Продвижение онлайн-образовательных курсов на платформе Facebook: кейс Skyeng

? Оценка коэффициента вовлеченности (Engagement rate ranking) показывает, как часто пользователи взаимодействуют с баннером.

? Оценка коэффициента конверсий (Conversion rate ranking) подсчитывает, какое количество действий совершили пользователи с рекламой, определяя результативность объявления.

Автоматизированные модераторы проверяют объявления на соблюдение правил размещения, которые соотносятся с ФЗ о рекламе и политике Facebook (анализу подвергается текст, изображение, посадочная страница URL). Креативы могут быть не опубликованы из-за нарушения этики и дискриминации меньшинств, а также наличия запрещенных материалов, что подтверждает факт особого внимания к качеству контента на страницах платформы. Оценка баннера будет влиять на охват аудитории текущей кампании. Также определение формата зависит от целей рекламной кампании, именно поэтому необходимо уделить особое внимание специфики формата и креатива платформы Facebook.

Where: плейсмент

Качество взаимодействия с аудиторией на разных этапах коммуникации зависит от места размещения рекламного объявления. Возможности платформы Facebook позволяют использовать множество плейсментов для транслирования сообщения кампании (лента Facebook, лента Instagram, истории Facebook, истории Instagram, видео In-Stream, статьи, внешние сайты, поиск Facebook). Ориентируясь на цели рекламы, специалисты могут выборочно определить, где пользователь увидит объявление (рис. 7). Однако команда разработчиков рекомендует устанавливать автоматические плейсменты, что позволяет алгоритмам платформы самому определять приоритет размещения. Ориентируясь по целевым показателям, Facebook распределяет сумму показов таким образом, чтобы получить наиболее конверсионную аудиторию. Этика частоты показов, включает в себя систему ограничений, в которой один и тот же рекламный объект может быть повторно показан пользователю минимум с разницей 3 часа с момента предыдущего контакта, однако это также зависит от специфики плейсмента. Так, Instagram Stories может транслировать не более двух рекламных сообщений в сутки. Выбор плейсмента также влияет на формат баннера, который трансформируется в ходе рекламного процесса. Преимуществом Facebook относительно других платформ является возможность кастомизировать объявления, под определенный плейсмент, в рамках рекламного кабинета.

Рис. 7. Плейсменты Facebook

Одним из барьеров, с которым сталкивается потребитель является длительная загрузка сайта. Именно поэтому в качестве посадочной страницы социальные сети используют внутренние форматы:

? Lead Ads - формат рекламной кампании в Facebook, который позволяет собирать заявки с помощью форм внутри платформы.

? Messenger - возможность перенаправлять пользователей из объявления в WhatsApp или Facebook Messenger, таким образом выстраивая личную коммуникацию с ним.

? Instant Experience (ранее «Холст») - формат, с помощью которого можно создать аналог лендинга внутри ленты Facebook.

Таким образом, технологии Facebook позволяют брендам достигать поставленных KPI, так как делают акцент на качестве взаимодействия с пользователем, регулируя частоту показов и релевантность подобранных плейсментов.

Выводы 3W модели

Основной целью анализа 3W модели является выявление компонентов коммуникационной стратегии на Facebook и их специфики в перформанс продвижении. Подводя итоги, можно выделить, что коммуникация с разнотипной аудиторией (пользовательская, LAL, индивидуально - настроенные аудитории) позволяет определить тип связи с пользователем. В то время как формат и креатив транслируют инсайты данного сегмента и побуждают к совершению целевых действий (CTA). Для более точечного взаимодействия с потребителем система показов выставляет определенные ограничения, которые помогают поддерживать связь с пользователем на разных уровнях коммуникации. Использование «сигналов ранжирования», а также применение автоматизированных алгоритмов отличают данную площадку среди остальных SNS.

Разбор 3W модели позволяет понять как работает таргетированная реклама на Facebook, однако данный анализ не отражает специфику инструментария платформы в сегменте онлайн-образования. В виду отсутствия научных работ и аналитических статей в рамках модели 3W в области электронного обучения, проведен второй этап кабинетного исследования, целью которого является определение особенностей Facebook, как площадки для продвижения e-learning.



2.4 Результаты экспертного интервью

Полученные данные в ходе анализа специфик e-learning представленных в первой главе, а также выявленные основные блоки таргетированной рекламы Facebook стали основой для второй серии когнитивного интервью. Целью данной эмпирической части является определение наиболее эффективных инструментов платформы для продвижения e-learning в онлайн-маркетинге. Критерием отборов респондентов было наличие нескольких признаков: опыт работы не менее трех лет на Facebook с разными типами продуктов, наличие кейсов в рамках продвижения онлайн-образования, экспертиза в работе с другими каналами продвижения в performance marketing (для понимания цикла принятия решений пользователя). Таким образом, удалось определить специфику - Stimuls и ее отражение на состоянии потока - Organism - потребителя.

Результатом когнитивного интервью являются выявленные коды и категории, интерпретация которых составляет основу для построения концептуальной модели данного исследования. Респонденты подтверждают практическую актуальность работы, подчеркивая необходимость изучать различные вертикали бизнеса для определения их специфик в performnance размещении. Информанты выделяют основной тип целей установленный в рамках работы с онлайн-образовательными платформами - сбор заявок/ лидогенерация лидов. Ввиду продолжительного цикла покупки в данном сегменте, SNS могут быть последним каналом взаимодействия или промежуточным этапом в рамках отслеживания ассоциированных конверсий. Именно это влияет на систему атрибуции, два типа из которой выделили эксперты: last click / post click. Приведенная выше интерпретация данных первого блока интервью позволяет понять структуру подхода в определении целей и задач кампании. Анализ категорий и кодов представленный ниже описывает инсайты продвижения e-learning в рамках модели 3W.

