# Заявки абитуриентов вуза: 1 473 заявки, цена −50% | HeightLine > 1473 заявки для московского вуза ИМПЭ им. Грибоедова и снижение стоимости квалифицированной заявки в 2 раза через Яндекс Директ и VK Рекламу. Разбор с цифрами. Источник: https://hl2b.ru/keysy/griboedova/ Обновлено: 2026-10-02 # Университет им. Грибоедова: 1 473 заявки ## О проекте **Ниша:** Высшее коммерческое образование. **География:** Москва, Санкт-Петербург и регионы. **Каналы:** Яндекс.Директ, VK Реклама, Google Ads (тест). **Задача:** Продвижение высокомаржинальных направлений (магистратура, второе высшее) в конкурентный осенний сезон **Результат (за 3 месяца):** 1 473 заявки, 200 квалифицированных заявок, 43 продажи. **Главная победа:** Снижение стоимости целевой заявки почти в 2 раза — с 16 874 ₽ до 8 670 ₽ Московский университет имени А.С. Грибоедова — крупный частный вуз с 30-летней историей, специализирующийся на качественном коммерческом образовании. Университет предлагает востребованные программы бакалавриата, магистратуры и второго высшего образования, сочетая классические академические традиции с актуальными дистанционными форматами обучения. ## Проблематика Работа началась в середине сентября 2022 года. На входе мы обнаружили три узких места, которые мешали достигать целевых показателей проекта: - **Технический “зоопарк”** Связки между Tilda, VK, Envybox и Roistat постоянно ломались. Из-за ошибок в интеграциях данные терялись, а Marquiz периодически отключался, из-за чего терялись заявки с рекламы. - **Хаос в настройках** Штатный специалист по рекламе параллельно с нами правил рекламные кабинеты. Это сбивало обучение автостратегий: система просто не понимала, какой стратегии следовать. Пришлось договориться: либо мы ведем проект полностью, либо не гарантируем результат. - **Слепая зона в системе учёта клиентов** Отдел продаж в системе учёта клиентов складывал все заявки (и бакалавров, и тех, кому нужно второе высшее) в одну кучу под тегом «бакалавриат». Маркетинг не видел, сколько реально стоит привлечение заявки по конкретным факультетам, бюджет распределяли туда, где больше заявок, а не туда, где лучше цена и выше качество. Наша задача была навести порядок в аналитике, «лечить» настройки и к 1 ноября подготовить всё для запуска зимнего набора, чтобы привлечь новых студентов. ## Наша стратегия Мы разработали и внедрили комплексную стратегию подготовки и оптимизации из пяти шагов. ### Шаг 1. Технический аудит и выстраивание сквозной аналитики Были устранены ошибки интеграции Tilda, Envybox и Marquiz, настроена передача данных Roistat и UIS в Яндекс Метрику. В рекламных кабинетах настроены корректные конверсионные цели, что позволило перевести кампании на автостратегии. ### Шаг 2. Разработка сегментированных предложений Совместно с клиентом были сформулированы предложения под зимний набор: ### Шаг 3. Оптимизация контекстной рекламы (Яндекс.Директ) Для повышения эффективности контекста мы провели реструктуризацию кампаний, сместив фокус с охвата на качество трафика: - **Брендовые запросы** Расширили семантическое ядро (с 18 до 72 фраз) и вывели запросы с названием вуза в отдельные группы с повышенными ставками. Это позволило занять максимум целевого трафика и ограничить активность конкурентов. - **Второе высшее** Отказались от общих запросов в пользу коммерческих и профильных (например, «второе высшее юридическое дистанционно»). Это отсекло «холодную» аудиторию, изучающую рынок, и сфокусировало бюджет на готовых к поступлению кандидатах. - **Магистратура** Перенастроили таргетинг на запросы с конкретными параметрами (формы обучения, направления подготовки), повысив релевантность объявлений. Также внедрили систему регулярного контроля, исключили из РСЯ неэффективные площадки и мобильные приложения, скорректировали ставки по устройствам и отключили геозоны с низкой конверсией. Это позволило сделать расход бюджета более целевым и управляемым. ### Шаг 4. Смена формата работы по таргетированной рекламе в VK Мы пересмотрели подход к работе с социальными сетями, отказавшись от прямого трафика на сайт в пользу форм заявки в VK Рекламе и опросников (Marquiz). - **Повышение качества заявок** Отключение автозаполнения контактных данных в формах заявки заставило пользователей вводить номер телефона вручную. Это отсекло “случайные” заявки и спам, существенно снизив нагрузку на отдел продаж. - **Релевантный креатив** Вместо стоковых изображений мы внедрили “живые” фото учебных пространств и реальных студентов, а также запустили видеоролики с демонстрацией преимуществ дистанционного формата. Такие изменения позволили кардинально улучшить экономику канала, повысив качество поступающих заявок. ### Шаг 5. Систематизация работы с отказами и настройка системы учёта клиентов Чтобы повысить качество заявок, мы перестроили работу с системой учёта клиентов и внедрили глубокий анализ причин отказов. - **Настройка системы учёта клиентов** В систему добавили обязательные поля для фиксации факультета и формы обучения. Это обеспечило прозрачность данных для оценки эффективности каждого направления. - **Анализ отказов** Анализ данных за сентябрь-октябрь показал, что основными причинами отказов были планы абитуриентов на долгосрочную перспективу (не в этом году), недействительные контакты и запрос специальностей, отсутствующих в программе. - **Оптимизация** На основе полученных данных мы скорректировали семантику в Директе, исключив нерелевантные запросы, и перераспределили бюджет в пользу наиболее конвертируемых направлений — юриспруденции, психологии и экономики. ## Результаты работы - Яндекс.Директ — основной источник объёма: обеспечил 88,5% квалифицированных заявок и 95% продаж. - VK Реклама - показала лучшую экономику с ценой квалифицированной заявки 5 912 ₽, что в 2,5 раза дешевле Яндекса. - Google Ads - канал для тестов: при минимальном бюджете показал самую низкую стоимость первичной заявки (523 ₽), требует масштабирования. - Рост эффективности - при сокращении бюджета на 55,6%, количество квалифицированных заявок снизилось минимально (с 73 до 63). - Оптимизация стоимости — цена квалифицированной заявки снизилась почти в 2 раза (с 16 874 ₽ до 8 670 ₽) за счет чистки трафика и работы с формами заявки. - Фактор отставания — высокая стоимость продажи в ноябре обусловлен длинным циклом принятия решения: заявки ноября конвертируются в продажи в течение 2–3 месяцев. ## Выводы - **Длинный цикл сделки.** В этой нише нельзя смотреть только на стоимость продажи сразу. Главный показатель успеха — снижение стоимости качественной заявки, так как решение о поступлении принимается долго. - **Системный подход.** Без порядка в системе учёта клиентов и сквозной аналитики алгоритмы рекламы не могут обучаться. Только когда мы дали системам чистые данные, реклама начала работать эффективно. - **Качество заявок.** Мы не стали гнаться за количеством заявок и сфокусировались на их качестве. Глубокий анализ причин отказов в системе учёта клиентов позволил нам очистить воронку: мы оперативно отключали нецелевые запросы и перенаправляли бюджет на те направления, где абитуриенты были наиболее лояльны и заинтересованы. ## Услуги из этого примера Цены и состав работ — на страницах услуг. ## Ещё примеры работ с цифрами Похожие ниши и каналы — разберите подход до звонка. ## Повторим в вашей нише . Разберём вашу задачу, покажем, где деньги теряются сейчас, и предложим план роста с цифрами. Ответим в течение рабочего дня.