Как делать курсы, которые хотят купить

Предисловие. Азбука продуктовых метрик

В книге упоминаются социальные сети Facebook и Instagram, являющиеся продуктами компании Meta, признанной экстремистской на территории Российской Федерации.

Представьте, что вы пришли работать в больницу, но не знаете, что такое пульс, давление и температура. Вы можете быть сколь угодно добрым и заботливым человеком, но без понимания базовых показателей вы не отличите здорового пациента от умирающего. В EdTech все устроено точно так же. У каждого образовательного продукта есть свои «жизненные показатели» — метрики, по которым вы в любой момент понимаете, жив ваш курс или при смерти.

Эта книга будет говорить на языке цифр. Не потому что цифры важнее людей, а потому что без цифр вы принимаете решения на интуиции, а интуиция в бизнесе — это дорогой способ ошибаться. Прежде чем мы начнем придумывать курсы, проектировать обучение и считать деньги, давайте выучим алфавит. Здесь я разберу каждую метрику так, чтобы к концу предисловия вы могли объяснить их своей маме, другу или инвестору.

COR — Completion Rate, или доходимость

COR — это процент студентов, которые дошли до конца курса от общего числа тех, кто начал. Формула простая: количество студентов, завершивших курс, делите на количество студентов, которые начали, и умножаете на сто процентов.

Допустим, на ваш курс записались 500 человек. До последнего урока добрались 150. Ваш COR = 150 / 500 × 100% = 30%.

Много это или мало? Зависит от формата. Для массовых открытых онлайн-курсов (MOOC — Massive Open Online Course, то есть бесплатных курсов на платформах типа Coursera или Stepik, где тысячи людей записываются из любопытства) нормальный COR — от пяти до пятнадцати процентов. Для платных курсов с кураторами хороший показатель — от шестидесяти до восьмидесяти процентов. Для корпоративного обучения, где сотрудников обязывают проходить курс, COR может быть девяносто и выше.

Почему COR так важен? Потому что это индикатор ценности вашего продукта. Если студент заплатил деньги и бросил на третьем уроке — значит, вы не дали ему то, за чем он пришел. Или дали, но в такой форме, что он не смог это усвоить. Или вообще привлекли не того студента.

Пример из жизни. Онлайн-школа запустила курс «Python для аналитиков». COR после первого потока — 25%. Стали разбираться. Оказалось, что на третьем уроке была тема «Установка среды разработки», и студенты без технического опыта массово застревали на настройке. Решение: записали дополнительный видеоролик с пошаговой инструкцией и добавили чат-бот с ответами на частые ошибки. На втором потоке COR вырос до 45%. Одна поправка — и почти вдвое больше людей дошли до конца.

COR считают не только по курсу целиком, но и по каждому модулю и даже по каждому уроку. Так вы видите, где именно студенты «отваливаются». Это называется воронкой прохождения. Если из ста студентов модуль 1 завершили девяносто, модуль 2 — восемьдесят пять, модуль 3 — сорок, а модуль 4 — тридцать восемь, то очевидно: проблема в модуле 3. Именно там нужно копать.

NPS — Net Promoter Score, или индекс готовности рекомендовать

NPS показывает, насколько ваши студенты готовы рекомендовать курс другим. Это одна из самых популярных метрик в мире, ее используют не только в образовании, но и в банках, авиакомпаниях, ресторанах — везде, где важна лояльность клиента.

Измеряется так. Вы задаете студенту один вопрос: «Оцените от 0 до 10, насколько вы готовы рекомендовать наш курс друзьям или коллегам?»

По ответам студенты делятся на три группы. Те, кто поставил 9 или 10 — это промоутеры, ваши фанаты, которые действительно будут рекомендовать. Те, кто поставил 7 или 8 — нейтралы, они довольны, но не настолько, чтобы кого-то агитировать. Те, кто поставил от 0 до 6 — детракторы, критики, которые могут отговаривать других.

Формула: NPS = процент промоутеров минус процент детракторов.

Пример. Вы опросили 200 студентов. 100 поставили 9–10 (промоутеры — 50%), 60 поставили 7–8 (нейтралы — 30%), 40 поставили 0–6 (детракторы — 20%). NPS = 50% − 20% = 30.