Подтверждая особенности работы алгоритмов Facebook информанты определили данную платформу, как самую перспективную в работе с различными типами аудитории: «core audience (доступ на площадке), custom audience (аудитория сайта, оффлайн данных), look-a-like (строится на основе кастомных аудиторий).» Применение индивидуально-настроенной технологии позволяет реализовать персонализированный подход, который находит отражение в разработке онлайн-курсов. На уровне анализа «What» выделены две основные категории: «широконаправленный» и «узконаправленный» таргетинг. Различие данных направлений основывается на сегментировании аудитории. В первой категории акцент делается на максимально широком таргетинге в рамках одного эдсета (группа объявлений), во второй категории формируется определенный пул интересов и поведенческих признаков. Эксперты разделяются во мнениях к какому подходу отдать предпочтение в рамках продвижения e-learning, однако исходя из результатов кабинетного исследования в первой главе, следует сделать вывод о необходимости транслировать сообщение определенному сегменту аудитории. Таким образом, формулировка гипотезы в рамках модели 3W на уровне «What»:

H1: Использование узконаправленного таргетинга в продвижении e-learning на платформе Facebook позволяет получить более высокий коэффициент конверсии, в сравнении с широконаправленным таргетингом.

Третьим блоком интервью и вторым компонентом 3W модели является формат продвигаемого сообщения - «What». Эксперты подчеркивают, что формирование креатива это «важнейшая составляющая коммуникационной кампании», так как завладеть вниманием пользователя становится все труднее ввиду баннерной слепоты. Данный тематический блок состоит из трех категорий: «требования к креативу», «техника Сall-to-action», «особенности форматов». Информанты утверждают, что основным ориентиром при создании качественного креатива является успешное прохождение модерации внутри площадки - это зависит от соблюдения требований платформы. Качество представленного креатива влияет на охват аудитории, которой он будет показан. Также особое внимание уделяется перформанс подходу в создании объявления. CTA как графический или текстовый элемент сопровождает каждый баннер, ориентированный на получение целевых действий. Информанты выделяют еще несколько компонентов рекламного материала: логотип, коммуникационное сообщение, изображение ассоциированного порядка. По данным за последний период эксперты делают акцент на два формата, демонстрирующих лидерство на платформе Facebook: «native format» и «stories format». Четыре из пяти респондентов выделили особенность сторис, как формата, имеющего mobile first специфику, при котором изображение баннера находится в вертикальном положении и имеет интерактивную составляющую. Именно поэтому в рамках данной концепции проверке будет подвергаться данное суждение:

H2: Использование «формата сторис» в продвижении e-learning на платформе Facebook позволяет получить более высокий коэффициент конверсии, в сравнении с другими форматами площадки.

Заключительным блоком в рамках модели 3W является плейсмент. В данной части интервью выделены 2 категории, которые отражают «систему показов объявлений» и «сравнение плейсментов». В теоретической части было установлено, что способ показов на платформе Facebook выборочно определяет место для транслирования коммуникационного сообщения. Данную особенность также выделяют информанты и утверждают, что взаимодействие с пользователем на разных платформах имеет положительную корреляцию, так как поддерживает «long time communication». Это в свою очередь отражается на увеличении коэффициента конверсии. Сравнительный анализ плейсментов доступен на платформе Facebook. Таким образом, распределение бюджета по площадкам можно отследить в режиме реального времени. Эксперты выделяют преимущество Facebook, которое заключается в автоматизированом перераспределении бюджета между плейсментами, что отражается на результатах кампании. Такой метод запуска рекламных объявлений выставлен в качестве основной рекомендацией Facebook, однако не всегда находит применение. Так, только три из пяти респондентов указывают на стабильные результаты при настройке автоплейсментов, в то время как остальные информанты предпочитают настраивать отдельные кампании на определенные площадки. Таким образом, формируется следующая гипотеза:

H3: Использование «автоплейсментов» в продвижении e-learning на платформе Facebook позволяет получить более высокий коэффициент конверсии, в сравнении с другими форматами площадки.



Рис. 8. Модель



3. Эмпирическая база и результаты исследования

3.1 Описание методологии исследования

В рамках изучения особенностей продвижения онлайн-образования, как отдельной категории услуг, было проведено два этапа исследования: построение теоретической модели и проверка ее гипотез в рамках кейс-стади. Первый блок работы включает в себя две главы, в каждой из которых когнитивное интервью выступает, как качественный метод для более глубокой проработки теоретической базы. Области изучения экспертного мнения делятся на два типа: опыт в сфере разработки, а также продвижения онлайн-образовательных курсов формата SPOC и экспертиза в работе с инструментами таргетированной рекламы Facebook. Процедура проведения и интерпретация категорий представлены в первой и второй главах, так как результаты интервью повлияли на дальнейшую разработку теоретической модели. Выбор данного метода в рамках кабинетного исследования обуславливается динамичным развитием сферы performance marketing и e-learning. Именно поэтому анализ экспертного опыта и его сопоставление с научной базой позволили получить качественную, обоснованную теоретическую модель.

Проверка гипотез происходит в рамках кейс-стади Skyeng, так как данная платформа относится к категории стратегически важного кейса (классификация Леонтовича). Включая все компоненты и тенденции, выявленные в первой главе, данная площадка отвечает запросу пользователю и, что не мало важно, привлекает его через Facebook. Согласно определению В.И. Ильина метод «кейс-стади - это стратегия эмпирического исследования отдельного, относительно ограниченного по масштабам объекта в более или менее широком внутреннем и внешнем контексте». Выбор данного подхода обуславливается работой автоматизированных алгоритмов Facebook, отличающихся своей особой логикой взаимодействия, которую возможно выявить либо при помощи квазиэксперимента, либо в формате кейс-стади. Так как первый метод исследования требует наличие доступа к бюджету и аккаунту компании, кейс-стади является наиболее доступным и подходящим методом для проверки гипотез.

С 2017-2019 гг. компания Skyeng была лидером инвестиционных поступлений в онлайн-образовательном секторе, подход и методология обучения являются наиболее презентабельным в рамках тенденций развития платформ, что делает данный кейс наиболее информационно насыщенным

Определение случаев зависит от «Стимулов», выявленных в предыдущей главе, и их влиянии на пользователя. Так, рассматривается три основных категории: поведенческая аудитория, формат объявления, плейсмент. Выборка заключается в определении отдельных эпизодах в рамках единичного случая. Внедрение оптимизаций и временные границы являются основными критериями для разделения эпизодов анализа. Дизайн кейс-стади состоит из двух серий экспертного интервью с маркетологом Skyeng и сравнительным анализом статистических данных по завершению кампании на Facebook.

