагментированных процессов (Data Insight).

Современный онбординг начинается в момент первого события — заявки или регистрации. Сразу запускается автоматический скоринг на основе данных анкеты, партнёрских источников (если они есть) и ранних поведенческих сигналов. Пользователь не ждёт звонка менеджера: он сразу взаимодействует с платформой, видит элементы продукта и знакомится с его возможностями. По мере накопления данных профиль пересчитывается, а дальнейший сценарий динамически меняется. Фактически онбординг превращается в state-machine, где каждое действие пользователя влияет на следующий шаг. Это особенно важно для российского рынка, где 50-60% пользователей предпочитают self-service и не хотят звонков на первом этапе (Data Insight, исследования онлайн-потребления).

Скоринг позволяет отказаться от универсального сценария и сегментировать пользователей по моделям принятия решения: от self-service клиентов до пользователей, которым критичен живой контакт. Универсальный подход снижает эффективность: растёт стоимость обработки заявки и падает конверсия. На практике до 30% звонков совершаются пользователям, которые уже были готовы купить самостоятельно (внутренние оценки рынка EdTech и SaaS).

На основе скоринга система выбирает один из онбординг-флоу: полностью цифровой путь, консультационный или гибридный. Одновременно может существовать 10-15 сценариев. Такой подход редко даёт резкий рост первичной конверсии, но обеспечивает устойчивую экономику: растёт средний чек, увеличивается доля премиальных продуктов, а нагрузка на продажи снижается на 40-60% за счёт автоматизации и self-service (оценки компаний рынка EdTech).

Хороший пример такой архитектуры — система онбординга новых учеников в Skyeng. Пользователь может оставить заявку на одной из ~200 продуктовых страниц или на одной из ~100 000 SEO-страниц, созданных с помощью ИИ под поисковые запросы. Независимо от точки входа все заявки попадают в единую систему обработки. После заявки запускается скоринг, пользователь постепенно дополняет профиль и параллельно взаимодействует с образовательной платформой, получая возможность самостоятельно купить курс или записаться на вводный урок. Если этого не происходит, подключаются консультанты и методисты, а при отказе пользователь переводится в долгосрочный сценарий повторного вовлечения. Таким образом, даже отказ становится частью управляемого клиентского пути.

Персонализация в этой модели — не маркетинговый текст, а инфраструктурное решение. На основе скоринга формируется персонализированная витрина продуктов и поэтапное раскрытие функциональности. Это снижает когнитивную нагрузку и ускоряет достижение первого результата — критичный фактор удержания, поскольку до 70% оттока в цифровых сервисах происходит в первые 2-4 недели (Mixpanel, Amplitude, отраслевые обзоры).

Качественный первичный онбординг напрямую влияет на LTV. Он увеличивает вовлечённость, глубину использования продукта и вероятность апсейла. В качестве системного индикатора часто используется NPS, который на практике коррелирует с удержанием и повторными покупками: рост NPS на 10 п. п. нередко даёт +5-10% к LTV (Bain, адаптированные оценки для цифровых сервисов).

Клиентский путь — это управляемая система, а не набор касаний. Data-driven онбординг снижает операционные издержки и одновременно увеличивает ARPU. В результате внедрения скоринговых моделей доля премиальных тарифов может вырасти с 10% до 25%, средний чек — на 5–10%, а до 50% покупок начинают происходить без участия консультантов. На масштабе сотен заявок в день это даёт экономию миллионов рублей в месяц.

Технологичный клиентский путь становится конкурентным преимуществом для любого ИТ-проекта, где рост невозможен без автоматизации, данных и управляемой экономики пользователя.

Источник: Денис Шишкин, IT-project Skyeng