NPS может быть от минус ста (все ненавидят) до плюс ста (все обожают). В EdTech хорошим считается NPS от 30 до 50. Выше 50 — отлично. Ниже 10 — тревога. Отрицательный NPS — ваш продукт активно разрушает вашу репутацию, люди отговаривают друг друга у вас учиться.

Зачем нужен NPS, если есть отзывы? Потому что отзывы пишут единицы — обычно либо очень довольные, либо очень злые. NPS дает картину по всей аудитории. И главное — он предсказывает рост. Если NPS высокий, значит, студенты будут приводить друзей, и ваш CAC (стоимость привлечения клиента, до нее доберемся через минуту) будет снижаться.

Важный нюанс: NPS нужно измерять в разных точках. Не только в конце курса, но и после первого модуля, после третьего, после пятого. Это покажет, в какой момент студент влюбляется в продукт или разочаровывается. Например, вы можете обнаружить, что NPS после первого модуля — 60, а после третьего — 15. Значит, между первым и третьим модулем что-то идет не так: может, сложность резко подскочила, может, практики стало меньше, может, куратор перестал давать обратную связь.

CSI — Customer Satisfaction Index, или индекс удовлетворенности

Если NPS — это «про курс в целом», то CSI — это «про конкретный урок или модуль». CSI позволяет оценить удовлетворенность студента на микроуровне: каждый урок, каждое домашнее задание, каждый вебинар.

Самый простой способ измерить CSI — после каждого урока показать студенту шкалу от 1 до 5 с вопросом «Насколько полезным был этот урок?» Потом посчитать среднее арифметическое всех ответов.

Пример. Урок «Основы SQL-запросов» прошли 80 студентов. 30 поставили 5, 25 поставили 4, 15 поставили 3, 7 поставили 2, 3 поставили 1. CSI = (30×5 + 25×4 + 15×3 + 7×2 + 3×1) / 80 = (150 + 100 + 45 + 14 + 3) / 80 = 312 / 80 = 3.9.

Хороший CSI — от 4.0. Если урок получает ниже 3.5 — это сигнал: нужно переработать. Может, объяснение запутанное. Может, примеры устарели. Может, урок слишком длинный и студенты устают.

Разница между NPS и CSI такая: NPS — это термометр всего организма, CSI — это анализ каждого органа. Высокий NPS при низком CSI отдельных уроков означает, что студенты в целом довольны, но конкретные места их раздражают. Низкий NPS при высоком CSI всех уроков — парадокс, который обычно означает, что проблема не в содержании, а в организации: плохая поддержка, неудобная платформа, долгая проверка домашних заданий.

LTV — Lifetime Value, или пожизненная ценность клиента

LTV — это сумма денег, которую один студент принесет вам за все время, пока он остается вашим клиентом. Не за один курс, а за все время: первый курс, второй, третий, мастер-классы, подписки, интенсивы.

Самая простая формула: LTV = средний чек × среднее количество покупок одного клиента.

Пример. Средний чек вашего курса — 30 000 рублей. В среднем студент покупает у вас 2.5 продукта за все время. LTV = 30 000 × 2.5 = 75 000 рублей.

Более точная формула учитывает временной фактор: LTV = средний доход с клиента в месяц × средний срок жизни клиента в месяцах. Если студент платит вам по подписке 3000 рублей в месяц и в среднем остается 14 месяцев, то LTV = 3000 × 14 = 42 000 рублей.

Почему LTV — это не просто цифра, а стратегический инструмент? Потому что он определяет, сколько вы можете позволить себе тратить на привлечение одного студента. Если ваш LTV = 75 000 рублей, а вы тратите на привлечение 10 000 рублей — это отличный бизнес. Если LTV = 20 000, а привлечение стоит 18 000 — вы работаете на грани убыточности.

Реальный пример. Школа английского языка посчитала LTV и обнаружила, что студенты, пришедшие через соцсети, покупают в среднем 1.2 курса (LTV = 36 000 рублей), а студенты, пришедшие по рекомендации друга, покупают в среднем 3.1 курса (LTV = 93 000 рублей). Вывод: нужно вкладываться в реферальную программу, а не только в таргетированную рекламу.

CAC — Customer Acquisition Cost, или стоимость привлечения клиента

CAC — это сколько денег вы тратите, чтобы привлечь одного платящего студента. Считается просто: все расходы на маркетинг и продажи за период делите на количество новых платящих студентов за тот же период.