Описание процедуры проведения кейс-стади:

Метод экспертного интервью разделен на две части:

1. Особенности перформанс продвижения: целеполагание Skyeng

2. Специфика инструментов продвижения Facebook: модель 3W

Для разработки гайда первой серии структурированного интервью была применена теоретическая база первой главы, для второй серии фокус внимание направлен модель 3W (приложение №1). Принцип отбора специалиста заключался в работе с платформой не менее 3 лет и опытом продвижения в performance marketing на Facebook. Таким образом, главным респондентом стал руководитель направления таргетированной рекламы Skyeng. Проведено 2 серии интервью длительностью в 70 минут, в которых соблюдена этика о неразглашении конфиденциальной информации. Именно поэтому представленные данные не затрагивают такие показатели как: бюджет рекламной кампании, количество совершенных целевых действий, охват и цена за лид. В свою очередь информант предоставил данные о коэффициенте конверсии(CR) и кликабельности объявлений(CTR). Так, объектами изучения стали не только интерпретация полученных данных из интервью, но и сравнительный анализ результатов проведенного эксперимента, которые были выгружены с площадки Facebook и предоставлены командой Skyeng. Для соблюдения валидности метода был соблюден ряд факторов:

? продолжительность коммуникационной кампании составляло 2 недели (H1, H2, H3);

? Наличие одинаковых креативов в рамках одного кейса (H1);

? Единое окно атрибуции (H1, H2, H3);

? Исключение CRM базы, Look-a-like и индивидуально-созданных аудитории (H1, H2, H3);

? Наличие одинакового плейсмента (H1, H2)

? Одинаково-настроенная аудитория (H2, H3)

3.2 Описание результатов кейс-стади

Особенности перформанс продвижения Skyeng: целеполагание

Помимо классических категорий e-learning по типу доступности онлайн-платформы MOOc, COOc, SPOС, существует также деление на тематические блоки. Так, наряду с остальными направлениями обучения сегмент по изучению английского языка занимает 28% от общего объема рынка. (рис. №9).



Рис. 9. Типы продуктов онлайн-образовательного сегмента

Выбор кейса Skyeng для рассмотрения паттернов продвижения на платформе Facebook основывается на уникальных характеристиках в рамках продвижения в онлайн-маркетинге. По результатам анализа онлайн-образовательных платформ EdMarket, технологии Skyeng являются самыми продвинутыми на российском рынке. Это объясняется особой методологией геймификации, которая находит свое отражение как в разработке курса, так и в привлечении новых студентов. Рост пользователей платформы с 2015 г. с 4.400 человек вырос до 100.000 к концу 2019 г. Такая динамика развития обуславливается работой с различными инструментами продвижения, в частности Facebook.

Актуальность использования performance инструментов особенно подчеркивается в период пандемии, что свидетельствует увеличение трафика на сайте с середины марта по середину мая (рис. 10).Увеличенный спрос также влияет на стоимость аудитории, так как все больше игроков выстраивают конкуренцию за определенный сегмент пользователей.



Рис. 10. Трафик сайта Skyeng (период ноябрь-май)

Как было выявлено ранее особенность продвижения онлайн-образовательных курсов в performance marketing заключается в продолжительном цикле покупки. Эксперт Skyeng также выделяет большое количество взаимодействий с пользователем на протяжении всего потребительского пути (Рис. 11). Основной целью Skyeng в рамках таргетированной рекламы в социальных сетях является получение заявок.

Рис. 11. Воронка продаж Skyeng

На данном рисунке представлены цели и показатели эффективности, с помощью которых платформа определяет стоимость привлечения клиентов. Ранее для определения ценности каждого канала Skyeng использовал стандартную модель атрибуции: last click, однако в связи с подключением дополнительных каналов коммуникации маркетологи перешли на равновесную систему. Данная концепция базируется на двух теориях:

? «Вектор Шелли - это принцип распределения выигрыша между игроками».

? «Цепь Маркова - последовательность случайных событий с конечным или счетным числом исходов, где вероятность наступления каждого события зависит от состояния, достигнутого в предыдущем событии».

Таким образом, в ходе экспертного интервью информант выделил необходимость оценивать эффективность каждого канала, тем самым распределяя ресурсы равномерно (рис. 12). По мнению эксперта данный метод позволит поддерживать взаимодействие на протяжении всей коммуникации с пользователем, что подтверждает наличие одного из инсайтов: lifelong education (LTV).

Рис. 12. Цепь маркова

Эксперт выделил Facebook как основной канал работы для perfomance продвижения. По мнению информанта, «алгоритмы данной платформы позволяют работать с большим количеством данных, что является актуальным для масштабирования кампании.» При оценки эффективности данного канала, количество засчитанных конверсий зависит от конечного касания пользователя. Анализ двенадцати событий, настроенных с помощью пикселя Facebook на сайте Skyeng, подтверждает активное внедрение инструментов таргетированной рекламы в digital стратегию бренда. Именно поэтому данный кейс является наиболее интересным для изучения модели 3W.

Рис. 13. События, настроенные на сайте Skyeng

Специфика инструментов продвижения Facebook: модель 3W

Кейс 1: Who

В рамках первого кейса первым случаем для рассмотрения является применение узконаправленного таргетинга, как способа продвижения онлайн-образовательных курсов Skyeng. Так как доступ к рекламному кабинету отсутствует, основная информация о целях и настройках кампании была выявлена в ходе экспертного интервью. Таргетинг кастомной аудитории был направлен на пользователей, чей диапазон интересов включает: «онлайн-образование», «изучение английского языка», «обучение», «язык», «американский вариант английского языка», «британский вариант английского языка». Также была подключена функция «расширенных интересов», которая позволяет отслеживать пользователей несмотря на отклонение от выбранных параметров. Вторым случаем является применение широконаправленного таргетинга, технология которого заключается в сборе большого количества данных для самостоятельного определения целевой аудитории. С помощью автоматизированных алгоритмов Facebook площадка сама определяет сегмент таргетирования, ориентируясь на поведение пользователей и их реакцию на объявление.

