Лидогенерация для онлайн-школы по подготовке к ОГЭ и ЕГЭ через Telegram Ads

Привет! На связи Brainstat. Мы работаем с инфобизнесом: помогаем запускать рекламу в интернете, строить воронки, приводить трафик и масштабироваться. Для оплаты и подключения к Telegram Ads используем OneSpot.

В этом кейсе расскажем, как продвигали онлайн-школу, которая занимается подготовкой выпускников к экзаменам по 11 предметам. Покажем стратегию, с помощью которой получили 1214 заявок за 1,5 месяца.

Цель продвижения и разработка стратегии для ее достижения

Целевая аудитория онлайн-школы — ученики 9–11-х классов и их родители. Школа работает с клиентами по всей России.

Для получения заявок компания запускает разные каналы продвижения, регулярно тестирует новые инструменты. Telegram Ads решили использовать, чтобы узнать, как площадка решает задачу лидогенерации. Самостоятельное ведение рекламы не принесло желаемых результатов, поэтому школа стала искать профильное агентство по Telegram Ads и обратилась к нам.

Выбор стратегии

В Telegram Ads можно продвигать сайты, боты и каналы, а также конкретные посты. По нашему опыту, лучшим образом решить задачу клиента мог бот. Мы ожидали, что в нем пользователи будут быстро конвертироваться в заявки, которые отработает отдел продаж онлайн-школы. В то же время мы соберем базу, которой можно продавать различные курсы школы.

Клиент согласился с нашим предложением, и мы разработали Telegram-бот. В механику его работы встроили сегментацию по классам и предметам: бот уточнял, к каким экзаменам школьник хочет подготовиться – к ОГЭ или ЕГЭ, по каким предметам. Дальше предлагал протестировать интересующий образовательный продукт – записаться на пробный бесплатный урок. Бот сразу вел на конкретную страницу предмета с формой заявки на сайте школы.

Такой подход должен был позволить нам выстроить коммуникацию с целевой аудиторией, сегментировать ее по потребностям и повысить заинтересованность в услугах школы.

Установка KPI

Клиент хотел получать заявки стоимостью до 3,5 евро с учетом НДС и комиссии. План по лидам – 1200. На подключение к Telegram Ads и запуск кампании должно было уйти не более 10 рабочих дней. На рекламную кампанию – месяц.

Главным показателем была стоимость лида. KPI по цене входа в бот тоже установили, но он был менее значимым. Дневной бюджет на рекламу бота в начале кампании составлял 100 евро. Далее мы по желанию клиента его увеличивали.

Выбор способа настройки рекламы

В Telegram Ads два подхода к показам рекламы: Target Channels – таргетинг на конкретные каналы (объявления показываются всем, кто заходит в выбранные каналы) и Target Users – таргетинг на аудиторию (объявления догоняют пользователей по характеристикам, которые мы задаем в настройках, в любых каналах, в которые они заходят). Мы тестировали оба способа одновременно.

Чтобы задать корректные настройки и выйти на аудиторию школьников, учащихся в 9-х или 11-х классах, а также их родителей, мы таргетировали объявления на аудиторию каналов репетиторов по целевым и смежным предметам (которые обычно сдают вместе с целевыми). Каналы подбирали через сервисы tgmaps.com, telegium.com, а затем сегментировали по предметам и виду экзамена (ОГЭ или ЕГЭ). Выбранные подборки каналов фильтровали через сервис Telemetr, чтобы исключить каналы с подозрением на ботоводство (они выделялись в сервисе красным цветом). Это позволяло давать рекламу только по качественной аудитории, что снижало процент фрода.

Всего у нас получилось 60 связок между объявлениями, сегментами аудитории и параметрами нацеливания объявлений. В текстах объявлений мы тестировали кастомные эмодзи, которые повышают кликабельность объявлений за счет того, что помогают преодолеть баннерную слепоту у пользователей.

Запуск рекламы и аналитика результатов

Реклама в Telegram Ads оплачивается по модели CPM (cost per mille), то есть платить нужно за каждую 1000 показов целевой аудитории. Для старта рекламы мы использовали 2 евро, а затем следили за расходом бюджета. Если при стартовом бюджете в 1 евро открутка объявления в течение первых 30 минут была меньше 10%, мы поднимали ставку CPM на 1 евро, чтобы попасть в ядро аукциона и увеличить просмотры.

Приоритетной метрикой для анализа результатов продвижения была стоимость лида (CPL). Если она соответствовала KPI (≤ 3,5 евро), объявление масштабировали: добавляли бюджет, увеличивали охват. Если цена со временем выходила за пределы KPI, объявление отключали и на его основе создавали новые:

тестировали другие офферы на эту аудиторию;
пробовали запустить тот же оффер на другие сегменты ЦА.

Неэффективные объявления останавливали и переносили бюджет на связки, которые приносили результат в рамках плановой стоимости.

Сначала попытки масштабирования через тематические каналы не приносили желаемых результатов, стоимость обращения была выше KPI. Получив и проанализировав первые результаты, мы оптимизировали стратегию – сегментировали список релевантных каналов, разделив их на две категории:

‍Целевые. Например, если работала реклама на подготовку к ЕГЭ по обществознанию, то мы выбирали каналы репетиторов по обществознанию и смежным дисциплинам, которые часто сдают вместе с этим предметом: по истории, математике, русскому языку.‍
Приближенные к целевым. Это каналы по подготовке к другим дисциплинам, которые обычно не сдают вместе с целевой: например, по химии, физике. Таргетинг на каналы по таким дисциплинами мы отключали, так как то же обществознание, как в примере выше, не интересует тех, кто сдает физику или химию.

Это привело к улучшению показателей рекламных кампаний: стоимость подписки снизилась на 30%, а количество заявок выросло на 40% – расходы удалось оптимизировать.

В результате клиент не успевал обрабатывать все заявки, а мы сталкивались с лимитами бюджета, поэтому объявления приходилось приостанавливать. Мы снижали расход бюджета на время, пока клиент не решит проблемы с нехваткой менеджеров, а затем продолжали масштабировать трафик. По итогам полутора месяцев работы удалось достичь поставленных целей с небольшим опережением.

Выводы и инсайты

Лучшие результаты показали офферы с кастомными эмодзи в начале или в конце текста.
При таргетинге по интересам (Education, Books) пользователи надолго не задерживались в боте. Было подозрение на накрутку, приходилось тщательно отслеживать качество приходящей аудитории.
Самые дешевые заявки приходили по рекламе в околоцелевых каналах (то есть по тем дисциплинам, которые обычно сдают с целевыми предметами). Поэтому мы уделяли поиску и отбору таких каналов больше внимания.
Telegram Ads позволяет закрывать потребности в качественном трафике и окупать вложенные средства. Клиент давал только положительную обратную связь по заявкам и ставил задачу масштабировать трафик. С точки зрения настроек есть возможность сегментировать аудиторию и отслеживать результаты объявлений.