Пример. За месяц вы потратили: 300 000 рублей на рекламу в соцсетях, 100 000 рублей на контекстную рекламу в Google, 50 000 рублей на зарплату SMM-менеджера, 50 000 рублей на email-маркетинг. Итого 500 000 рублей. За этот месяц купили курс 50 новых студентов. CAC = 500 000 / 50 = 10 000 рублей.

Хороший CAC — понятие относительное. Он зависит от вашего LTV. Золотое правило: LTV должен быть минимум в три раза больше CAC. Это называется соотношение LTV/CAC, и если оно ниже трех — бизнес в опасности. Если LTV/CAC = 1, вы работаете в ноль. Если меньше единицы — каждый новый студент приносит вам убыток.

Пример тревожной ситуации. Вы запустили курс «Дизайн интерьеров». CAC = 15 000 рублей. Цена курса — 20 000 рублей. Повторных покупок нет (у вас один продукт). LTV = 20 000 рублей. LTV/CAC = 20 000/15 000 = 1.3. Это значит, что с каждого студента вы зарабатываете всего 5000 рублей до вычета себестоимости курса (зарплаты кураторов, платформа, налоги). После вычета, скорее всего, уходите в минус.

Решение: либо снизить CAC (найти более дешевые каналы привлечения), либо повысить LTV (создать второй продукт, допродавать интенсивы, запустить подписку), либо повысить цену.

Когорты — способ увидеть правду за средними цифрами

Когорта — это группа студентов, объединенных одним признаком, чаще всего датой старта. Все, кто начал курс 1 марта — одна когорта. Все, кто начал 15 марта — другая.

Зачем делить на когорты? Потому что средние цифры обманывают. Представьте: вы смотрите общий COR за полгода и видите 40%. Кажется, нормально. Но если разбить по когортам, картина может быть совсем другой.

Когорта 1 (январь): COR = 25%. Когорта 2 (февраль): COR = 35%. Когорта 3 (март): COR = 50%. Когорта 4 (апрель): COR = 55%.

Теперь видно: продукт улучшается с каждым месяцем. Те изменения, которые вы внесли в марте, работают. Средняя цифра 40% скрывала этот прогресс.

Обратный пример — еще опаснее. Общий COR = 40%. Но по когортам: январь — 55%, февраль — 45%, март — 35%, апрель — 25%. Продукт деградирует. Может быть, вы сменили куратора. Может быть, обновили контент, и новая версия хуже старой. Может, выросла аудитория и пришли менее мотивированные студенты. Без когортного анализа вы бы этого не заметили, пока не стало слишком поздно.

Когортный анализ строится обычно в виде таблицы удержания. По вертикали — когорты (даты старта), по горизонтали — недели или месяцы после старта. В ячейках — процент оставшихся студентов.

Пример:

Когорта «1 января»: неделя 1 — 100%, неделя 2 — 60%, неделя 3 — 40%, неделя 4 — 35%. Когорта «1 февраля»: неделя 1 — 100%, неделя 2 — 70%, неделя 3 — 55%, неделя 4 — 50%.

Видите? Февральская когорта удерживается лучше. Значит, что-то, что вы изменили между январем и февралем, сработало. Теперь нужно понять, что именно, и закрепить.

Дашборд — место, где живут ваши цифры

Дашборд (от английского dashboard — приборная панель) — это экран, на котором собраны все ключевые метрики вашего продукта в реальном времени или с минимальной задержкой. Как панель приборов в машине: скорость, обороты, уровень топлива, температура двигателя — все на одном экране, все обновляется постоянно.

Хороший дашборд для EdTech-продукта содержит как минимум шесть показателей: количество новых регистраций и оплат по дням, COR по каждому модулю, NPS (текущий и в динамике), CSI по последним урокам, количество обращений в поддержку (и самые частые темы), соотношение LTV/CAC.

Инструменты для дашборда могут быть разными. Самый простой вариант — Google Sheets с ручной выгрузкой данных из LMS (Learning Management System — платформа, на которой размещен курс) раз в день. Более продвинутый — Google Data Studio, Metabase или Tableau, подключенные к базе данных через API. Самый мощный — собственная аналитическая система с автоматическими алертами: если COR на каком-то уроке падает ниже порога, вам приходит уведомление.

