Маркетинг для школ и образовательных проектов
Маркетинг для школ
и образовательных проектов
и образовательных проектов
КЕЙС
КАК МЫ УСИЛИЛИ СИСТЕМУ ПРИВЛЕЧЕНИЯ АБИТУРИЕНТОВ ДЛЯ УГГУ
И УВЕЛИЧИЛИ ПОТОК ОБРАЩЕНИЙ НА 30%
И УВЕЛИЧИЛИ ПОТОК ОБРАЩЕНИЙ НА 30%
КАК МЫ УСИЛИЛИ СИСТЕМУ ПРИВЛЕЧЕНИЯ АБИТУРИЕНТОВ ДЛЯ УГГУ И УВЕЛИЧИЛИ ПОТОК ОБРАЩЕНИЙ НА 30%
О проекте
Уральский Государственный Горный Университет — вуз Екатеринбурга, которому нужно было усилить набор абитуриентов на сентябрь 2022 года.
Сайт проекта - https://www.ursmu.ru/
На момент входа в проект университет уже работал с маркетингом, но прежний подход клиента не устраивал. Задача была не просто “запустить рекламу”, а выстроить более управляемую систему привлечения обращений через digital-каналы.
В качестве целевого действия рассматривали количество обращений: звонки и заявки с сайта.
Сайт проекта - https://www.ursmu.ru/
На момент входа в проект университет уже работал с маркетингом, но прежний подход клиента не устраивал. Задача была не просто “запустить рекламу”, а выстроить более управляемую систему привлечения обращений через digital-каналы.
В качестве целевого действия рассматривали количество обращений: звонки и заявки с сайта.
Стартовая ситуация
На входе мы увидели не просто задачу по трафику, а несколько системных проблем:
1. Некорректная аналитика
Прошлая отчётность опиралась на цель в Яндекс.Метрике, которая считала не только реальные отправки форм, но в основном внутренний поиск по сайту.
То есть клиент видел цифры, которые не отражали реальные обращения.
2. Узкая и неполная логика рекламного спроса
Реклама в Яндекс.Директ запускалась в основном по названиям направлений обучения.
При этом не были охвачены запросы по будущим профессиям и прикладным сценариям выбора абитуриента.
3. Отсутствие нормальной структуры кампаний
Не было понятной логики сегментации по географии и отдельного управления бюджетом по разным группам аудитории.
4. Слабая связка между рекламой и аналитикой качества трафика
Нужно было не просто приводить клики, а видеть:
5. Потенциал сайта использовался не до конца
Трафик уже шёл на новый сайт, но мы со своей стороны дали рекомендации по его улучшению, чтобы усилить работу всей цепочки.
1. Некорректная аналитика
Прошлая отчётность опиралась на цель в Яндекс.Метрике, которая считала не только реальные отправки форм, но в основном внутренний поиск по сайту.
То есть клиент видел цифры, которые не отражали реальные обращения.
2. Узкая и неполная логика рекламного спроса
Реклама в Яндекс.Директ запускалась в основном по названиям направлений обучения.
При этом не были охвачены запросы по будущим профессиям и прикладным сценариям выбора абитуриента.
3. Отсутствие нормальной структуры кампаний
Не было понятной логики сегментации по географии и отдельного управления бюджетом по разным группам аудитории.
4. Слабая связка между рекламой и аналитикой качества трафика
Нужно было не просто приводить клики, а видеть:
- какие кампании реально ведут заинтересованных пользователей;
- где высокий процент отказов;
- какие сегменты стоит усиливать, а какие отключать.
5. Потенциал сайта использовался не до конца
Трафик уже шёл на новый сайт, но мы со своей стороны дали рекомендации по его улучшению, чтобы усилить работу всей цепочки.
Цель проекта
Главная цель:
усилить систему привлечения абитуриентов и увеличить поток обращений на обучение.
Дополнительно нужно было:
усилить систему привлечения абитуриентов и увеличить поток обращений на обучение.
