Оплат мало для автостратегии
Сотни записей на пробный, но десятки оплат в неделю: для автостратегии Директа этого мало.
Связываем выбор курса, пробное занятие и оплату. Обучаем Директ и VK на проведённых пробных и покупках, учитываем продления и ценность ученика.

От интереса к курсу — к оплате обучения
Стек переносит обучение с записи на пробный на оплату, цель обучения и реальные данные из Метрики и CRM.
Автостратегия видит сотни «лидов» в неделю и учится на них, но реально покупают единицы. Между записью и оплатой стоят пробный, дозвон методиста, решение в семье, сравнение со школами‑конкурентами.
Путь ученика от клика до денег
Сотни записей на пробный, но десятки оплат в неделю: для автостратегии Директа этого мало.
«Записал e‑mail» и «купил курс» это разные люди.
Между записью на пробный и оплатой идут пробный урок, звонок методиста, сравнение со школами‑конкурентами, согласование с родителем.
Школьник без согласия родителя, охотник за бесплатным контентом, преподаватель‑конкурент, бот: все они уходят в кабинет минус‑целью.
Перфоманс по концу воронки, аудиторные сегменты, антибот, AI профили, брендформанс и медийка, аналитика и опросы работают под одним движком. Работаем через Метрику, amoCRM, Calltouch, UIS и Rick.ai.
Виртуальные конверсии на квал‑лида, проведённый пробный, оплату.
Пять уровней теплоты по вероятности оплаты. Корректировки ставок в Директе и VK без дробления кампаний.
Три слоя ML‑защиты на дорогом EdTech‑клике.
Поверх перфоманса: учёт пакетов и продлений. Подключается, если у вас есть подписки или длинные программы.
Средние этапы воронки и охват ближе к будущей оплате, для длинного цикла выбора школы.
Цель обучения и роль (ученик/родитель/корп), голос покупателя, многоканальная атрибуция, AI‑инсайты.
AI‑модель оценивает вероятность оплаты на визите и отправляет в Директ и VK виртуальные конверсии, плюс минус‑цели на холодных и недозвон. Автостратегия впервые видит сигнал, на котором учится.
Десятки оплат в неделю нормальны для онлайн‑школы, но кабинету мало. Виртуальные конверсии переносят оптимизацию с записи на вероятную оплату и продление: кабинет видит сотни сигналов в неделю вместо десятков.
Где кабинет учится сейчас и где должен
Шесть продуктов вокруг перфоманс‑ядра. Выберите любой, чтобы посмотреть, как он работает на сайте онлайн‑школы.
Половина зашедших сравнивает 5 школ, читает блог или ищет бесплатный материал. AI делит посетителей на 5 уровней теплоты по вероятности оплаты, и корректирует ставки в реальном времени.
Каждому посетителю модель ставит уровень от 1 до 5 по вероятности оплаты. Сегменты уходят в Директ и VK: внутри одной кампании ставка растёт на горячих и падает на холодных, без дробления кампаний.
Пять уровней теплоты
Ставка меняется внутри одной кампании, без дробления на отдельные под каждый сегмент.
В нише репетиторов и онлайн‑школ конкурентов десятки, и все видят вас в поиске каждый день. Скликивание становится бизнес‑моделью.
Эвристика + общая ML‑модель + ваша персональная модель сайта. Скликивание режется до списания бюджета, ботные записи на пробный уходят в кабинет минус‑целью.
Три слоя защиты
Перфоманс «по записи» не успевает поработать с тем, кто только выбирает школу. Подключаем средние этапы воронки и закупаем охват ближе к будущей оплате.
AI объединяет охват и перформанс в одну воронку. Оптимизация по средним этапам и вероятности оплаты: покупаем не показы, а будущих учеников.
Программатик закупается с прицелом на поведение после показа.
На один сайт онлайн‑школы заходят: школьник, который ищет помощь с ЕГЭ; родитель, который выбирает курс ребёнку; взрослый, который меняет профессию; HR, которому надо обучить команду. Им нужны разные первые экраны, разные тарифы и разные ставки в Директе.
В аналитике и кабинетах в реальном времени, без персональных данных.
«Похож на долгого ученика», «активный выбор», «корпоративный закупщик» обучаются на ваших оплатах из CRM.
