Кейс «Школы 21» от Сбера: продвинули программу магистратуры и перевыполнили план набора на 70%

Задача: продвинуть новое направление магистратуры в топовом университете страны

В конце 2024 года «Школа 21» обратилась к IT-Agency за помощью в продвижении нового направления магистратуры.

Особенности проекта

Направление магистратуры «Школа 21» запускала впервые. Это значит, что у клиента не было исторических данных, на которые можно было бы опереться при составлении прогнозов. Помимо этого были и другие особенности:

• стоимость обучения — 600 000 ₽ в год;
• гибридный формат — очные модули проходили в Москве, что ограничивало географию;
• сезонность спроса и жёсткие сроки приёмной кампании;
• нестабильность автотаргетинга в Яндекс.Директе;
• сложность в прогнозировании и понимании объема конверсии лидов в студентов до окончания приемной кампании.

Таким образом, нашей задачей было привлечение аудитории, готовой инвестировать в платное обучение на престижной магистратуре.

Результат: перевыполнили план набора на 70%

За пять месяцев кампании мы перевыполнили план набора на магистратуру на 70%, уложились в бюджет и завершили рекламу досрочно — при сохранении нужного количества студентов.

Проект стал примером того, как аналитика и гибкое управление кампанией приводят к измеримым результатам даже без исторических данных.

Как мы это сделали: предложили продвижение с предиктивной аналитикой и сквозным анализом данных

Проект требовал нестандартного подхода: необходимо было не просто запустить рекламу, а выстроить систему прогнозирования и аналитики, которая помогала бы принимать решения по ходу кампании.

Главная идея заключалась в том, чтобы превратить кампанию из набора отдельных рекламных действий в управляемую систему, где каждое решение подтверждается цифрами.

Предиктивная аналитика

Вместе с клиентом мы разработали инструмент прогнозирования итогового количества студентов.

Для этого мы взяли исторические данные о квалифицированных лидах из CRM-системы клиента и построили модель, которая позволяла оценивать конверсию на каждом этапе воронки — от заявки до оплаты обучения.

Когда клиент загружал новые данные, модель автоматически обновляла прогноз и показывала, как изменится итоговое количество студентов.

Это решение помогло корректировать рекламную стратегию на ходу: усиливать эффективные источники, перераспределять бюджет и останавливать кампанию, когда план по набору был достигнут.

Когда система показала аномальный рост заявок при падении стоимости за лид, команда заметила, что количество неквалифицированных лидов стало расти. Благодаря аналитике и тесной коммуникации с клиентом это удалось отследить и вовремя остановить.

Совместное управление кампанией

С самого старта агентство и клиент встречались дважды в неделю: обсуждали динамику показателей, гипотезы и решения по перераспределению бюджета.

Такой формат позволил оперативно реагировать на изменения и выстраивать доверительную коммуникацию, что особенно важно в проектах с коротким циклом и высокой стоимостью лида.

Процесс работы

Подготовка и планирование

Работа началась в конце марта. Команда собрала семантику, подготовила рекламные креативы, тексты и медиаплан.

В медиаплан вошли три сценария бюджета — минимальный, оптимальный и максимальный. Клиент выбрал минимальный вариант, но за счёт гибкой стратегии и оптимизации каналов удалось достичь результатов уровня «оптимум».

Этапы кампании

• Апрель – май. Запустили поисковую рекламу в Яндекс.Директе, чтобы протестировать первые гипотезы. Основной фокус — «горячие» запросы о магистратуре. Именно на этом этапе были получены самые дешёвые лиды и студенты.
• Июнь. Подключили Рекламную сеть Яндекса и лид-формы «ВКонтакте». Тест показал: заявки из «ВКонтакте» дешевле, а по конверсии в студента они сопоставимы с Директом. Это позволило перераспределить часть бюджета в пользу соцсетей.
• Июль. Пик спроса. Мы увеличили бюджеты и запустили ретаргетинг по тем, кто посещал лендинг, но не оставил заявку. Параллельно шли посевы у блогеров с тематикой продакт-менеджмента.
• Август. Спрос начал снижаться, конверсии упали. Мы остановили кампанию 10 августа — раньше запланированного срока.

Итоговая длительность кампании — 5 месяцев.

Работа с каналами

Яндекс.Директ. Основной источник лидов. Мы отказались от автотаргетинга и вручную управляли размещениями. Использовали узкие ключевые запросы в духе «магистратура по управлению продуктом». Дополнительно тестировались запросы по конкурентам с хорошими результатами.