Главное правило дашборда: он должен быть таким, чтобы вы могли посмотреть на него за тридцать секунд и понять, все ли в порядке. Если для понимания нужно десять минут — дашборд плохой. Если на нем тридцать графиков — он бесполезен, потому что вы перестанете на него смотреть.

SQL — язык, на котором вы разговариваете с данными

SQL (Structured Query Language, язык структурированных запросов) — это способ задавать вопросы базе данных. Не нужно быть программистом, чтобы писать базовые SQL-запросы. Но нужно понимать логику, чтобы не зависеть от аналитика каждый раз, когда вам нужна цифра.

Зачем продакт-менеджеру SQL? Потому что данные о студентах хранятся в базах данных. Ваша LMS записывает каждое действие: когда студент зашел, какой урок открыл, сколько времени смотрел видео, когда сдал домашнее задание, какую оценку получил. Все это лежит в таблицах, и SQL — это ключ к этим таблицам.

Базовый запрос выглядит так: SELECT (что хотим узнать) FROM (откуда берем данные) WHERE (какие условия). Например: «покажи мне всех студентов из когорты марта, которые не сдали домашнее задание по модулю 3» — это один SQL-запрос.

Вам не нужно становиться экспертом. Достаточно уметь четыре вещи: выбирать данные (SELECT), фильтровать (WHERE), группировать (GROUP BY) и сортировать (ORDER BY). С этими четырьмя командами вы закроете восемьдесят процентов своих ежедневных вопросов о данных.

Пример из практики. Продакт-менеджер онлайн-школы хотел узнать, сколько студентов из последнего потока открыли урок 5, но не перешли к уроку 6. Аналитик был в отпуске. Продакт написал простой запрос, получил ответ за пять минут и обнаружил, что 40% застряли. Посмотрел на урок 5 — оказалось, домашнее задание сформулировано так, что студенты не понимают, что от них требуется. Переписал формулировку, и процент перехода к уроку 6 вырос вдвое.

Если бы продакт ждал аналитика из отпуска, проблему обнаружили бы на неделю позже, и еще сотня студентов успела бы застрять.

P&L — отчет о прибылях и убытках

P&L (Profit and Loss, иногда называют «отчет о финансовых результатах») — это документ, который показывает, сколько денег вы заработали и сколько потратили за определенный период. Это ваша финансовая карта, по которой вы видите, зарабатываете вы или теряете.

Структура P&L для EdTech-продукта выглядит так. Сверху — выручка (revenue): сколько денег заплатили студенты. Потом — себестоимость (COGS, Cost of Goods Sold): прямые расходы на оказание услуги (кураторы, платформа, расходы на проверку домашних заданий). Разница между выручкой и себестоимостью — это валовая прибыль (gross profit). Потом вычитаете операционные расходы: маркетинг, зарплаты команды, аренда офиса, софт, юристы. То, что осталось — это операционная прибыль (operating profit). Из нее вычитаете налоги и получаете чистую прибыль (net profit) — это то, что реально заработал бизнес.

Пример P&L за месяц для онлайн-курса:

Выручка: 100 студентов × 30 000 рублей = 3 000 000 рублей. Себестоимость: кураторы — 200 000, платформа — 20 000, проверка ДЗ — 80 000. Итого COGS = 300 000. Валовая прибыль = 2 700 000. Операционные расходы: маркетинг — 1 000 000, зарплата продакта — 400 000, зарплата методолога — 300 000, софт — 50 000, прочее — 50 000. Итого операционных = 1 800 000. Операционная прибыль = 2 700 000 − 1 800 000 = 900 000. Налоги (допустим, 20%) = 180 000. Чистая прибыль = 720 000 рублей.

Теперь вы видите полную картину. Из 3 000 000 выручки вы заработали 720 000 чистыми. Маржинальность (чистая прибыль / выручка) = 24%. Для EdTech это нормально, но не блестяще. И вы видите, куда уходят деньги: треть — на маркетинг. Если найдете способ снизить CAC, прибыль вырастет существенно.

P&L нужно строить каждый месяц. И каждый месяц сравнивать с предыдущим. Растет выручка? Отлично. Но если расходы на маркетинг растут быстрее — вы не масштабируетесь, а раздуваетесь.

Как все метрики связаны между собой

Вот главное, что нужно понять: метрики — это не отдельные числа, а система. Они влияют друг на друга.