По мнению эксперта два этих метода по настройке кастомной аудитории обладают особыми характеристиками. В рамках узконаправленного таргетинга стабильный показатель коэффициента конверсии сохраняется в первую половину периода проведения кампании. Начиная с 5 дня наблюдается уменьшение количества заявок, а соответственно понижение CR. В то время как широконаправленный таргетинг наоборот, в первые дни приносит нестабильные результаты, так как собирает разнотипную информацию о потребителях, тем самым расходуя бюджет на негативные действия пользователя (таблица 2). Во втором периоде проведения кампании в рамках данного подхода зафиксирован рост коэффициента конверсии, а также наблюдается сохранение результата на продолжительное количество времени. Таким образом, по итоговым результатам кампании коэффициент конверсии широконаправленного таргетинга выше, чем у узконаправленного (график 1).

Таблица 2

CR	1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	12	13	14
С1	0,6	0,55	0,6	0,65	1,2	0,9	0,7	0,5	0,4	0,42	0,41	0,32	0,21
С2	0,4	0,45	0,6	0,7	0,75	0.8	1	1,2	1,32	1,33	1,23	0,9	1,1

Разницу в полученных данных, информант объясняет спецификой работы алгоритмов. Так как в первом эпизоде ориентир кампании направлен на ограниченную емкость аудитории, не удается сохранить показатели эффективности ввиду «выгорания» (заканчивается конверсионный период) узконаправленного сегмента. В то время как во втором эпизоде, логика подхода заключается в сборе ЦД на начальном этапе, тем самым предоставляя возможность автоматизированным алгоритмам искать похожую аудиторию на базе построенного архетипа пользователя за тестовый период. Эксперт также подтверждает важную роль lifelong communication, которая является отличительной чертой e-learning в рамках performance продвижения. Выводы по данному кейсу опровергают выдвинутую гипотезу:

H1: Использование узконаправленного таргетинга в продвижении e-learning на платформе Facebook позволяет получить более высокий коэффициент конверсии, в сравнении с широконаправленным таргетингом.

Кейс 2: What

В рамках второго кейса объектом рассмотрения является формат продвигаемого объявления и его влияние на коэффициент конверсии рекламной кампании. Сравнению подлежат два типа баннеров: сторис и натив, которые также являются границами случая (приложение 1). Facebook предоставляет возможность просмотреть наличие баннеров без доступа к рекламному кабинету. Так, проведенный анализ «Библиотеки рекламы» показывает, что Skyeng запускает тестирование с различными форматами, соблюдая отличительные черты performance продвижения (приложение №2,3). Именно поэтому, большинство форматов соотносятся с рекомендациями mobile first (вертикальное видео), а также обладают Call-To-Action триггером.

Отличительной чертой первого случая является тип устройства с которого просматривается объявление. Эксперт Skyeng уделяет особое внимание мобильному трафику, так как сторис формат подразумевает вертикальное положение, а показ креатива длится 15 секунд. Быстрое потребление информации и актуализация использования мобильных устройств являются основой для массового запуска данного формата. Второй случай представляет нативной пост в социальной сети пользователя, основным преимуществом которого является способ подачи информации. Благодаря интерфейсу Facebook и Instagram рекламный баннер данного типа интегрирован в ленту новостей потребителя, что вызывает доверительное отношение к посту.

В ходе продвижения данных форматов основным инсайтом экспертного интервью является выявление различий между показателями коэффициента конверсии и кликабельности объявления. Количество переходов пользователя на заявку в первом эпизоде ниже, чем во втором (таблица 3).

Таблица 3

CTR	1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	12	13	14
С1	0,4	0,35	0,3	0,4	0,3	0,32	0,4	0,3	0,35	0,32	0,41	0,32	0,21
С2	0,4	0,55	0,6	0,65	0,55	0.45	0,55	0.45	0,55	0,6	0,32	0,41	0,5

Однако количество заполненных форм у формата сторис больше, чем у нативного поста. Так как индикатором эффективности является заполнение заявки, в данном случае коэффициент конверсии выступает в качестве приоритетного показателя (Таблица 4).

Таблица 4

CR	1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	12	13	14
С1	0,6	0,55	0,6	0,65	1,2	0,9	1,2	1,32	1,33	0,42	0,41	0,32	0,21
С2	0,4	0,45	0,6	0,7	0,75	0.8	1	1,2	0,6	0,7	0,42	0,45	0,6

Таким образом, проведенный тест доказал, что CR сторис формата выше, чем у нативного поста.

По мнению эксперта специфика продукта также повлияла на полученные результаты. Особое внимание уделяется мобилизации форматов онлайн-образования, что соответствует пользовательскому запросу в сегодняшних реалиях и отражает специфику e-learning. Таким образом, гипотеза H2 подтвердилась:

H2: Использование «формата сторис» в продвижении e-learning на платформе Facebook позволяет получить более высокий коэффициент конверсии, в сравнении с другими форматами площадки.

Кейс 3: Where

В рамках третьего кейса фокус внимания концентрируется на применении автоплейсментов в таргетированной рекламе Facebook. В качестве эпизодов исследования рассматриваются две кампании, работа которых была выстроена поочередно. Первый случай заключается в продвижении онлайн-образовательных курсов с выбором отдельных плейсментов. В данную категорию входили: лента Инстаграм / Фейсбук, Сторис Инстаграм / Фейсбук. Все остальные вариации были исключены из стратегии продвижения. Специфика данного подхода заключается в работе с ограниченным охватом аудитории, который задается местом размещения. Целью тестового запуска, которую выделяет эксперт Skyeng является определение эффективности ручной настройки плейсментов в сравнении с автоматизированным выбором Facebook. Второй случай включал в себя установку автоматических плейсментов, которые охватывали все возможные площадки в рамках установленных целей. Особенностью данного продвижения является широкий таргетинг, который работает на основе распределения частоты показов между площадками.

