Оплат мало для автостратегии
Сотни записей на пробный, но десятки оплат в неделю — для автостратегии Директа этого мало. Виртуальные конверсии уплотняют сигнал в 5–15 раз и кампания начинает учиться на деньгах.
Платформа для онлайн‑школ и EdTech AI‑маркетинг и реклама
AI‑маркетинг и реклама
для EdTech
Тот же корпоративный AI‑стек, что у крупных ритейлеров и банков — в конфигурации под онлайн‑школу. Учим Директ и VK на проведённом пробном и оплате курса, а не на кнопке «записаться на пробный».
- Оптимизация по оплате, а не по записиЗаписей на пробный сотни, оплат — десятки в неделю. Учим кабинет на тех, кто реально дошёл до денег
- AI профили под цель обучения и стадию выбораХобби, экзамен, карьера, корпобучение — в реальном времени
- Работает через Яндекс МетрикуБольшинство клиентов подключаются через Метрику. Плюс amoCRM, Calltouch, UIS — там, где они есть
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов
Работаем с крупным, средним и даже малым бизнесом Подходим для проектов с рекламным бюджетом от 600 000 ₽ в месяц
Почему EdTech‑маркетинг застревает
Записей на пробный много, оплат — десятки в неделю, а кабинет учится на «нажал записаться»
Автостратегия видит сотни «лидов» в неделю и учится на них — но реально покупают единицы. Между записью и оплатой — пробный, дозвон методиста, решение в семье, сравнение со школами‑конкурентами. Учим кабинет на оплате, а не на кнопке «записаться» — и дополнительно учитываем тех, кто берёт пакеты и продлевает.
Учим на оплате, а не на записи
«Записал e‑mail» и «купил курс» — разные люди. Берём из CRM статус оплаты и учим Директ на тех, кто реально дошёл до денег. Пакеты, продления и апсейл подключаем сверху — отдельным сигналом ценности.
Цикл — недели от рекламы до оплаты
Между записью на пробный и оплатой — пробный урок, звонок методиста, сравнение со школами‑конкурентами, согласование с родителем. Окно обучения кабинета закрывается раньше. Модель предсказывает оплату на визите — кабинет учится сразу.
Холодные пробные — в минус
Школьник без согласия родителя, охотник за бесплатным контентом, преподаватель‑конкурент, бот — уходят в кабинет минус‑целью. Автостратегия перестаёт бегать за этим типом «лидов».
Что внутри пакета
Один контракт — весь AI‑маркетинг для онлайн‑школы
Перфоманс по концу воронки, аудиторные сегменты, антибот, AI профили, брендформанс и медийка, аналитика и опросы — под одним движком. Работаем через Метрику, amoCRM, Calltouch и UIS. LTV‑слой подключаем опционально, поверх перфоманса.
Перфоманс по концу воронки
Виртуальные конверсии на квал‑лида, проведённый пробный, оплату. Минус‑цели на холодных и недозвон.
Аудиторные сегменты
Пять уровней теплоты по вероятности оплаты. Корректировки ставок в Директе и VK без дробления кампаний.
Антибот
Три слоя ML‑защиты на дорогом EdTech‑клике. Скликивание режется до списания бюджета.
LTV‑слой (опционально)
Поверх перфоманса: учёт пакетов и продлений. Подключается, если у вас есть подписки или длинные программы.
Брендформанс и медийка
Средние этапы воронки и охват ближе к будущей оплате — для длинного цикла выбора школы.
AI профили, опросы, аналитика
Цель обучения и роль (ученик/родитель/корп), голос покупателя, многоканальная атрибуция, AI‑инсайты.
A Главный продукт для EdTech
Учим кабинет на проведённом пробном и оплате — а не на «нажал кнопку записаться»
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. Это — основной продукт; LTV и ценность пакета подключаются сверху, отдельным слоем.
Виртуальные конверсии · глубина воронки
Предиктивная перфоманс‑оптимизация
Десятки оплат в неделю — нормально 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.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Google Ads
- Яндекс Метрика
- amoCRM
Что мы решаем
- 01
Кампании выходят из «обучения»
Виртуальные конверсии уплотняют сигнал, кампания начинает реально оптимизироваться — даже если оплат в неделю немного.
- 02
Учим на проведённом пробном, а не на записи
«Записался на пробный» и «дошёл до пробного» — разные люди. Берём из CRM статус и учим Директ на тех, кто действительно встретился с преподавателем.