Дополнительно нужно было:
- исправить аналитику и сделать её пригодной для принятия решений;
- расширить и уточнить логику спроса в Яндекс.Директ;
- подключить ВКонтакте как дополнительный источник трафика;
- улучшить качество аудитории на сайте;
- выстроить более управляемую рекламную систему по регионам и сегментам.
Что было сделано
1. Провели аудит текущей системы привлечения
Работу начали с анализа старого рекламного кабинета, структуры спроса и логики текущей отчётности.
Выяснили, что основная проблема была не только в трафике, а в том, что сама система работала на искажённых данных:
цели считались некорректно;
Это был важный шаг, потому что без нормальной аналитики невозможно усиливать воронку осознанно.
2. Исправили аналитику
Отдельно доработали логику отслеживания в Яндекс.Метрике и настроили корректную цель для фиксации поданных документов и обращений.
За счёт этого клиент начал видеть:
То есть мы сначала навели порядок в измерении результата, а уже потом усиливали трафик.
Работу начали с анализа старого рекламного кабинета, структуры спроса и логики текущей отчётности.
Выяснили, что основная проблема была не только в трафике, а в том, что сама система работала на искажённых данных:
цели считались некорректно;
- отчёты не отражали реальные обращения;
- часть спроса вообще не была охвачена.
Это был важный шаг, потому что без нормальной аналитики невозможно усиливать воронку осознанно.
2. Исправили аналитику
Отдельно доработали логику отслеживания в Яндекс.Метрике и настроили корректную цель для фиксации поданных документов и обращений.
За счёт этого клиент начал видеть:
- не “красивые цифры” в отчётах,
- а реальную динамику заявок и звонков.
То есть мы сначала навели порядок в измерении результата, а уже потом усиливали трафик.
3. Пересобрали логику спроса в Яндекс.Директ
Старый подход строился в основном на запросах по названиям направлений.
Мы расширили систему и начали собирать семантику по профессиям, на которые ориентируются будущие абитуриенты:
Это позволило выйти на более прикладной спрос и охватить пользователей, которые ещё не знают конкретное название программы, но уже думают о профессии и обучении.
4. Разделили рекламу по географии
По задаче клиента реклама должна была охватывать:
Мы разделили кампании по географии, чтобы:
Старый подход строился в основном на запросах по названиям направлений.
Мы расширили систему и начали собирать семантику по профессиям, на которые ориентируются будущие абитуриенты:
- инженер-технолог;
- инженер-конструктор;
- эколог;
- геофизик;
- кадастровый инженер;
- инженер по бурению;
- логист;
- и другим направлениям, которые раньше не были охвачены.
Это позволило выйти на более прикладной спрос и охватить пользователей, которые ещё не знают конкретное название программы, но уже думают о профессии и обучении.
4. Разделили рекламу по географии
По задаче клиента реклама должна была охватывать:
- Свердловскую область,
- остальную Россию,
- часть стран СНГ.
Мы разделили кампании по географии, чтобы:
- точнее управлять бюджетом;
- видеть, какие регионы работают лучше;
- усиливать те направления, где трафик и интерес были качественнее.
5. Усилили рекламные сообщения
Для РСЯ мы продублировали ключевые выгоды прямо в креативах, потому что в части форматов пользователь видит в основном картинку и заголовок.
Дополнительно были запущены:
Для РСЯ мы продублировали ключевые выгоды прямо в креативах, потому что в части форматов пользователь видит в основном картинку и заголовок.
Дополнительно были запущены:
- мастер-кампании по конкурентам;
- кампании по более широким запросам вроде «куда пойти учиться».
6. Подключили ВКонтакте как отдельный источник привлечения
Во ВКонтакте задача была чёткой:
вести трафик напрямую на сайт, без использования сообществ университета, и удерживать стоимость перехода в заданных рамках.
Что сделали:
На старте получили стоимость клика лучше плановой, а затем уже по данным Яндекс.Метрики начали чистить слабые аудитории и перераспределять бюджет.
Во второй половине августа:
Во ВКонтакте задача была чёткой:
вести трафик напрямую на сайт, без использования сообществ университета, и удерживать стоимость перехода в заданных рамках.