«ВКонтакте». Тестировались лид-формы с расширенными полями. Вопросы в формах («планируете ли поступление в этом году?», «готовы ли обучаться на платной основе?») позволили улучшить качество заявок и создать первичную приоритезацию для отдела продаж.

Посевы у блогеров. Первые месяцы тестировали универсальные каналы — московские, образовательные, лайфстайл-площадки. Но максимальный результат получили с посевов в продуктовых каналах и от блогеров продакт-менеджеров. Формат — нативные посты и фотоконтент кампуса.

Ретаргетинг. Пробовали вести пользователей на дни открытых дверей, но инструмент не дал конверсий в студентов.

Работа с аналитикой и CRM

Еженедельно агентство получало выгрузки из CRM Школы 21: количество лидов, статусы, комментарии менеджеров. Это помогало видеть воронку полностью и корректировать кампанию.

На основе этих данных агентство построило систему отчётности, где объединялись рекламные данные, показатели CRM и прогнозы по студентам.

Чтобы решить проблему, мы пересмотрели настройки рекламных кампаний, уточнили таргетинг и добавили дополнительные поля в лид-формы — например, «готовность обучаться на платной основе» и «планируемая дата поступления». Это помогло отсеять незаинтересованных пользователей и повысить долю квалифицированных лидов.

Коммуникация с отделом продаж

Для контроля качества заявок мы выстроили тесную работу с клиентом. Дважды в неделю мы созванивались с продакт-менеджером Школы 21, анализировали выгрузки из CRM и комментарии менеджеров продаж. Это помогало в режиме реального времени понимать, какие лиды превращаются в студентов.

Такой уровень вовлечённости клиента стал ключевым фактором успеха кампании.

Работа с географией и сезонностью

Магистратура требовала обязательного присутствия студентов в Москве. Несмотря на то, что реклама сначала шла по всей России, данные показали, что заявки из удалённых регионов почти не конвертируются.

Чтобы не тратить бюджет на малоконверсионные регионы, мы подключили аналитику и скорректировали геотаргетинг.

После корректировки конверсия выросла, а стоимость привлечения снизилась.

Сезонность и динамика спроса

Спрос на магистратуру имеет выраженную сезонность. Мы увидели, что апрель — оптимальное время для старта продвижения магистратуры. В этот месяц спрос ещё не достиг пика, конкуренция низкая, а стоимость привлечения студента минимальна. Хотя заявок меньше, их качество выше: именно весенние лиды чаще доходят до оплаты обучения.

Старт в апреле позволяет собрать мотивированную аудиторию до того, как рынок перегреется: к июлю заявки резко выросли, а в августе спрос сошёл на нет.

Этот вывод лег в основу рекомендаций для будущих кампаний.

Гибкость и скорость принятия решений

Из-за короткого цикла приёмной кампании любые изменения нужно было внедрять мгновенно. Быстрая реакция и готовность клиента оперативно вносить правки позволили команде держать высокую эффективность до конца проекта.

Что в итоге: перевыполнили план на 70% и досрочно завершили кампанию

Мы перевыполнили план по студентам программы. На старте ставили цель в 26 студентов, а в итоге привлекли 44 человека.

Помимо этого нам удалось досрочно завершить кампанию — примерно за две недели до окончания приёма. Предиктивная модель показала, что план уже выполнен, поэтому мы остановили рекламу, не расходуя лишний бюджет.

Для клиента мы подготовили развёрнутый аналитический отчёт на 30 страниц, где показали:

• данные по всем каналам и гипотезам;
• анализ сезонности и географии;
• рекомендации по старту кампаний и работе с лидами;
• выводы по аудиториям и креативам.

Главный фактор успеха — сквозная и предиктивная аналитика. Она помогла прогнозировать количество студентов, управлять бюджетом на ходу и завершить рекламу досрочно, не потеряв в результатах.

В итоге команда «Школы 21» осталась довольна результатами кампании. После успешного набора клиент подтвердил планы по продолжению развития платных образовательных программ.

Проект стал примером того, как можно эффективно продвигать дорогой и сложный образовательный продукт без исторических данных, с опорой на предиктивную аналитику.

Благодаря гибкой стратегии, прозрачной аналитике и тесному взаимодействию с клиентом нам удалось перевыполнить план и помочь клиенту успешно запустить программу магистратуры.