Высокий COR означает, что студенты получают ценность. Это ведет к высокому NPS. Высокий NPS означает, что студенты рекомендуют курс друзьям. Это снижает CAC, потому что часть студентов приходит бесплатно. Низкий CAC при стабильной цене означает более высокую прибыль в P&L. А если студенты довольны (высокий NPS), они купят следующий курс — это повышает LTV.

И наоборот. Низкий CSI конкретного урока означает, что студенты недовольны. Это снижает COR (люди бросают). Низкий COR снижает NPS. Низкий NPS означает, что никто не рекомендует. CAC растет, потому что все студенты приходят только через платную рекламу. P&L ухудшается. Бизнес умирает.

Вот почему мы начинаем с этого предисловия. Каждая глава книги будет возвращаться к этим метрикам. Когда мы будем проектировать курс — будем думать, как это повлияет на COR. Когда будем считать экономику — будем строить P&L. Когда будем запускать рекламу — будем считать CAC. Когда будем проектировать геймификацию — будем смотреть, выросли ли NPS и COR.

Метрики — это не бюрократия и не отчеты для начальства. Это ваши глаза. Без них вы слепы. С ними — видите все.

Теперь, когда алфавит выучен, давайте строить.

ЧАСТЬ I. НАЙТИ

Как обнаружить боль, за решение которой люди готовы платить, — а не придумать курс из головы. Вы научитесь разговаривать с потенциальными клиентами так, чтобы они рассказывали правду, считать размер рынка и анализировать конкурентов, определять цену и собирать всё исследование в один документ, с которым не стыдно прийти к CEO или инвестору.

Глава 1. Никто не покупает курсы

Я начну с фразы, которая может вас удивить: ни один человек в мире никогда не хотел купить онлайн-курс. Ни один. Ни разу.

Люди не просыпаются утром с мыслью «как бы мне сегодня посмотреть двадцать видеоуроков и сдать тест». Люди просыпаются с другими мыслями. «Меня не повышают уже три года, а Леша из соседнего отдела стал тимлидом». «Я трачу на рекламу сто тысяч рублей в месяц и не понимаю, работает она или нет». «Я сижу в декрете, через полгода выходить на работу, а мои навыки устарели, и мне страшно». «У меня кофейня, и я хочу вести соцсети сам, а не платить агентству пятьдесят тысяч».

Вот что покупают люди. Они покупают решение своей боли. Курс — это всего лишь упаковка, инструмент доставки. Точно так же никто не покупает дрель — покупают дырку в стене. Никто не покупает абонемент в спортзал — покупают тело, в котором не стыдно выйти на пляж. Никто не покупает курс по Excel — покупают возможность не задерживаться на работе до десяти вечера, потому что отчет, который коллега делает за двадцать минут, у вас занимает три часа.

Это первый и самый важный принцип, который вы должны вбить себе в голову до того, как придумаете свой первый продукт. Продукт начинается не с ответа. Продукт начинается с вопроса: какая боль у моего клиента?

Ловушка эксперта: почему «я много знаю» — плохая причина делать курс

Самая частая ошибка новичков в EdTech — начинать с себя, а не с клиента. Это выглядит так. Человек десять лет работал маркетологом. Он знает все про воронки, таргет, контент-стратегии, аналитику. Он думает: «У меня столько знаний! Надо сделать курс!» И делает курс «Маркетинг от А до Я». Девяносто уроков. Двести часов видео. Все, что он знает за десять лет, упаковано в один гигантский продукт.

Результат: три продажи. Две из них — друзья.

Почему? Потому что «маркетинг от А до Я» — это ответ на вопрос, который никто не задавал. Это как если бы врач вместо лечения конкретной болезни предложил пациенту пройти весь курс медицинского института. Пациент не хочет знать всю медицину. Он хочет, чтобы перестала болеть спина.

Теперь посмотрите на тот же опыт через призму боли клиента.

Вместо «Маркетинг от А до Я» — «Как владельцу кофейни получить первых 100 клиентов из соцсетей без бюджета на рекламу». Вместо «Все о таргетированной рекламе» — «Как малому бизнесу перестать сливать бюджет на рекламу в соцсетях и начать получать заявки дешевле 200 рублей». Вместо «Excel для всех» — «Excel для бухгалтера: как закрывать отчетный период за один день вместо пяти».