- 03
Минус‑цели: холодные и недозвон
Записался ради бесплатного материала, не ответил на звонок методиста, оставил левый телефон, бот — уходят в кабинет отрицательным сигналом. Автостратегия перестаёт за этим бегать.
- 04
Оптимизация на оплате и продлении
Модель предсказывает оплату на визите, кабинет учится на денежном уровне сразу — не дожидаясь, пока ученик вернётся через 3 недели и продлит подписку.
B Аудиторные сегменты
В EdTech клик дорогой, а ретаргет на «всех зашедших» сжигает бюджет на любопытных
Половина зашедших — те, кто 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.
Предиктивный ретаргетинг
Аудиторные сегменты по теплоте
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.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Яндекс Метрика
- Google Tag Manager
Что мы решаем
- 01
Корректировки ставок без дробления кампаний
Не надо плодить отдельные кампании под аудиторию. Внутри одной — пять полос ставок по вероятности оплаты.
- 02
Предиктивный ретаргетинг на готовых платить
Догоняем рекламой только тех, у кого вероятность оплаты заметная. Не платим за показы охотникам за бесплатным контентом и коллегам‑преподавателям.
- 03
Видно, какие кампании приводят оплаты
Сразу понятно, какие кампании дают будущих учеников, а какие — красивые цифры визитов и записей. Бюджет перетекает к первым.
- 04
Сегмент «смотрел тарифы · читал отзывы»
Поведение на сайте — в EdTech мощный сигнал. Кто открыл цены, был на странице преподавателей, дочитал отзывы — уходит в горячий сегмент.
C Защита бюджета
В EdTech клик дорогой, а конкурентам выгодно скликивать
В нише репетиторов и онлайн‑школ конкурент — десятки школ, которые видят вас в поиске каждый день. Скликивание становится бизнес‑моделью. Три слоя ML‑защиты, заточенные под дорогой клик.
Защита дорогого клика
Адаптивный антибот
Эвристика + общая ML‑модель + ваша персональная модель сайта. Скликивание режется до списания бюджета, ботные записи на пробный уходят в кабинет минус‑целью.
Работает с
- Яндекс Директ
- Рекламная сеть Яндекса
- VK Реклама
Что мы решаем
- 01
Скликивание конкурентами
У школ‑конкурентов прямой мотив скликивать ваш бренд и ВЧ‑запросы вроде «онлайн школа английского». Антибот ловит паттерны и закрывает доступ к бюджету.
- 02
Подавление плохих площадок РСЯ
На дорогом EdTech‑клике каждая ботная площадка — десятки тысяч в день впустую. Минусуем автоматически.
- 03
Минус‑цели на ботные записи
Бот заполнил форму на пробный — уходит в кабинет минус‑целью. Автостратегия не учится на «заявках», на которые методист всё равно не дозвонится.
- 04
Чистая аналитика
В отчётах остаётся живой трафик: ботные визиты и клики помечены и отфильтрованы. CR считается по тому, что есть, а не по шуму.
D LTV‑слой — опционально, поверх перфоманса
Если у вас есть пакеты и продления — учим кабинет ещё и на размере чека
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 ещё и размер первой оплаты и прогноз продлений. Подключаем тем, у кого есть подписки или длинные программы.
Value‑based bidding · LTV
Покупаем похожих на долгих учеников
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.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- Google Ads
- Яндекс Метрика
- amoCRM
Что мы решаем
- 01
Покупаем похожих на тех, кто берёт пакеты
Берём из CRM учеников, которые купили 30–60 занятий разом, и передаём их вес в кабинет. Учимся на тех, кто реально кормит школу, а не на «типичной заявке».
- 02
Прогноз LTV на момент визита
Модель оценивает ценность ученика ещё до первой оплаты. Кабинет получает её сразу, а не через 3–6 месяцев — когда обучаться уже поздно.
- 03
Меньше разовых и «охотников за пробным»
Один пробный за 990 ₽ не окупает воронку онлайн‑школы — такие лиды получают пониженный вес. Бюджет смещается к тем, кто берёт длинные программы.
- 04
Учитываем продление и второй курс
Ученик часто стоит больше своего первого пакета: продлевает подписку, переходит со школьной программы на ЕГЭ, со старта — на продвинутый. Прогноз продлений уходит в ставку.
E Длинный цикл — средние этапы воронки
Брендформанс и медийка — потому что между касанием и оплатой проходят недели
Перфоманс «по записи» не успевает поработать с тем, кто только выбирает школу. Подключаем средние этапы воронки и закупаем охват ближе к будущей оплате.
Брендформанс
AI объединяет охват и перформанс в одну воронку. Оптимизация по средним этапам и вероятности оплаты — покупаем не показы, а будущих учеников.
охват → оплатасредние этапыассоциированные конверсии
Подробнее Медийная оптимизация
Программатик закупается с прицелом на поведение после показа. Каждый показ оценивается по вероятности привести оплату.
программатикоптимизация после показаскоринг охвата
Подробнее AI профили · стек для сайта
Не «заявка», а профиль ученика на каждом визите
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. Модель распознаёт цель обучения, уровень, готовность платить и роль в реальном времени, на каждом визите.
Узнаём цель обучения
Хобби, экзамен, карьера, корпоративное обучение — это разные мотивации, разные тарифы и разная готовность платить. AI размечает каждого посетителя, дальше всё подстраивается само.
Понимаем роль: ученик или родитель
Ребёнок выбирает «что интересно», родитель — «результат и цена». На один URL они получают разный первый экран и разную форму записи на пробный.
Стадия выбора школы
«Только зашёл по ВЧ» и «третий визит, открыл тарифы и отзывы» — разные стадии. Ставка, скрипт методиста и форма заявки подстраиваются под неё.
Уровень знаний и тариф
Beginner, intermediate, подготовка к экзамену, продвинутый — разные программы. AI считывает уровень по поведению на сайте и подсказывает релевантный курс.
Похожие на долгих учеников
Берём из CRM учеников, которые отучились 6+ месяцев и продлевали подписку, и строим профиль «похож на долгого ученика». Реклама ищет таких же.
Подсветка для методиста
В CRM рядом с записью на пробный видно: «родитель, ребёнок 14 лет, цель — ОГЭ, читал отзывы 6 минут, похож на долгих учеников». Скрипт первого звонка пишется сам.
Живой пример AI‑профиля
Посетитель сайта онлайн‑школы английского
РольРодитель · ребёнок 13–15 летуверенность 88 %
Цель обученияПодготовка к ОГЭ · результатуверенность 81 %
УровеньPre‑intermediateуверенность 74 %
Стадия выбораСравнивает 2–3 школыуверенность 91 %
Готовность платитьПакет 30+ занятийуверенность 79 %
Похожесть на долгихПохож на тех, кто учится год+уверенность 86 %
Действие в маркетинге:+30 % к ставке в Директе, ретаргет на кейс «ОГЭ · результаты учеников», на сайте — первый экран про подготовку к экзамену и результаты, скрипт методиста — «разговор с родителем, акцент на результат и пакет на учебный год».
Полный разбор AI профилей Передаём в Метрику, VK и GTM
В аналитике и кабинетах — в реальном времени, без персональных данных.
Кастомные профили под ваши задачи
«Похож на долгого ученика», «активный выбор», «корпоративный закупщик» — обучаются на ваших оплатах из CRM.
Один сайт — разные первые экраны
Школьник видит «преподаватели и интересные форматы», родитель — «результаты и тарифы», корп‑закупщик — «обучение команды и отчётность». Без отдельных лендингов.
Подсветка в CRM для методиста
Менеджер видит профиль до первого звонка. Скрипт пробного, тариф и следующий шаг — под цель и готовность платить.
Интеграции
Главный источник данных — Яндекс Метрика
Большинству клиентов хватает Метрики, чтобы запустить перфоманс‑оптимизацию по концу воронки. amoCRM, Calltouch и UIS добавляем там, где они есть, чтобы дотянуться до статусов оплат и дозвонов.
Яндекс Метрикаосновной канал
Яндекс Метрика
Базовый источник: визиты, цели, поведение, события. На ней работает 95 % клиентов. Этого достаточно, чтобы учить кабинет на концу воронки.
amoCRMCRM
amoCRM
Статусы по пробным, оплаты, причины отказа. Передаём в кабинеты как плюс‑ и минус‑сигналы — в реальном времени, когда у клиента есть amoCRM.
Calltouchколл‑трекинг
Calltouch
Методист дозванивается до ученика по телефону. Целевые звонки и их разметка идут в обучение автостратегий.
UISколл‑трекинг
UIS
Альтернативный колл‑трекинг. Дозвоны, длительность, статус — в модель и в кабинеты.
REST APIлюбая CRM / LMS
Своя CRM или LMS
Если у вас самописная CRM или платформа обучения — подключаемся через REST API. Статусы пробных и оплаты по вашей схеме.
Директ · VK · Googleкабинеты
Возврат сигнала
Виртуальные конверсии, минус‑цели и аудиторки уходят в кабинеты автоматически.
Старт — на Метрике, без сложного интегра.Достаточно дать доступ к Метрике — обучение модели стартует с первого дня. CRM и колл‑трекинг подключаем, если они нужны для концовки воронки.
Голос ученика и родителя
Между визитом и оплатой — обсуждение в семье и сравнение со школами‑конкурентами. AI опросы дают увидеть эту паузу
В EdTech решение принимает не один человек, а ученик + родитель + иногда репетитор. Если не знаете, что в их разговорах обсуждается — рекламируете не то, ставите неверные тарифы и теряете оплаты на ровном месте.
Барьеры до оплаты
«Что мешает оплатить курс прямо сейчас?» — тем, кто провёл пробный, но не покупает. AI кластеризует ответы: цена, расписание, преподаватель, формат, сомнения родителя.
Цель обучения и стадия
«Вы только присматриваетесь или уже выбираете между 2–3 школами?» — стадия меняет и ставку в Директе, и скрипт первого звонка методиста.
Конкуренты и альтернативы
«С какими школами ещё сравниваете?» — живой список конкурентов в вашем сегменте. Идёт в брифы маркетинга и в возражения для методиста.
Готовые гипотезы для маркетинга
AI не просто складывает ответы в табличку — он их кластеризует и выдаёт гипотезы: «60 % барьеров — вопросы про преподавателя, добавьте на первый экран». Эти инсайты идут в CRO, в скрипты методистов и в брифы для медийки.
F Аналитика
Воронка от первого касания до оплаты — и шесть моделей атрибуции
EdTech‑путь — десятки касаний за недели и месяцы: блог, бесплатный материал, пробный, отзывы, второй пробный, оплата, продление. Last‑click врёт, Метрика обрезает на 30 днях. Многоканальная атрибуция показывает, какие кампании реально приводят оплаты.
Многоканальная атрибуция · AI‑инсайты
Воронка от касания до оплаты
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.
Что мы решаем
- 01
Видим всю воронку, а не «запись на пробный»
Метрика теряет события через 30 дней, в EdTech продление дозревает дольше. Воронка от первого касания до продления собирается на нашей стороне.
- 02
Шесть моделей атрибуции
Last‑click, first‑click, линейная, позиционная, u‑shaped, с затуханием. Сравниваете рядом и видите, какие кампании реально влияют на оплату.
- 03
AI‑инсайты по аномалиям
Не нужно глазами листать дашборд: AI сам подсвечивает, что выручка по каналу X упала, а кампания Y стала приводить только разовые пробные.
Как мы встраиваемся
Без замены кабинетов, агентства и CRM — подключение за 1–2 недели
Тег на сайт, доступ к CRM и кабинетам — и стек собирается. Работаем поверх вашего, не вместо него.
- 01
Один тег на сайт
Скрипт и проброс ключевых событий. Без изменений в Директе и Метрике.
- 02
Подключение CRM
Подключаемся через Метрику — этого хватает большинству клиентов. amoCRM, Calltouch и UIS добавляем там, где они есть. Своя CRM или LMS — через REST API.
- 03
Работаем с вашим агентством
Подключаемся как технологическое плечо к вашему агентству. Кабинеты, команда и процессы остаются на своих местах.
- 04
Запуск с замером на A/B
Модели учатся под ваши программы и цикл выбора. Эффект меряем на контрольной группе: CPA по оплате, доля пакетов, LTV ученика.
Почему мы для EdTech
Корпоративный AI‑стек, который умеет работать с EdTech‑воронкой — а не «ещё одна оптимизация по записи на пробный»
№1
Корпоративный AI‑стек
FINNEXT 2025, «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024. Те же модели — в конфигурации под EdTech.
↧
Глубина воронки
Учим кабинет на проведённом пробном и оплате — а не на форме. Холодных и недозвон минусуем. LTV‑слой включается сверху — для пакетов и продлений.
AI
AI профили учеников
Цель, уровень, готовность платить, роль (ученик/родитель/корп) — в реальном времени, на каждом визите.
+
Работаем с вашим агентством
Подключаемся как технологическое плечо. Работаем через Метрику, amoCRM, Calltouch и UIS. Для своих CRM и LMS — REST API.
РФ
Данные в контуре РФ
Своя инфраструктура, ФЗ‑152, реестр программ для ЭВМ. Без выноса за контур.
∞
Без квот на объёмы
Не считаем модели, события, профили, опросы. Один контракт, нужный объём — всё внутри.
