Как с помощью таргетинга на кастомные сегменты вдвое увеличить CTR и уменьшить CPA: опыт онлайн-школы «Фоксфорд»

Команда онлайн-школы «Фоксфорд» провела в VK Рекламе кампанию по продвижению двух своих направлений — с использованием кастомных сегментов VK CXhub. Результаты показали, что аудитории, собранные с помощью предиктивных моделей, помогают получить более высокие CTR и более низкие CPA.

«Фоксфорд» — онлайн-школа для учеников 1—11 классов. Обучение строится по индивидуальным траекториям: от базовой школьной программы до углубленного изучения профильных предметов. В рамках рекламной кампании продвигали два основных направления:

1. Домашняя школа (семейное обучение) — флагманский продукт «Фоксфорда» для тех, кто хочет перейти на дистанционное обучение.
2. IT-направление (программирование) — углубленные курсы, интегрированные в «Домашнюю школу», которые помогают ученикам осваивать востребованные цифровые навыки параллельно с основной школьной программой.

Рынок онлайн-образования сегодня является одним из самых высококонкурентных в цифровой среде. Традиционные инструменты таргетированной рекламы позволяют быстро привлечь широкую аудиторию, что подходит для продуктов и услуг повседневного спроса.

Чтобы привлечь более узкую целевую аудиторию в продукт с высоким средним чеком, потребуется выделить время и бюджет на эксперименты — поиск оптимальных связок таргетинг+креатив. Команда онлайн-школы «Фоксфорд» нашла альтернативный способ быстро повысить эффективность рекламы: с помощью работы с данными и построения узких сегментов аудитории — пользователей, по своим поведенческим характеристикам максимально похожих на текущих клиентов рекламодателя.

Главной целью было привлечение новых релевантных пользователей и получение заявок на бесплатные уроки.

Команда стремилась к усилению эффективности стандартных таргетингов, чтобы привести на сайт «Фоксфорда» пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат целевое действие. Для поиска релевантной аудитории использовали кастомные сегменты, построенные с помощью ML-моделей на платформе VK CXhub.

Процесс формирования кастомных сегментов состоял из трех этапов:

1. Подготовка данных для обучения ML-модели — на основе обезличенной информации о целевых заявках учеников «Фоксфорда» и их родителей.
2. Анализ данных и предиктивное моделирование. С помощью алгоритмов машинного обучения построили модели, которые проанализировали совокупность признаков и выявили скрытые закономерности в поведении аудитории. В результате сформировали два сегмента из пользователей, которые с максимальной вероятностью совершат целевые действия и потенциально станут клиентами школы, — «Домашняя школа» и «Программирование».
3. Запуск кампании и тестирование. Сформированные сегменты использовали для настройки кампаний в VK Рекламе. В качестве контрольной группы использовали базовые настройки аудитории: подписчиков сообществ основных конкурентов и соцдем (30–55). Это позволило объективно оценить прирост эффективности, который дают кастомные сегменты за счет сужения аудитории до пользователей, у которых с максимальной вероятностью уже сформирован спрос.

Все кампании оптимизировали на целевое действие — заявку на бесплатный урок на сайте «Фоксфорда».

Сравнение эффективности тестовых и контрольных кампаний показало, что таргетирование рекламы на кастомные сегменты аудитории VK CXhub обеспечивает уменьшение средней стоимости целевого действия (CPA) и приток качественного трафика — пользователей, реально заинтересованных в образовательных продуктах.

В кампании по продвижению направления «Программирование» с таргетингом на кастомные сегменты VK CXhub объявления продемонстрировали кликабельность (CTR) на 52% выше, чем в контрольной (0,74% против 0,49%), а показатель CPA оказался меньше на 29%. При этом пользователи проводили на сайте рекламодателя в три раза больше времени, глубина просмотра была больше в два раза, а показатель отказов (bounce rate) — на 9-15% меньше.

В кампании по продвижению «Домашней школы» с таргетингом на кастомные сегменты VK CXhub CTR креативов был так же почти в два раза выше, чем в контрольной (0,86% против 0,45%), а показатель CPA — меньше на 48%. При этом пользователи проводили на сайте рекламодателя в три — четыре раза больше времени, а показатель отказов был меньше на 23-29%.

Мария Калинина, Performance Acquisition Lead, «Фоксфорд»:

Предиктивные модели помогли нам выделить аудиторию, которой обучение в онлайн-формате актуально именно сейчас. Итоговые качество трафика и выручка подтверждают, что работа с глубокими сегментами эффективнее стандартных методов и позволяет рациональнее распределять рекламный бюджет.

Илья Яковлев, руководитель стратегических проектов, VK:

Благодаря пониманию поведения покупателей реклама становится точнее и вызывает больше отклика. Это позволяет выстраивать глубокую вовлеченность на каждом этапе взаимодействия с пользователем. Эффект достигается за счет синергии знаний об аудитории и технологий машинного обучения.

Фоксфорд:

• Павел Кудинов — руководитель отдела стратегического маркетинга
• Мария Калинина — Performance Acquisition Lead

VK CXhub:

• Екатерина Чернова — руководитель группы реализации проектов
• Илья Яковлев — руководитель стратегических проектов
• Божена Тихонова — руководитель направления экспертной поддержки