Чувствуете разницу? В первом случае продукт описывает то, что знает автор. Во втором — описывает боль, которую чувствует клиент. Клиент читает название курса и думает: «Это же про меня! Это то, что мне нужно!»

Это не просто маркетинговый трюк с названием. Это принципиально разный подход к созданию продукта. Когда вы начинаете с боли, вы по-другому структурируете программу, по-другому выбираете примеры, по-другому строите практику. Курс «Маркетинг от А до Я» будет рассказывать про теорию четырех P и историю рекламы. Курс «Как владельцу кофейни получить 100 клиентов из соцсетей» будет начинаться с конкретного шага: «Откройте страницу по ссылке, нажмите сюда, напишите вот это, опубликуйте, ждите результата». Первый курс — энциклопедия. Второй — инструкция. Энциклопедии покупают единицы. Инструкции покупают все, у кого есть проблема.

JTBD: что на самом деле «нанимает» ваш клиент

Есть концепция, которая прекрасно объясняет этот принцип. Она называется JTBD — Jobs To Be Done, что переводится как «работа, которая должна быть сделана». Идея простая: клиент не покупает продукт. Клиент «нанимает» продукт на определенную работу, как нанимают сотрудника.

Эту концепцию разработал профессор Гарвардской бизнес-школы Клейтон Кристенсен. Он приводил знаменитый пример с молочными коктейлями. Сеть фастфуда хотела увеличить продажи коктейлей. Они делали опросы, улучшали вкус, добавляли новые топпинги — ничего не работало. Тогда исследователи стали наблюдать, кто и когда покупает коктейли. И обнаружили удивительное: почти половина коктейлей продавалась утром, по дороге на работу. Люди «нанимали» коктейль на работу «скрасить скучную дорогу на работу и не быть голодным до обеда». Конкурентами коктейля были не другие напитки, а бананы, бублики и скука. Когда это поняли — изменили подход: сделали коктейли гуще (чтобы пить дольше, убивая больше времени в дороге) и добавили кусочки фруктов (чтобы было интереснее). Продажи выросли.

Теперь перенесите это на EdTech. Когда человек покупает курс «Python для аналитиков», на какую работу он его нанимает? Варианты могут быть совершенно разными.

Джунор-аналитик нанимает курс на работу «получить повышение и зарабатывать на 30% больше». Маркетолог нанимает тот же курс на работу «перестать ждать аналитика три дня и самому доставать данные из базы». Студент университета нанимает курс на работу «получить стажировку в IT-компании, потому что все вакансии требуют Python». Владелец интернет-магазина нанимает курс на работу «понять, что происходит с моими данными, потому что я чувствую, что менеджеры врут в отчетах».

Один и тот же курс — четыре разных «работы». И вот что важно: для каждой из этих работ нужен разный продукт. Джунору-аналитику нужны глубокие технические знания и проект в портфолио. Маркетологу — пять базовых запросов и умение подключиться к базе данных. Студенту — сертификат и стажировка. Владельцу магазина — дашборд, который он сможет читать.

Если вы попытаетесь сделать один курс для всех четырех — не попадете ни в кого. Джунору будет слишком поверхностно. Маркетологу — слишком глубоко. Студенту — непонятно, как это поможет на собеседовании. Владельцу магазина — слишком абстрактно.

JTBD заставляет вас задать правильный вопрос: для кого именно этот продукт и на какую конкретную работу клиент его наймет?

Проблемно-решенческий фит: как понять, что ваше решение подходит к проблеме

Есть еще один термин, который вам нужно знать на старте: Problem-Solution Fit, или проблемно-решенческий фит. Это момент, когда вы нашли реальную проблему реальных людей и придумали решение, которое действительно эту проблему закрывает.

Звучит очевидно? На практике большинство образовательных продуктов проваливаются именно здесь. И проваливаются двумя способами.

Первый способ провалиться — решать несуществующую проблему. Вы придумали курс «Квантовые вычисления для домохозяек». Звучит оригинально. Только вот домохозяйки не страдают от отсутствия знаний о квантовых вычислениях. У них другие боли: как вернуться на рынок труда, как подрабатывать из дома, как перестать зависеть от мужа финансово. Ваш продукт — решение проблемы, которой нет. Это как продавать зонтики в пустыне.