К содержанию
Workflows

Как проверить спрос на EdTech‑профессии при выходе на новый рынок: быстрый тест через поиск, вакансии и сайт

Практический процесс первичной проверки EdTech‑рынка на примере запуска в Индонезии: анализ поискового спроса и вакансий, создание сайта с выбранными профессиями, запуск трафика и проверка интереса через небольшой отдел продаж.

Для кого

  • Фаундеры EdTech‑стартапов, выходящие на новые страны
  • Операционные директора онлайн‑школ
  • Продакт‑менеджеры образовательных платформ
  • Команды, проверяющие новые профессии перед запуском обучения
  • Маркетинг‑команды, тестирующие спрос на образовательные продукты
  1. 1
    Выбор потенциального рынка

    Команда сначала определяет страну для запуска и оценивает общий потенциал рынка.

  2. 2
    Первичный ресерч профессий

    Анализируется поисковый спрос на профессии и данные местных сайтов с вакансиями.

  3. Формирование шорт‑листа профессийhuman review

    На основе двух источников данных формируется список профессий, которые потенциально могут пользоваться спросом.

  4. 4
    Создание простого сайта

    Под выбранные профессии создается сайт, на котором представлены эти профессии.

  5. 5
    Запуск трафика

    На сайт начинают лить трафик, чтобы проверить интерес аудитории.

  6. Проверка спроса через отдел продажhuman review

    Минимальная команда продаж (от двух человек) общается с потенциальными клиентами и помогает понять интерес к профессиям.

  1. 1
    Определение страны и гипотез по профессиям

    Команда формирует гипотезы по потенциальным профессиям для запуска на новом рынке.

  2. 2
    Сбор данных о спросе

    Собираются данные поискового спроса по профессиям и информация с локальных сайтов вакансий.

  3. Формирование шорт‑листаhuman review

    Команда анализирует эти данные и формирует список профессий для теста.

  4. 4
    Создание тестового сайта

    Создается простой сайт с выбранными профессиями.

  5. 5
    Тест спроса через трафик и продажи

    На сайт направляется трафик, а отдел продаж общается с потенциальными клиентами и дает обратную связь по интересу пользователей.

Use cases

Проверка спроса на новые профессии перед запуском школы

Как было: Команда запускала обучение, не имея подтверждения, что конкретная профессия востребована на рынке.

Как с AI: Поисковые и карьерные данные собираются и анализируются, после чего на сайте проверяется интерес пользователей.

KPI: Обратная связь отдела продаж по интересу к профессии

Выбор направлений для запуска на новом рынке

Как было: Сложно понять, какие профессии действительно востребованы локально.

Как с AI: Команда анализирует поисковые запросы и вакансии и формирует шорт‑лист направлений для теста.

KPI: Сформированный список профессий с подтвержденным интересом аудитории

Что не сработало

  • Команда не привлекала местных эдвайзеров, из‑за чего потратила больше денег.
  • Без локальной экспертизы и нетворкинга было хуже понимание того, как работает рынок.
  • На раннем этапе невозможно точно понять, какой объем инвестиций потребуется — реальные потребности становятся понятны только после тестов и первых метрик.

Опыт сообщества

При тестировании EdTech‑рынка команда сначала проверяет не сам продукт, а интерес к профессиям. Для этого смотрят на два сигнала: поисковый спрос по названиям профессий и данные локальных площадок с вакансиями. Когда появляется шорт‑лист, собирают простой сайт с выбранными направлениями и начинают приводить на него трафик. Важная часть проверки — небольшой отдел продаж, минимум из двух человек. Они общаются с потенциальными клиентами и дают более приземленную обратную связь о реальном спросе. Такой подход помогает уловить первые сигналы рынка до крупных инвестиций и полноценного запуска школы.

«Мы ресерчили направления, которые стоит здесь запускать. Анализировали первично два параметра - поисковой спрос на те или иные профессии и местные площадки с вакансиями.»
Кирилл Солгаловex‑founder/CEO, Genius Education, XYZ School
«У вас появляется какой-то шорт-лист из профессий, вы базово создаете сайт, на котором есть эти профессии, начинаете лить трафик.»
Кирилл Солгаловex‑founder/CEO, Genius Education, XYZ School
«Но предварительно вам нужно создать базовую команду в отделе продаж хотя бы из двух человек, которым вы можете доверять.»
Кирилл Солгаловex‑founder/CEO, Genius Education, XYZ School

Ограничения

  • Метод дает только первичные сигналы спроса и не показывает полный потенциал рынка.
  • Результаты теста сильно зависят от качества работы отдела продаж при обработке лидов.
  • Без локальной экспертизы и понимания рынка выводы могут быть искажены.

Частые вопросы

Как быстро проверить спрос на EdTech‑профессии на новом рынке?
Сначала анализируется поисковый спрос по профессиям и данные местных сайтов вакансий. Затем создается простой сайт с этими профессиями, на него начинают лить трафик, а потенциальные клиенты общаются с небольшим отделом продаж.
Почему анализируют и поиск, и вакансии?
При ресерче направлений команда смотрит на поисковый спрос по профессиям и данные локальных сайтов вакансий.
Зачем нужен отдел продаж на этапе теста?
Продажи дают более реалистичную обратную связь по спросу: они общаются с потенциальными клиентами и понимают их интерес к обучению.
Сколько человек достаточно для тестового отдела продаж?
Минимальная команда — хотя бы два человека, которым можно доверять.
Можно ли заранее понять, сколько инвестиций потребуется для выхода на рынок?
Нет, на раннем этапе это сложно оценить — реальные потребности становятся понятны только после тестов и появления первых метрик.

Источники

  • Эфир сообщества heg.ai «Как запустить EdTech-проект в Индонезии»heg.ai · youtu.be/y_ALAmG4QGM · 2023-05-13
Эксперты материала:Кирилл Солгаловex‑founder/CEO, Genius Education, XYZ SchoolКирилл Солгаловex‑founder/CEO, Genius Education, XYZ SchoolКирилл Солгаловex‑founder/CEO, Genius Education, XYZ School

Business AI brief

Раз в неделю — честный AI business brief

Кейсы, цифры, провалы и workflows для предпринимателей. Без вендорского хайпа.

Нажимая, вы соглашаетесь с обработкой данных (152-ФЗ).

Предпочитаете Telegram? Читать в Telegram