Войти
Как завернуть EdTech-продукт, чтобы его захотели попробовать

Как завернуть EdTech-продукт, чтобы его захотели попробовать

Рынок EdTech и в частности онлайн-образования активно развивается во всем мире, а последние 10 лет — и в России. Это очень крутая индустрия, которая меняет привычные процессы нашей деятельности, способствует развитию других отраслей и общему прогрессу.

Такие проекты очень интересны нам в Qmarketing. Поэтому, когда в 2019 году нам представился случай заняться ведением платных каналов в рамках запуска «Яндекс.Практикум», мы согласились и приготовились к супер интересному, сложному и важному проекту.

В среде «Яндекс.Практикум» обучаются с нуля будущие веб-разработчики, аналитики и другие интернет-специалисты. Сам продукт нам очень понравился, потому что сразу было понятно, что задача обучать пользователей просто, понятным языком и точно попав в потребности на уровне продукта решена удачно. 

Оставалось завернуть и преподнести пользователю так, чтобы он увидел все преимущества и попробовал сам. Дальше в воронке мы не сомневались.


Кому эта статья будет интересна

Статья и кейсы, разобранные в ней на примере запуска EdTech-продукта, будут интересны и тем, кто в категории, и тем, кто планирует лонч любого другого продукта.

Вы получите ответы на вопросы:

  1. Какая информация нужна для подготовки перфоманса;
  2. Какие инструменты использовать для организации работы команды;
  3. Как создавать перформящий контент;
  4. Какие инструменты нужны для оптимизации в процессе перфоманса;
  5. Почему важно не бояться тестировать;
  6. Почему иногда opinion beats data.

Что вам понадобится для подготовки и запуска перфоманса

  • 1 сервис онлайн-образования;
  • 1 digital-маркетолог;
  • 1 project-менеджер;
  • 1 перфоманс-менеджер;
  • 1 дизайнер;
  • 1 копирайтер;
  • рынок онлайн-образования в России с конкурентным окружением;
  • представление о болях целевой аудитории, их сегменты, портреты;
  • кабинет Facebook, кабинет ВК;
  • «Яндекс.Метрика», несколько «Google Таблиц», «Google Документ»;
  • «Яндекс.Трекер»;
  • 3 месяца.

Это был необходимый запас для проекта. Важно грамотно распорядиться ресурсами и не бояться тестировать. 

Организация рабочего процесса

Мы знаем, что при формировании структуры рабочего процесса и выборе рабочих тулов важно:

  • чтобы каждый участник процесса точно понимал свою задачу и конечный продукт;
  • чтобы участники вовремя передавали результат на следующий этап процесса;
  • чтобы вся команда одновременно могла видеть общую картину происходящего на проекте.

Почти все планирование, разработка и отчетность велись в «Google Таблицах».

Roadmap проекта

На старте мы разработали тайминг со сроками для каждого этапа. Сформировали его в «Google Таблице», чтобы каждый участник команды всегда мог посмотреть, на каком этапе мы находимся, а менеджер проекта — скорректировать план.

Каждый проект по подготовке и запуску перфоманса уникален и динамичен. Поэтому инструменты должны иметь возможность корректировок в онлайне. В нашем случае тайминг менялся несколько раз в процессе работы, при этом дедлайны всегда соблюдались.

Каждый день мы проводили статус-встречи, в которых участвовала вся команда. Все коротко отчитывались о результатах работы за день и договаривались о задачах на следующий день. Договоренности фиксировались в отдельном «Google Документе» с общей информацией по проекту и в общем чатике в Telegram.