На основе статистических данных было выявлено, что коэффициент конверсии кампании второго типа выше, чем у кампании с отдельно настроенными плейсментами (Таблица 5).

Таблица 5

CR	1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	12	13	14
С1	0,6	0,55	0,6	0,65	0,75	0.8	1	1,2	1,2	0,42	0,41	0,32	0,21
С2	0,4	0,45	0,6	1,2	0,9	1,33	1	1,2	0,9	1,2	0,42	0,45	0,6



Эксперт выделяет данную особенность как подтверждение автоматизированной работы Facebook. Однако на это также влияет специфика онлайн-образовательных курсов, которая заключается в длительном цикле принятия решений. Таким образом, благодаря этике частоты показов, пользователь взаимодействует с баннером на разных плейсментах, приближаясь к совершению целевого действия.

H3: Использование «автоплейсментов» в продвижении e-learning на платформе Facebook позволяет получить более высокий коэффициент конверсии, в сравнении с другими форматами площадки.



Заключение

Данное исследование посвящено изучению особенностей продвижения онлайн-образовательных курсов на платформе Facebook на примере Skyeng. С помощью индуктивного метода исследования были выявлены специфики e-learning как продукта продвижения и особенности инструментария Facebook (3W model). Ключевым выводом и отличительной характеристикой данного категории является продолжительный цикл покупки. Именно поэтому в качестве основного кейса была рассмотрена платформа Skyeng. В ходе анализа кейс-стади было выявлено:

? Гипотеза Н1 о применении узконаправленного таргетинга для продвижения e-learning на платформе Facebook была опровергнута. Так как ввиду ограниченной ёмкости аудитории, невозможно получить стабильное поступление заявок.

? Гипотеза H2 была доказана, так как тенденция в мобилизации платформы и применение технологии mobile first, являются наиболее эффективными в рамках работы с форматом объявления.

? Гипотеза H3 была подтверждена, так как отражает основную специфику онлайн-образовательных платформ - продолжительный цикл покупки.



Список литературы

1. Биров С.А. Метаморфозы performance-маркетинга в России. Как заставить его работать на ваши цели // Маркетинговые коммуникации. - 2017. - No4. - С. 294-299

2. Быстрова Е.А. Влияние информационного шума на потребление коммуникаций в сети Интернет // Электронный научно-практический журнал Культура и образование. - 2014. - №. 2. - С. 8-8.

3. Горбачева С.А., Цаплина Н.А. Анализ тенденций разработки маркетинговой стратегии в интернете: стратегические направления, инструменты и механизмы // Экономика и современный менеджмент: теория и практика. - 2014. - №. 33.

4. Ильин. В.И. Драматургия качественного полевого исследования. - СПБ.: ИНТЕРСОЦИС, 2006. - 256 С. «Социополис»: Библиотека современного социогуманитарного знания) (кейс-стади - 65-82)

5. Киблицкая М.В., Масалков И.К. Методология и дизайн исследования в стиле кейс стади. - Изд-во Междунар. ун-та бизнеса и упр., 2003.

6. Козина И.М., СЕРЕЖКИНА Е.В. Концепция кейс-стади в социальных науках и французская традиция монографических исследований трудовых организаций // Социологические исследования. - 2015. - №. 1. - С. 64-73.

7. Козина И.М. Case study: некоторые методические проблемы // Рубеж. 1997. No 10-11

8. Миннигалеева Р.И. Оценка влияния в социальных сетях при помощи вектора Шепли // Молодой ученый. - 2016. - №. 18. - С. 5-7.

9. Наумов М.А. Оценка эффективности интернет-продвижения // Интернет-маркетинг. 2013. №4. С. 222-229.

10. Паршин Е.А. Каким будет performance-маркетинг в 2020 году? // Интернет-маркетинг. - 2017. - No1. - С. 2-6

11. Семенова В.В. Качественные методы: введение в гуманистическую социологию // М.: добросвет. - 1998. - Т. 292. - С. 15.

12. Солодар М. Воронка продаж в интернете. Инструмент автоматизации продаж и повышения среднего чека в бизнесе. - Litres, 2019.

13. Чураков А.Н. Вероятностные модели социальных сетей // Социологические исследования. - 2001. - №. 9. - С. 99-114.

14. Angelov P., Sadeghi?Tehran P. Look?a?like: a fast content?based image retrieval approach using a hierarchically nested dynamically evolving image clouds and recursive local data density //International Journal of Intelligent Systems. - 2017. - Т. 32. - №. 1. - С. 82-103

15. Banerjee S. et al. Assessing prime-time for geotargeting with mobile big data //Journal of Marketing Analytics. - 2013. - Т. 1. - №. 3. - С. 174-183.

16. Bayne S., Ross J. `Digital native'and `digital immigrants discourses: a critique //Digital difference. - Brill Sense, 2011. - С. 159-169

17. Bellman S. et al. Using internet behavior to deliver relevant television commercials //Journal of Interactive Marketing. - 2013. - Т. 27. - №. 2. - С. 130-140.

18. Bhattacharya C.B. et al. The relationship between the marketing mix and share of category requirements //Marketing Letters. - 1996. - Т. 7. - №. 1. - С. 5-18.

19. Boerman S.C., Kruikemeier S., Zuiderveen Borgesius F.J. Online behavioral advertising: A literature review and research agenda //Journal of advertising. - 2017. - Т. 46. - №. 3. - С. 363-376.

20. Bolding K. et al. The chaos router chip: design and implementation of an adaptive router //VLSI. - 1993. - С. 311-320.

21. Bolliger D.U., Wasilik O. Factors influencing faculty satisfaction with online teaching and learning in higher education //Distance education. - 2009. - Т. 30. - №. 1. - С. 103-116.

22. Brahim N.B.E.B., Lahmandi-Ayed R., Laussel D. Is targeted advertising always beneficial? //International Journal of Industrial Organization. - 2011. - Т. 29. - №. 6. - С. 678-689.

