Вы создали курс, провели студентов через модули, разослали сертификаты — кажется, всё хорошо и все довольны. Но как действительно понять, было ли обучение эффективным, а не «для галочки» или ещё одного сертификата? И главное — что именно стоит анализировать, чтобы улучшить программу, удержать студентов и не сливать ресурсы на неэффективные решения?

В этой статье собраны 20 ключевых показателей, которые помогут вам оценить эффективность обучения, опираясь не на интуицию, а на аналитику.

Почему стоит следить за аналитикой онлайн-школы

1. Находить слабые места в курсе

Даже лучшие программы нуждаются в апгрейде. Если студенты массово застревают на одном уроке или пропускают задания — это сигнал. Возможно, тема сложная, объяснение запутанное или не хватает примеров. Аналитика позволяет не угадывать, а точно видеть, что именно стоит изменить.

2. Повышать вовлеченность студентов

Низкая активность, много тихих наблюдателей, которые не задают вопросы и не сдают задания? Аналитика поможет найти моменты, где проседает мотивация. Можно вовремя отправить напоминание, добавить больше взаимодействия или привлечь кураторов.

3. Обновлять материалы вовремя

Курс, который работал два года назад, сегодня уже может быть устаревшим. Если видно, что прогресс падает или тест не проходят даже старательные — пора освежить контент. И аналитика подскажет, какие темы требуют приоритета.

4. Прогнозировать продажи и рост

Если студенты активно проходят курс, рекомендуют его другим и возвращаются на следующие программы — это не только про обучение, но и про рост бизнеса. В аналитике LMS часто видно связь: как успешность обучения влияет на количество повторных покупок, отзывы и конверсии.

Показатели эффективности курсов: что считать

1. Количество зарегистрированных студентов

Это стартовая точка, которая помогает оценить маркетинг: правильно ли сформулирована ценность курса, попадает ли реклама в целевую аудиторию, удобна ли форма регистрации.

2. Процент начала обучения

Зарегистрироваться — ещё не значит начать. Если 100 человек записались, а до первого урока дошли только 60 — возможно, вы теряете часть аудитории ещё до старта. Это может говорить о слабом онбординге, путанице в коммуникации или сложной навигации.

3. Процент завершения курса

Один из главных показателей качества. Если студенты бросают обучение на полпути — стоит искать причину. Это может быть перегруз, потеря мотивации, технические сложности или слабая поддержка. Задача аналитики — найти это место.

4. Средний прогресс студентов

Помогает понять общую атмосферу в группе. Если большинство останавливается на третьем модуле — он, скорее всего, слишком сложный или неинтересный. Также этот показатель помогает вовремя выявить рисковых студентов и поддержать их.

5. Среднее время прохождения курса

Если кто-то проходит курс за 3 дня, а кто-то — за месяц, это нормально. Но если среднее время слишком велико, возможно, уроки слишком длинные, структура непонятная или навигация неинтуитивная. Такой анализ позволяет подстроить темп под реальные потребности аудитории.

Показатели вовлеченности студентов

6. Количество логинов / посещений в неделю

Как часто студенты заходят на платформу — хороший индикатор, насколько обучение стало частью их рутины. Если заходят только раз в неделю, а уроков — пять, что-то не так с ритмом или мотивацией.

7. Количество активных студентов в день / неделю

Это про живую аудиторию. Даже если зарегистрировано 200 человек, а ежедневно заходит 15 — стоит подумать об удержании внимания. Такая динамика помогает оперативно видеть спады и работать с коммуникацией.

8. Выполнение домашних заданий

Домашки — зеркало вовлеченности. Если урок просмотрели, а задание не сдали — возможно, что-то непонятно, сложно или просто лень. Это сигнал усилить поддержку, добавить примеры или поменять формат.

9. Количество повторных просмотров уроков

Если студент два-три раза возвращается к одному видео — это может говорить как об интересе, так и о сложности. Важно смотреть в контексте: если просмотры массовые — возможно, стоит упростить подачу или добавить шпаргалки.

10. Комментарии, вопросы, взаимодействие в LMS

Формат «задал вопрос / оставил комментарий / обсудил тему» — всё это про живую вовлеченность. Если в LMS тишина — не обязательно, что всё идеально. Возможно, не хватает безопасной среды или триггера к диалогу.

Показатели удовлетворенности

11. Оценка курса после завершения

Простой фидбек, где нужно оценить курс по 10-балльной шкале, уже даёт определённую картину. Идеально — спрашивать сразу после прохождения последнего модуля, пока впечатления ещё свежи.

12. Оценка преподавателя

Иногда студенты остаются недовольны не курсом, а его подачей. Темп, голос, примеры, ощущение поддержки — всё это влияет. Этот показатель помогает видеть сильные и слабые стороны команды.

13. NPS (Net Promoter Score)

Классика: «Порекомендуете ли вы этот курс другу?». Даёт чёткое представление, насколько курс попал в потребность. Если ответ «скорее нет» — стоит копнуть глубже и узнать почему.

Показатели результата

14. Количество полученных сертификатов

Здесь всё просто: сертификат = курс пройден. Хорошо видно, кто дошёл до финиша, а кто «выпал» на полпути. Этот показатель даёт и количественное представление, и подсказывает, где лучше поддержать студентов.

15. Результаты тестов

Если 80% студентов проваливают одну и ту же тему — проблема не в них, а в материале. Эти данные помогают точечно улучшить программу: изменить примеры, перезаписать объяснение, добавить визуализации.

16. Достижение целей студентов

Это уже про реальные изменения. Если курс про «как пройти собеседование» — действительно ли кто-то устроился на работу? Если курс про «собрать портфолио» — появились ли кейсы? Такие результаты — лучшая реклама и доказательство ценности.

Бизнес-показатели онлайн-обучения

17. Конверсия в оплату

Сколько людей после ознакомительного урока или вебинара покупают курс? Если конверсия низкая — возможно, слабая ценность, нераскрытый результат или отсутствие доверия.

18. Средний чек

Важно считать не только сколько стоит курс, но и сколько в среднем приносит один клиент. Упакуйте дополнительные материалы, консультации, поддержку — и посмотрите, как это повлияет на доход.

19. LTV (Lifetime Value)

Сколько в среднем приносит один студент за всё время, с учётом повторных покупок, подписок и апсейлов. Если этот показатель растёт — значит, ученикам с вами хорошо, и они возвращаются.

20. Количество повторных покупок

Возвращаются только тогда, когда курс действительно был полезным. Здесь важно всё — от программы и команды до сервиса и заботы. Этот показатель — лакмус вашей стратегии в обучении.

Как отслеживать показатели обучения в LMS?

В качественной LMS часть этих метрик уже есть в отчётах. Например, в SkillzRun можно увидеть активность студентов, выполнение заданий, прогресс, оценки и многое другое.
Но необязательно запускать сложные дашборды с первого дня. Начните с главного — процент завершения курса, средний прогресс, вовлечённость. Потом постепенно добавляйте остальные метрики.

Вывод

Обучение — это не только про знания, но и про опыт, мотивацию и результат. Именно аналитика онлайн-школы помогает увидеть, что работает, а что нет. Используйте данные не ради отчётов, а ради решений. И вместо догадок об эффективности — опирайтесь на цифры.

Если вы ищете LMS с понятной аналитикой и простыми дашбордами — посмотрите, как это реализовано в SkillzRun. Мы создали платформу, которая говорит на понятном языке: и для вас, и для студентов.