В «Google Документе» с общей информацией по проекту, своеобразном Wiki, были прописаны:

  • Описание продукта и коммуникационная стратегия;
  • Профессии, которые были в фокусе перфоманса;
  • Воронка пользователя;

  • Внешний вид продукта;
  • Ссылка на проект сайта;
  • Дизайн-концепция бренда и коммуникации;
  • Контактная информация команды;
  • Тип работы на проекте (каналы коммуникации);
  • Сроки проведения проекта;
  • Цели (бизнес, маркетинговые, коммуникационные);
  • Таргеты по месяцам в цифрах (KPI);
  • Ограничения в коммуникации (бренд-гайдлайны, юридические);
  • Медиаплан;
  • Креативы (ссылка на все материалы);
  • CPS (crucial project steps);
  • Follow-ups по всем синкапам команды на проекте.

Медиаплан 

Был одним из первых материалов, разработанных на проекте после тайминга. В нем мы определили показатели, к которым нужно стремиться, чтобы понимать вилку по бюджетам и конверсиям. Эта «Google Таблица» всегда была доступна.

В таблице каждый из трех каналов, которые мы задействовали:

  • Facebook,
  • Instagram,
  • «ВКонтакте»

был разбит по аудиториям, подобранным по определенным параметрам:

  • социально-демографическим,
  • интересам,
  • look-a-like.

И по каждой аудитории зафиксированы метрики, которых мы планируем достичь, и бюджет, который на это потратим:

  • количество показов и CTR,
  • количество кликов и CPC,
  • конверсия в лид, количество лидов (зарегистрировавшихся пользователей) и CPL.

Разработка креативных идей, постановка ответственных за воплощение, дизайнеров и копирайтеров тоже велась в «Google Таблице»:

Документ был сформирован так, что в столбец «Креативы» дизайнеры сами добавляли уже готовые креативы, в столбец «Заголовок fb» и «Подводка fb» копирайтер сам добавлял слоганы и подводки, а также прописывал количество символов, чтобы у перфоманс-менеджера не было проблем с загрузкой объявлений в кабинет fb/vk перед запуском.

А команда «Яндекс.Практикум» оставляла в этом же документе комментарии или подтверждала креативы.

В таск-менеджере стояли зацикленные задачи на всех участников процесса, и у нас был непрерывный поток: придумывание идеи, воплощение в креативном баннере, согласование, тестирование.

Достаточно было объяснить участникам зоны ответственности, и вся команда работала как единый механизм. Такой же подход структурирования и организации мы использовали во всех блоках работы над проектом.

Была онлайн-таблица, которая помогала нам анализировать и приоритезировать тестирование креативов. По названиям креативов, кампаний и метрикам за определенный период мы определяли, какое объявление работает, а какое нет. Слабо перформящие креативы мы заменяли на новые из бэклога и продолжали тестирование.

Мы выбрали тактику оценки креативов только по CTR, потому что работали в первую очередь над первым шагом воронки, где «загоняли клики». Отдельно смотрели на то, как работают связки аудиторий и креативов.

Еще одну облачную таблицу создали для отслеживания конверсий по воронке. Ее ежедневно заполнял перфоманс-менеджер — и все в команде могли в любой момент посмотреть динамику по метрикам за весь период кампании в удобном формате, не заходя в рекламный кабинет:

В процессе работы все эти стримы были запараллелены: разработка контента, гипотез и стратегии поиска самых успешных адсетов и связок с аудиториями.

Немного о целевой аудитории

У нас был разработан пул основных гипотез для тестирования с прицелом на пользователей, которые уже так или иначе вовлечены в категорию: людей с интересом к языкам программирования.

Также хотелось привлечь новичков, чьи потребности продукт мог удовлетворить. Тут мы ориентировались на региональных пользователей, представителей постепенно устаревающих или малооплачиваемых профессий (сантехник, водитель), которые хотят переквалифицироваться, чтобы заработать больше. 

Задача была — показать возможность научиться программированию, чтобы заработать больше, и преодолеть барьер восприятия «научиться программированию — это сложно».

И еще мы искали потенциальную аудиторию в других категориях — людей, которые готовы к изменениям в жизни и стремятся к чему-то новому. Пользователей с определенным майндсетом.