23. Chapman J.R., Rich P.J. Does educational gamification improve students' motivation? If so, which game elements work best? //Journal of Education for Business. - 2018. - Т. 93. - №. 7. - С. 315-322.

24. Conrad D. E-Learning and social change: An apparent contradiction //Perspectives on higher education in the digital age. - 2006. - С. 21-33.

25. Costley J., Lange C. The effects of instructor control of online learning environments on satisfaction and perceived learning //Electronic Journal of e-Learning. - 2016. - Т. 14. - №. 3. - С. 169-180.

26. Cristina E.R. et al. EDUCATIONAL INOVATION AND CONSUMER BEHAVIOUR. A STUDY OF STUDENTS'PERCEPTIONS ON THE USE OF E-LEARNING IN CLASS //Annals of the University of Oradea Economic Science Series. M31 I. - 2010. - Т. 25. - С. 736-740.

27. Davis D. et al. Activating learning at scale: A review of innovations in online learning strategies //Computers & Education. - 2018. - Т. 125. - С. 327-344.

28. El Emrani S., El Merzouqi A., Khaldi M. The MOOC: Challenges and Opportunities from a Pedagogical View //International Journal of Computer Applications. - 2017. - Т. 975. - С. 8887.

29. Foley W. Bond Salesmanship //The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science. - 1907. - Т. 30. - №. 2. - С. 72-76.

30. Ford T. et al. Custom audience generation using engagement targeting: заяв. пат. 15367145 США. - 2018.

31. Gal-Or E. et al. Targeted advertising strategies on television //Management Science. - 2006. - Т. 52. - №. 5. - С. 713-725.

32. Haberkamm J., Unnervik N. Facebook User Behavior & Community Clustering Analysis Based on Content Demand Patterns: дис. - MS thesis, Dept. of Electrical and Information Technology, Inst. of Technology, Lund University, Lund, Sweden, 2013.

33. Hassan S. et al. Strategic use of social media for small business based on the AIDA model //Procedia-Social and Behavioral Sciences. - 2015. - Т. 172. - С. 262-269.

34. Jacoby J. Stimulus?organism?response reconsidered: an evolutionary step in modeling (consumer) behavior //Journal of consumer psychology. - 2002. - Т. 12. - №. 1. - С. 51-57.

35. Khang H., Ki E.J., Ye L. Social media research in advertising, communication, marketing, and public relations, 1997-2010 //Journalism & Mass Communication Quarterly. - 2012. - Т. 89. - №. 2. - С. 279-298.

36. Khmelevskoy S. Digital Marketing for Russian Market. Case: Wild Taiga. - 2015.

37. Khmelevskoy S. Digital Marketing for Russian Market. Case: Wild Taiga. - 2015.

38. Kumar S. Neuromarketing: The new science of advertising //Universal Journal of Management. - 2015. - Т. 3. - №.12. - С. 524-531.

39. Lazebnik S., Schmid C., Ponce J. Beyond bags of features: Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories // 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06). - IEEE, 2006. - Т. 2. - С. 2169-2178.

40. Lee D., Hosanagar K., Nair H.S. Advertising content and consumer engagement on social media: Evidence from Facebook //Management Science. - 2018. - Т. 64. - №. 11. - С. 5105-5131

41. Lian S., Cha T., Xu Y. Enhancing geotargeting with temporal targeting, behavioral targeting and promotion for comprehensive contextual targeting //Decision Support Systems. - 2019. - Т. 117. - С. 28-37.

42. lyer G., Soberman D., Villas-Boas J.M. The targeting of advertising //Marketing Science. - 2005. - Т. 24. - №. 3. - С. 461-476.

43. Mauri M. et al. Why is Facebook so successful? Psychophysiological measures describe a core flow state while using Facebook //Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. - 2011. - Т. 14. - №. 12. - С. 723-731.

44. Moore J.L., Dickson-Deane C., Galyen K. e-Learning, online learning, and distance learning environments: Are they the same? //The Internet and Higher Education. - 2011. - Т. 14. - №. 2. - С. 129-135.

45. Muilenburg L.Y., Berge Z.L. Student barriers to online learning: A factor analytic study //Distance education. - 2005. - Т. 26. - №. 1. - С. 29-48

46. Novak G.M. Just?in?time teaching //New directions for teaching and learning. - 2011. - Т. 2011. - №. 128. - С. 63-73.

47. O'Malley P.G., Taylor A.J. Unregulated direct-to-consumer marketing and self-referral for screening imaging services: a call to action //Archives of internal medicine. - 2004. - Т. 164. - №. 22. - С. 2406-2408.

48. Parmenter D. Key performance indicators: developing, implementing, and using winning KPIs. - John Wiley & Sons, 2015

49. Paterson J.L. Critical currents of SNS junctions with Cu: Mn and Cu: Ni barriers //Journal of Low Temperature Physics. - 1979. - Т. 35. - №. 3-4. - С. 371-396.

50. Popov A., Iakovleva D. Adaptive look-alike targeting in social networks advertising //Procedia Computer Science. - 2018. - Т. 136. - С. 255-264.

51. Robertsson F. Facebook as News Medium: A Qualitative Study on Reliability in Social Media. - 2017.

52. Sangrа, Albert, Dimitrios Vlachopoulos, and Nati Cabrera. «Building an inclusive definition of e-learning: An approach to the conceptual framework.» The International Review of Research in Open and Distributed Learning 13.2 (2012): 145-159.

53. Shaw E.H. Marketing strategy //Journal of Historical Research in Marketing. - 2012. - Т. 4. - №. 1. - С. 30-55.

54. Smith S. Conceptualising and evaluating experiences with brands on Facebook //International Journal of Market Research. - 2013. - Т. 55. - №. 3. - С. 357-374.

55. Summers C.A., Smith R.W., Reczek R.W. An audience of one: Behaviorally targeted ads as implied social labels //Journal of Consumer Research. - 2016. - Т. 43. - №. 1. - С. 156-178.

56. Tavangarian D. et al. Is e-Learning the Solution for Individual Learning? //Electronic Journal of E-learning. - 2004. - Т. 2. - №. 2. - С. 273-280.

