При малой емкости рынка мы смогли реализовать амбициозные планы клиента по росту с помощью инструментария контекстной рекламы и постоянных тестов.
В середине 2017 года к нам обращается компания GeekBrains. Нельзя сказать, что в тот момент она только начинает свой путь на поприще онлайн-образования, однако даже среди профильных курсов программирования компания не самый сильный игрок на рынке. Главная задача — помочь отделу digital-маркетинга (он в тот период состоит из двух человек) наладить работу контекстной рекламы и масштабироваться. Кроме этого, мы предлагаем проводить аудиты юзабилити сайта и проверки «Тайный покупатель» — анализировать обучающие программы на полноту, корректность преподавания и наличие проблем у студентов. Все дополнительные идеи по развитию приветствуются клиентом.
Задача № 1: Запустить рекламу всех курсов на сайте
В имеющихся кампаниях охвачены не все направления. Нужно в срочном порядке запустить рекламу всех курсов, профессий и интенсивов, которые есть на сайте.
К проекту подключается сразу несколько наших специалистов. Работа ведется нон-стоп. Мы запускаем все кампании в оговоренные сроки.
Наша команда специалистов проделала тогда колоссальную работу, но и после запуска расслабляться не пришлось: мы работаем над масштабированием и непрерывно дорабатываем уже функционирующие кампании. Для контекстологов это рутинная, но интересная задача.
Задача № 2: Рост узнаваемости и брендового трафика
При смелых планах роста у компании мало узнаваемости, мало спроса по бренду.
Прямых запросов, таких как, к примеру, «курсы программирования C#» тоже мало, нужно искать пути расширения. Довольно быстро приходит решение — мы собираем не только целевую, но и околотематическую семантику, которую может искать человек, начинающий изучать тему разработки.
В результате нашим специалистам по контексту приходится разбираться в азах многих IT-профессий: нужно понять, относится ли тот или иной инструмент к соответствующему языку программирования и входит ли запрос в категорию «для начинающих».
Параллельно идут работы и над другими задачами:
По итогу аудитов и составления гипотез мы даем рекомендации, многие из которых потом будут внедрены на сайт.
По результатам 2018 года GeekBrains занимает девятое место в топе компаний, занимающихся онлайн-обучением.
Постепенно растет брендовый трафик, курсы программирования становятся востребованнее, но спроса все равно перманентно не хватает.
Мы уже не ограничиваемся контекстом, тестируем и другие инструменты: Criteo, медийную баннерную и видеорекламу, размещение текстовых объявлений на профильных площадках. Это помогает привлечь новую аудиторию.
Через какое-то время один–два человека уже перестают справляться с объемом задач, и мы подключаем еще специалистов, так как число кампаний постоянно растет, клиент расширяет направления курсов и готов вкладываться в контекстную (и не только) рекламу.
Задача № 3: Стандартизация работы при участии большого количества специалистов
Поскольку количество работающих над рекламой специалистов растет как с нашей стороны, так и со стороны клиента, мы приходим к необходимости жесткой стандартизации по проекту. У нас в агентстве есть стандарты и чек-листы по созданию кампаний и регулярным работам, но каждый специалист имеет свой «почерк» и может сам принимать решения исходя из особенностей проекта. Здесь же нам нужно добиться полного единообразия: как собирать семантику, как кластеризовать, как формировать метки, что писать во втором заголовке, как часто и каким образом проводить регулярные работы.
Совместно с клиентом мы прописываем все детали, и любой подключившийся к проекту специалист обязательно проходит инструктаж по стандартам. Результат — отсутствие хаоса, который обычно является болью практически всех крупных проектов и минимизация «человеческого фактора», потому что все кампании регулярно перепроверяются.
В этот же период активно работают наши прямые конкуренты, и мы начинаем не только анализировать свой сайт и показатели, но и сравнивать с тем, что предлагают они.
В 2019 году компания поднимается на пятое место рейтинга ведущих проектов онлайн-образования.
2020 год становится переломным для многих компаний: в пандемию рынок онлайн-образования совершает скачок и спрос вырастает в разы. Нельзя не воспользоваться этим, и команда GeekBrains вместе с нами предпринимает все усилия, чтобы повысить свои позиции в меняющейся ситуации.
Курсы по маркетингу, дизайну, управлению, которые были мало представлены на сайте, в этот период получают сильное развитие: увеличивается число специализаций и направлений обучения. Программирование тоже не стоит на месте: появляются курсы по более редким языкам, углубленные специализации. Для нас это означает кратное увеличение числа рекламных кампаний и работ по ним. Как следствие, перестраиваем формат работы под новые масштабы:
- все задачи ставятся через таск-менеджер клиента;
- все обсуждения переводим в комментарии к задачам;
- работаем недельными спринтами: во вторник начинаем новый пул, в понедельник отчитываемся о прошлом.