Родилась гипотеза с интересами: вегетарианство, спорт, медитация, йога, фрилансеры — сам фреймворк работы которых подразумевает готовность к дистанционному обучению новому и фрилансу с новым скилом.

В поисках гипотез шторминги с перфоманс-специалистами с опытом работы с разными аудиториями в разных категориях, не ограниченные выводами исследований, давали интересные результаты. Так что, stay creative 🙂

Как придумывали креативы

Мы опирались в первую очередь на боли и потребности целевой аудитории. Их мы обыгрывали и воплощали в креативных баннерах. Дизайнеры оценивали, возможно ли воплотить идею, прикольно это будет или нет, и таким образом формировался бэклог идей.

Мы делали брейншторминг, на котором обсуждали инсайты и боли ЦА. После этого придумывали метафору и код, который люди могли бы легко считать. Например, поговорку «наступать на одни и те же грабли» мы использовали, чтобы донести идею о том, что когда ты учишься, ошибки — это хорошо. Именно благодаря ошибкам шаг за шагом ты овладеваешь новым навыком.

В целом была задача создать яркие креативы, выделиться из рекламного шума в ленте и при этом соответствовать имиджу «Яндекс.Практикум». На пересечении рождались уникальные идеи, которые затем воплощались в коммуникационные форматы.

Не забывали и про рациональные преимущества, которые мог получить пользователь. Например, предложение бесплатной пробной версии курса.

Еще немного о тестировании контента в связках с аудиториями

Нам нужно было одновременно пробить баннерную слепоту и соответствовать гайдлайнам «Яндекс.Практикум», поэтому мы взяли три подхода к отрисовке с одними и теми же посылами:

  • спокойные статичные имиджи из имидж-стока — не все давали хороший CTR, потому что терялись в ленте, но на черном фоне — заходили круто;
  • отрисованные анимированные баннеры — в результате пробили слепоту, выделились в ленте;

  • продуктовые креативы на черном фоне — заходили круто.

В результате мы поняли, что:

  • простые и понятные посылы,
  • хорошие визуальные метафоры,
  • качественная отрисовка 

заходят и конвертят пользователей лучше всего.

В среднем CTR наших объявлений был от 2 до 4 %.

Немного о разработке стратегии рекламных кампаний (РК)

Стратегию РК разрабатывали параллельно с контентом.

В управлении РК мы придерживались концепции последовательного тестирования всего для постоянного улучшения перфоманса. Мы согласовали с командой структуру РК — логику построения связок внутри кабинета и последовательности тестирования:

Вид рекламной кампании (вид оптимизации)

      Профессия (посадочная страница) + ГЕО + СОЦ-ДЕМ 

              Гипотеза 1

                      Тестирование креатива

                                Тестирование посадочной

              Гипотеза 2

                        Тестирование креатива

                                Тестирование посадочной

              Гипотеза 3

                        Тестирование креатива

                                Тестирование посадочной

Тестирование внутри цепочки «посыл — креатив — аудитория — посадочная страница» при установке аналитических трекеров давало возможность найти оптимальное сочетание. И при грамотном управлении бюджетами мы быстро находили точку масштабирования.

Главная задача таргетинга была в своевременной оптимизации кампаний за счет выключения слабых перфоманс-связок, описанных выше. При этом таких связок были сотни и их надо было правильно определять (об этом подробнее в разделе про архитектуру UTM-меток). Запуская 4 ГЕО, 3 посадочные страницы, 8 гипотез и по 5 креативов на каждую гипотезу, мы получили почти 500 связок перфоманс-кампаний.

Кроме этого, перед запуском кампаний на перфоманс мы «прогревали» аудиторию с помощью awareness-контента (публикаций и нативных видео), который знакомил пользователя с сервисом, повышая доверие. Всю аудиторию при этом охватить не получится, но если для «прогрева» использовать стратегию охвата, мы можем удешевить первичное касание и повысить качество трафика для промо-касания.