57. Thomas G.F. et al. Trusted third party data structure for electronic funds transfer and bill presentment: пат. 6317745 США. - 2001.

58. Tucker C.E. Social networks, personalized advertising, and privacy controls //Journal of Marketing Research. -2013. - Т. 50. - №. 5. - С. 546-562.

59. Tuijnman A., Bostrцm A.K. Changing notions of lifelong education and lifelong learning //International review of education. - 2002. - Т. 48. - №. 1-2. - С. 93-110.

60. Varnali K. Online behavioral advertising: An integrative review //Journal of Marketing Communications. - 2019. - С. 1-22.

61. Yunhong Z. et al. Sponsored online content management using query clusters: пат. 10366413 США. - 2019.

62.

63. Brand marketing vs. performance marketing // [Электронный ресурс] // URL: https://thenext-us.com/2017/10/brand-marketing-vs-performance-marketing/

64. DIGITAL 2020: GLOBAL DIGITAL OVERVIEW // [Электронный ресурс] // URL: https://datareportal.com/

65. DIGITAL 2020: THE RUSSIAN FEDERATION // [Электронный ресурс] //URL:https://datareportal.com/reports/digital-2020-russian-federation //

66. Facebook Algorithms and Personal Data // [Электронный ресурс] //URL:https://www.pewresearch.org/internet/2019/01/16/facebook-algorithms-and-personal-data ///

67. Facebook to Announce Fourth Quarter and Full Year 2019 Results // [Электронный ресурс] // URL: https://www.prnewswire.com/news-releases/facebook-to-announce-fourth-quarter-and-full-year-2019-results-300980697.htm

68. GlobalWebindex // [Электронный ресурс] // URL: https://www.globalwebindex.com/reports/commerce

69. How businesses use social media: 2017 report // [Электронный ресурс] //URL:https://www.smartinsights.com/social //

70. How the Facebook Algorithm Works in 2020 and How to Make it Work for You // [Электронный ресурс] //URL:https://blog.hootsuite.com/facebook-algorithm //

71. Performance Marketing Glossary // // [Электронный ресурс] // URL: https://thepma.org/wp-content/uploads/2019/04/PMA-Performance-Marketing-Glossary.pdf

72. Russian Digital Profile 2018 // [Электронный ресурс] // URL:// https://ruward.ru/russian-digital-profile-2018 //

73. Toptal Finance Blog. Trends in educational technology 2020 // [Электронный ресурс] // URL: https://www.toptal.com/finance/market-research-analysts/edtech-trends-2020

74. Wolfgang Digital Report: E-Commerce Websites Record Major Revenue Boos // [Электронный ресурс] //URL:http://bvisible.ie/e-commerce-websites-record-major-revenue-boost //

75. Вертикальное сегментирование в digital-агентствах: каждому своё // [Электронный ресурс] // URL:// https://www.cossa.ru/trends/181649 ///

76. Доверие к рекламе в мире // [Электронный ресурс] // URL: https://www.nielsen.com/ru/ru/insights/report/2015/trust-in-advertising-report-2015/

77. Исследование Сбербанка: 30 фактов о современной молодежи // [Электронный ресурс] //URL:https://adindex.ru/news/researches/2017/03/10/158487.phtml //

78. Исследование Сбербанка: 30 фактов о современной молодежи // [Электронный ресурс] //URL:https: https://vc.ru/marketing/78669-effektivnost-reklamy-na-facebook-po-novomu //

79. Исследование рынка онлайн-обучения 2020 // [Электронный ресурс] // URL:// https://research.edmarket.ru //

80. Как работает алгоритм Facebook в 2020 году и как заставить его работать на вас https://blog.hootsuite.com/facebook-algorithm/

81. Как рекламодатели распределяют рекламный бюджет в соцсетях: отрасли, цели, форматы // [Электронный ресурс] // URL: https://adindex.ru/publication/opinion/internet/2019/10/18/276411.phtml

82. Объем рекламы в средствах ее распространения в 2018 году // [Электронный ресурс] // URL: http://www.akarussia.ru/knowledge/market_size/id8690

83. Рынок социальной коммерции в России - исследование Яндекс. Кассы и Data Insight // [Электронный ресурс] // URL: http://www.datainsight.ru/socialcommerce2018

84. Тенденции монетизации контента в Интернете. Медиапотребление в России - 2019 // [Электронный ресурс] //URL:https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/media-consumption-in-russia.html/



Приложения

Приложение 1

Экспертное интервью

Специфика онлайн-образовательных курсов

БЛОК 0. Вступительная часть (3 минуты) Добрый день, (имя)! Меня зовут Валерия, я студентка 4-го курса Рекламы и Связи с Общественностью по направлению `Digital'. Хочу поблагодарить вас, что согласились пройти интервью в рамках данной работы. Фокус исследования заключается в выявлении специфик Facebook как платформы для продвижения онлайн курсов, как отдельной категории товаров, на примере Skyeng. Результатом данной работы будет выявления инсайтов данного сегмента и построение стратегии для перформанс продвижения в социальной сети Facebook. Разговор будет длиться около 30-35 минут и будет записан на диктофон с целью дальнейшей расшифровки. Вся информация и данные являются конфиденциальными и не подлежат распространению. Все ответы будут использованы исключительно в целях исследования и представлены анонимно.
БЛОК 1: Вводные вопросы 1. Расскажите, пожалуйста, немного о себе: где вы работаете в данный момент и какую позицию в компании занимаете? 2. Скажите, пожалуйста, как давно вы работаете в сфере онлайн-образования? 3. Расскажите, какие вы видите перспективы развития данного направления? 4. Что входит в перечень ваших задач как специалиста? 5. Скажите, пожалуйста, какова специфика вашей платформы (направление)?
БЛОК 2: Онлайн платформы 6. На что обращают внимание разработчики при создании онлайн курса? Какие базовые составляющие онлайн-платформы? 7. Какая тенденция развития онлайн-платформ? На что делается упор при разработке (продвижения)? 8. Как вы думаете влияет ли «интерактивность» курса на вовлеченность пользователя? Не могли бы вы рассказать, как это отображается на вашей платформе? 9. Насколько важна роль получения сертификатов? 10. Существует ли тенденция к мобилизации онлайн-курсов (гибкие индивидуальные программы)? 11. Верно ли, что формат геймификации внедряют на онлайн-платформы? 12. Какая основная мотивация для прохождения курса, чем руководствуется пользователь при выборе платформы? 13. Если говорить о привлечении клиентов, какой канал коммуникации наиболее эффективный? (опционный вопрос) 14. Как вы отслеживаете ассоциированные конверсии? Аналитика? 15. У образовательной сферы длинный цикл жизни клиента и нужно довольно много времени, чтобы прогнозировать LTV, а от этого уже идут рекламные бюджеты, например. Проблема в том, что LTV считается с лагом в несколько месяцев и экономическая ситуация, и продукт, и конкуренты меняются.
БЛОК 3: Заключительная часть Большое спасибо за интересную беседу и участие в исследовании. Результаты работы будут представлены по завершению проекта. Хорошего вечера, до свидания!



Приложение 2



Приложение 3



Приложение 4

ГАЙД

Facebook

БЛОК 0. Вступительная часть Добрый день! Меня зовут Валерия, я студентка 4-го курса Рекламы и Связи с Общественностью по направлению `Digital'. Хочу поблагодарить вас, что согласились пройти интервью в рамках данной работы. Фокус исследования заключается в выявлении специфик Facebook как платформы для продвижения онлайн курсов, как отдельной категории товаров. Результатом данной работы будут выявления инсайтов данного сегмента и построение стратегии для перформанс продвижения в социальной сети Facebook. Разговор будет длиться около 30-40 минут и будет записан на диктофон с целью дальнейшей расшифровки. Вся информация и данные являются конфиденциальными и не подлежат распространению. Все ответы будут использованы исключительно в целях исследования и представлены анонимно.
БЛОК 1: Вводные вопросы 1. Расскажите, пожалуйста, немного о себе: где вы работаете в данный момент и какую позицию в компании занимаете? 2. Скажите, пожалуйста, как давно вы работаете в digital направлении? 3. Расскажите, пожалуйста, почему вас интересует performance marketing? 4. Что входит в перечень ваших задач как специалиста? 5. Скажите, пожалуйста, был ли у вас опыт работы с платформой Фейсбук и с сегментом онлайн-образования? да
БЛОК 2: Концептуализация и актуальность исследования 6. В чем заключается специфика подхода Performance направления? 7. Перечислите основные маркетинговые цели, с которыми вы работали? С какой системой атрибуции вы работаете? 8. Есть ли особенности продвижения отдельных сегментов товаров и услуг? Существует ли необходимость изучать отдельные отрасли для выявление инсайтов? Как это влияет на линейную работу команды?
БЛОК 3: Facebook инструменты продвижения 9. С какими площадками социальных сетей вы работаете? 10. В данной работе основным объектом изучения является Facebook. Не могли бы вы сказать, в чем основное отличие данной платформы? Насколько работа на этой площадке отличается от работы других социальных сетей? 11. Как работают алгоритмы Facebook? В чем заключается их особенность? 12. Сколько необходимо времени, чтобы Фейсбук получил достаточно данных для дальнейшей работы? 13. Каким образом Facebook оптимизирует полученные данные? Как достигает optimal spend? 14. Какие основные особенности площадки нужно учитывать при запуске новой рекламной кампании?
БЛОК 4: Выстраивание стратегии: 3W (Who/What/ Where) ? WHO (targeting - audience, reach, frequency) 15. С какими типами аудитории вы работаете на платформе Facebook? Влияет ли тип аудитории на подбор инструментов для продвижения? 16. Если основной задачей образовательной программы является привлечение клиентов, заполнение заявки, то какие поведенческие признаки подходят для такого запроса? (таргетинг) 17. Какие основные рекомендации можете дать для настраивания таргетинга для такого сегмента как онлайн образование? Насколько он должен быть узким? Фейсбукук нужно монять с фейсбук интернет ? WHAT (creative format - best practice) 18. Какие есть требования для креатива в таргетированной рекламе? Призывы к действию, использование болей, страхи, само предложение 4U - содель сфромулировать 19. Насколько важен CTA (call to action) для перформанс продвижения? 20. Существуют тенденция, что коэф конверсии у сторис формата выше, чем у натива? Зависит ли это от категории товара? В образовательной ленты с сторисом 21. Какие инсайты для продвижения необходимы для продвижения сегмента онлайн-образования? ? WHERE (placement - channel) 22. Какое самое большое заблуждение касательно плейсментов? Верно ли суждение: чем шире плейсмент, тем лучше срабатывают алгоритм Фейсбука? 23. Нужно или не нужно делить аудиторию Инстаграма от аудитории Фейсбука? Есть ли отличия?
БЛОК 5: Заключительная часть Большое спасибо за интересную беседу и участие в исследовании. Хорошего вечера, до свидания!

И: расскажите о себе, где вы работаете и какую должность занимаете?

Р: добрый день Валерия, меня зовут Виктория Фомина, я работаю в рекламном агентстве мв ком, работаю там уже почти два года, занимаюсь перфоманс размещением в социальных сетях.

И: сколько лет вы работаете в диджитал направлении?

Р: Где то в районе 10 лет,

И: Почему вы остались в этой сфере?

Р: Потому что эта сфера молодая, эта сфера интересная, быстроразвивающаяся, и дающая возможность развиваться мне в том числе, а так же зарабатывать деньги конечно.

И: что входит в перечень ваших основных задач?

Р: в перечень моих задач входит ведение клиентов, разработка стратегий ведения клиентов в онлайн сетях, ну и консультация каких то клиентов на первых этапах разработки стратегии.

И: был ли у вас опыт работы с платформой фейсбук и с онлайн образовательным сегментом.

Р: Да. был.

И:В чем заключается специфика перфоманс направления?

Р: Специфика перфоманс направления состоит в том что нам необходимо от потребности клиента разработать стратегию в результате осуществления которой мы будем охватывать ту аудиторию которая отвечает запросам клиентов.