Школьник видит «преподаватели и интересные форматы», родитель «результаты и тарифы», корп‑закупщик «обучение команды и отчётность».
Менеджер видит профиль до первого звонка. Скрипт пробного, тариф и следующий шаг подстраиваются под цель и готовность платить.
В EdTech решение принимает не один человек, а ученик + родитель + иногда репетитор. Если не знаете, что в их разговорах обсуждается, вы рекламируете не то, ставите неверные тарифы и теряете оплаты на ровном месте.
«Что мешает оплатить курс прямо сейчас?» спрашиваем тех, кто провёл пробный, но не покупает.
«Вы только присматриваетесь или уже выбираете между 2–3 школами?» Стадия меняет и ставку в Директе, и скрипт первого звонка методиста.
«С какими школами ещё сравниваете?» Живой список конкурентов в вашем сегменте.
AI не просто складывает ответы в табличку, а кластеризует их и выдаёт гипотезы: «60 % барьеров это вопросы про преподавателя, добавьте на первый экран».
EdTech‑путь состоит из десятков касаний за недели и месяцы: блог, бесплатный материал, пробный, отзывы, второй пробный, оплата, продление. Last‑click врёт, Метрика обрезает на 30 днях.
Слой поверх Метрики, заточенный под EdTech: общая и многоканальная воронки от первого касания до оплаты и продления, шесть моделей атрибуции (включая u‑shaped и с затуханием), AI‑инсайты по аномалиям, прогнозы по аудитории.
Кому засчитать одну оплату
Last‑click отдаёт всю оплату ретаргету, u‑shaped делит её между блогом и последним касанием. В отчёте шесть моделей рядом.
Это не замена перфоманс‑оптимизации, а добавочный слой. Кто‑то купил три занятия и ушёл, кто‑то взял годовой курс на 120 000 ₽.
Передаём в кабинет не факт оплаты, а её денежный вес: размер пакета, прогноз продлений, ожидаемый апсейл на следующий курс. На тех же бюджетах портфель смещается: меньше разовых пробных, больше тех, кто учится годами.
Сколько месяцев платит ученик
Большинству клиентов хватает Метрики, чтобы запустить перфоманс‑оптимизацию по концу воронки. amoCRM, Calltouch, UIS и Rick.ai добавляем там, где они есть, чтобы дотянуться до статусов оплат и дозвонов.
Откуда берём
Мэтчинг без потери данных, без CSV и ручных выгрузок
Что уходит в Директ и VK
Кабинет учится на проведённом пробном и оплате, где в EdTech и есть деньги.
Скрипт на сайт, доступ к CRM и кабинетам, и стек собирается. Работаем поверх вашего, не вместо него.
Скрипт и проброс ключевых событий. Этого хватает, чтобы начать обучение на целях Метрики, без изменений в Директе и на сайте.
amoCRM, Calltouch, UIS и Rick.ai подключаем там, где они есть: так модель видит оплаты и дозвоны.
Подключаемся как технологическое плечо. Кабинеты, команда и процессы школы остаются на своих местах.
Модели учатся под ваши программы и цикл выбора. Эффект меряем на контрольной группе: CPA по оплате, доля пакетов, LTV ученика.
FINNEXT 2025, «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024.
Учим кабинет на проведённом пробном и оплате, а не на форме.
Цель, уровень, готовность платить, роль (ученик/родитель/корп) в реальном времени, на каждом визите.
Подключаемся как технологическое плечо. Работаем через Метрику, amoCRM, Calltouch, UIS и Rick.ai.
Своя инфраструктура, реестр программ для ЭВМ. Без выноса за контур.
Не считаем модели, события, профили, опросы. Один контракт, нужный объём, всё внутри.
Первый шаг
На встрече разберём воронку от выбора курса до оплаты. Соберём первый сценарий и договоримся, по каким данным оценивать результат.
Проведённое пробное занятие, оплата курса или продление обучения.
Курсы, заявки, посещение пробного и оплаты. Проверим передачу статусов из CRM.
Согласуем период наблюдения, стоимость оплаты и учёт возвратов или продлений.
Для первого разговора достаточно ссылки на сайт и описания задачи.
Обсудить первый сценарийПознакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.