Что сделали:
- проанализировали рекламные посты конкурентов;
- выделили работающие решения;
- на основе этого собрали свои креативы;
- настроили аудитории по ключевым запросам за последние 15 дней.
На старте получили стоимость клика лучше плановой, а затем уже по данным Яндекс.Метрики начали чистить слабые аудитории и перераспределять бюджет.
Во второй половине августа:
- отключили сегменты с высоким процентом отказов;
- усилили более качественные кампании;
- перевели часть кампаний на ручное управление ставками, чтобы активнее участвовать в доборе абитуриентов.
7. Работали не только по цене клика, но и по качеству трафика
Это важный момент для кейса.
Мы смотрели не только на:
но и на:
То есть усиливали не просто трафик, а всю систему привлечения — от рекламного сообщения до звонка или заявки.
Это важный момент для кейса.
Мы смотрели не только на:
- клики,
- охват,
- стоимость перехода,
но и на:
- процент отказов;
- поведение на сайте;
- качество интереса;
- реальные обращения.
То есть усиливали не просто трафик, а всю систему привлечения — от рекламного сообщения до звонка или заявки.
Что было создано в рамках проекта
Аналитическая база
Архитектура привлечения
Рекламная упаковка
Рекомендации по сайту
- аудит старой рекламной системы;
- проверка корректности целей;
- исправление логики отслеживания обращений;
- анализ качества трафика по Яндекс.Метрике;
- использование коллтрекинга в оценке обращений.
Архитектура привлечения
- новая логика семантики в Яндекс.Директ;
- сегментация по географии;
- отдельные кампании под разные типы спроса;
- подключение ВКонтакте как дополнительного канала.
Рекламная упаковка
- новые рекламные объявления;
- доработка креативов под РСЯ;
- анализ конкурентов во ВКонтакте;
- создание рекламных постов на основе лучших решений в нише.
Рекомендации по сайту
- рекомендации по улучшению сайта для усиления общей эффективности системы.
Результаты
Главный результат
Поток обращений от абитуриентов вырос на 30% по сравнению с месяцами без рекламы.
Дополнительно
По обращениям
По предоставленным данным:
Это подтверждает рост обращений и показывает, что система стала работать заметно сильнее.
Поток обращений от абитуриентов вырос на 30% по сравнению с месяцами без рекламы.
Дополнительно
- задачу по приведению трафика перевыполнили в 6 раз;
- снизили процент отказов почти вдвое;
- привели более заинтересованную аудиторию на сайт;
- во ВКонтакте получили среднюю цену клика 23 ₽.
По обращениям
По предоставленным данным:
- за период 1 июня — 30 сентября 2021 было 43 записи;
- за период 1 июня — 30 сентября 2022 стало 71 запись.
Это подтверждает рост обращений и показывает, что система стала работать заметно сильнее.
Главный вывод по проекту
Этот кейс показал, что результат в привлечении абитуриентов зависит не только от самого факта запуска рекламы.
Рост произошёл за счёт системной работы:
То есть речь шла не просто о трафике, а о перестройке логики привлечения обращений под задачу вуза.
Рост произошёл за счёт системной работы:
- навели порядок в аналитике;
- убрали искажённые цели;
- пересобрали спрос;
- расширили охват по реальным сценариям выбора;
- усилили рекламные сообщения;
- отфильтровали слабые аудитории;
- и выстроили более управляемую систему привлечения через Яндекс.Директ и ВКонтакте.
То есть речь шла не просто о трафике, а о перестройке логики привлечения обращений под задачу вуза.
Или посмотрите, как выглядит рабочая
связка для школы в Telegram и MAX
связка для школы в Telegram и MAX
Посмотрите, как выглядит рабочая
связка для школы
в Telegram и MAX
связка для школы
в Telegram и MAX
Покажем, как может работать путь потенциального ученика:
лендинг → чат-бот → прогрев / вебинар → заявка.
Можно адаптировать под вашу школу или образовательный проект.
лендинг → чат-бот → прогрев / вебинар → заявка.
Можно адаптировать под вашу школу или образовательный проект.
Маркетинг для школ и образовательных проектов
Маркетинг для школ
и образовательных проектов
и образовательных проектов