Задача № 4: Исключение пересечения трафика по курсам узких специальностей
С ростом числа курсов начинает сильно пересекаться семантика. Это также становится своеобразным вызовом для команды. По узким специальностям (например, Data Science в медицине) приходится придумывать сложные схемы для получения трафика. Мы выявляем, например, в каком из курсов тема ключевой фразы разбирается глубже, либо ищем другие пути: запускаем параллельные кампании с разным графиком работы, делим семантику между направлениями, замеряя эффективность у отдельных фраз для каждой посадочной страницы.
Помимо перечисленных ранее инструментов, мы тестируем совершенно новые: ТикТок, Телеграм и Яндекс. Дзен, который в тот момент только выходят на рынок рекламных продуктов. Некоторые из этих каналов в дальнейшем станут постоянными для проекта.
В контексте (помимо запусков) мы переходим от анализа рекламных кампаний к анализу продуктов — ранее этого не позволяли возможности аналитики. Мы оцениваем каждый продукт (например, язык программирования) по множеству аспектов:
- Что лучше работает — курс или факультет?
- Какой из контекстных источников лучше работает?
- Какие типы рекламных кампаний показывают себя лучше?
- Какие города стоит исключить, а где, наоборот, увеличить рекламу?
- Какая аудитория лучше себя показывает?
- Одинаковы ли настройки у кампаний и соответствуют ли они стандартам?
- Все ли типы кампаний запущены?
- И так далее…
По итогу такого анализа мы готовим гипотезы и план работ, а также полные данные по рекламным кампаниям, сведенные с данными CRM по продажам. После согласования внедряем изменения.
В это время число специалистов, работающих с клиентом, доходит до шести и иногда нам приходится подключать дополнительные силы.
Результат усилий заметен наглядно:
В 2020 году GeekBrains занимает четвертое место среди крупнейших компаний в области онлайн-образования.
В 2021 году на проекте происходит множество внутренних изменений: меняется руководство компаний, многие из старой команды покидают ее.
Новые кампании запускаются все реже, мы продолжаем работу над оптимизациями направлений. Наши гипотезы часто дают хороший результат, но в некоторых случаях контекстный трафик приходится отдавать одной посадочной, а не другой.
Задача 5: Распределение трафика между курсами и длительными обучениями (факультетами) одинаковой темы
На площадке GeekBrains есть факультеты (обучение на них длится около года и, соответственно, достаточно дорогое) и есть курсы (более краткие и дешевые). Некоторые из них были абсолютно одинаковой направленности. Вопрос: куда распределить трафик?
Первоначальная гипотеза — по более бюджетным курсам конверсия будет выше, нежели у дорогих факультетов. С помощью Экспериментов Яндекс. Директа мы распределяем трафик 50/50 и ведем пользователей на разные посадочные страницы. Результатом, к нашему удивлению, становится практически одинаковая стоимость заявки, что делает ROI для факультета существенно выше, чем для курса.
Изменения в работе кампаний после оптимизаций отслеживаем через некоторый промежуток времени либо в динамике по неделям. Если результат не становится лучше — проводим дополнительные работы по анализу.
В конце 2021 года GeekBrains в виду внутренних изменений в компании распускает существенную часть команды и прекращает работу со всеми подрядчиками.
Итоги
Мы получили колоссальный опыт работы с EdTech и гордимся результатами этого проекта и своей работы: в 2017 у GeekBrains было 6 факультетов, а к 2021 году только в программировании их было уже 38, а всего более 60, без учета более коротких программ.
Количество рекламных кампаний в 2017 году в Яндексе составляло 137, к началу 2021 — более двух тысяч (не только активных, разумеется, сюда входят все запуски).
Мы росли быстрее, чем рос рынок.
Рост выручки компании в период 2016–2020 по открытым данным:
GeekBrains стал одной из самых запрашиваемых и популярных площадок для онлайн-обучения, причем этот рост начался еще до лавинообразного всплеска интереса к дистанционному образованию во время пандемии.
Агрессивная стратегия с явным уклоном на работу через перфоманс-каналы полностью оправдывала себя. Реклама не была главным источником трафика проекта, но генерировала существенную часть конверсий и дохода:
Постоянная готовность команды клиента к тестам и открытость к идеям помогали в быстром развитии. Мы говорили на одном языке, понимали друг друга как в целях, так и в принципах работы, что тоже помогало в достижении высоких показателей.
Конечно, что-то мы сейчас поменяли бы: проекту не хватало аналитики, прозрачности (не всегда была возможность сведения наших цифр с количеством реальных заявок), к некоторым решениям по оптимизациям и запускам мы пришли не сразу. Но тем не менее это был прекрасный опыт для нашей команды и для агентства в целом.
Мы получили множество положительных отзывов от команды клиента при расставании с ней. Многие из специалистов продолжают работать с нами, но уже в качестве представителей других компаний.