Примеры awareness-контента:

Запуская стратегию «трафик» (оптимизация по клику), мы руководствовались в первую очередь тем, как определенный сегмент аудитории в конкретном канале реагирует на посылы и визуал. Самыми яркими сигналами являются значение CPC и CTR. Почти всегда, без исключений, высокий CTR и низкий CPC давали искомый CPO, когда мы сводили воронку.

В итоге после первого месяца мы понимали, какие визуалы и посылы с большей вероятностью работают, и делали новые, ориентируясь на успешные: это снижало время на оптимизацию и тестирование.

При этом мы постоянно тестировали новые гипотезы в порядке приоритета (см. раздел «Дерево гипотез с приоритезацией»), а также использовали собственную базу зарегистрированных (пользователи на разных этапах обучения), которая накопилась в процессе, и строили сегментированные гипотезы look-a-like.

Мы двигались от общего к частному и пришли к тому, что использовать узкие гипотезы, хоть и целевые, не оптимально по двум причинам: 

  1. Узкая аудитория дорогая;
  2. Она быстро иссякает.

В поисках оптимального CPC, при котором юнит-экономика сойдется, мы расширяли аудитории в гео, соц-деме и гипотезах. В итоге пришли к тому, что CPC должен быть постоянно не выше 7–8 рублей, и удерживали это значение благодаря высокому CTR и низкому CPM. 

Все дальнейшие месяцы работы таргетинга заключались в движении или поддержании данных значений при высоких значениях бюджета — собственно, масштабировании.

Архитектура UTM-меток 

Нужна для отслеживания движения пользователя по воронке от рекламного объявления до покупки. 

Для точечного отслеживания среди сотни связок «гипотеза — канал — регион» мы выстроили определенную систему UTM-меток. Благодаря этому мы делали сводные отчеты и могли отслеживать, какая гипотеза из какого плейсмента работает в рамках KPI среди почти четырех сотен. 

Мы прописали идентичные названия кампаний, групп кампаний и объявлений и в UTM-метках. Важно это делать буква в букву. После этого мы выгружали списки из «Яндекс.Метрики» и кабинета Facebook, сводили в одну таблицу и получали точечную воронку по каждой гипотезе — от просмотра до начала обучения.

Пример: на уровне кампании мы писали посадочную страницу, регион и социально-демографические параметры (qm_frontend_msc_all_25-40). И то же самое записывали в utm_campaign=qm_frontend_msc_all_25-40. В итоге при выгрузке и сводке все значения из разных аналитических областей сводятся в одну строчку, расширяя наши знания и понимание рекламных кампаний. 

Это не rocket science, но, когда у вас нескольких сотен перфоманс-связок, это значительно повышает эффективность работы. На этом этапе работы мы доверяли цифрам и отталкивались от них, чтобы step by step двигаться к положительной юнит-экономике клиента.

Благодаря прометке на этапе анализа мы могли определить ценность канала коммуникации в миксе и вовремя отключить тот или иной для повышения эффективности перфоманса в целом.

Дерево гипотез с приоритезацией — это схема, которая показывает последовательность тестирования связок аудиторий с посылом и позволяет наглядно ориентироваться в ней.

Результаты

Мы успешно помогли запустить перфоманс-маркетинг для крутого образовательного продукта от бренда «Яндекс.Практикум». Сложный и интересный рабочий процесс, в котором мы успешно применили навыки и инструменты, которые описали в этой статье.

Сейчас мы занимаемся тестовым запуском продукта «Яндекс.Практикум» на глобальный рынок: не менее интересный и, надеемся, такой же успешный лонч. 🙂


Изображения и видео в тексте предоставлены автором

Фото на обложке: Unsplash

Источник

Об авторе

Оставьте ответ

3 × 4 =

WhatsApp chat
Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять