GeekBrains — одна из крупнейших платформ онлайн-образования в России. У нас несколько направлений обучения — программирование, дизайн, маркетинг, управление, аналитика и не только. Наш основной продукт — обучение на факультетах GeekUniversity. Это курсы по подготовке специалистов уровня middle. За время обучения студент изучает теорию, отрабатывает практику, работает в команде и занимается полноценными проектами. А после выпуска мы его трудоустраиваем. Разумеется, пройти такую обширную программу за пару месяцев невозможно.

Обучение на факультете GeekUniversity длится больше года. Поэтому в сравнении с краткосрочными курсами оно обходится дороже. Вложить более 100 тысяч рублей в обучение — серьёзное решение, которое нужно обдумать. Чтобы студенты понимали, за что платят, на странице продукта есть программа обучения.

Но в 2019 году у нас появилась гипотеза, что такой формат лендинга не идеален. Страница перегружена, поэтому пользователи просто не долистывают до формы заявки. И мы придумали ход, который, помимо прочего, открыл перед нами новые возможности.

Форма сбора данных

Перед нами стояла задача: дать студентам полную информацию об обучении, но при этом облегчить лендинг. Поэтому на странице продукта мы оставили только самое интересное из программы и разместили форму, которую нужно заполнить, чтобы посмотреть программу курса целиком.

Потенциальный студент вбивает контакты и получает ссылку на презентацию по теме. (А мы получаем его почту, которая в будущем нам пригодится.)

В качестве MVP мы залили презентации на облако и подставляли ссылки в письмо по названию продукта. Но программы курсов постоянно обновляются, появляются новые факультеты, поэтому письма приходилось дорабатывать не реже раза в неделю. В какой-то момент получилось, что email-маркетологи заняты только тем, что обновляют письма.

Совместно с разработчиками мы автоматизировали процесс. Ссылка на презентацию автоматически подтягивалась в письмо в соответствии с запросом, который прикручен к кнопке формы получения программы курса.

Вот как это работает: с лендинга в Emarsys приходит API-запрос, по которому отправляется письмо. Подставить в него всю ссылку технически невозможно. Но мы решили этот вопрос. В теле запроса передаётся параметр landing_slug, который уникален для каждого продукта. Его в любом случае присваивают курсу при выкатке, а значит это не создаёт дополнительных проблем разработчикам и сильно снижает нагрузку на маркетологов. Через переменную параметр подставляется в ссылку. И пользователь, получая письмо, видит презентацию с программой именно того курса, который его интересует.

Этим мы закрываем задачу познакомить потенциального студента с программой курса, чтобы ему было проще принять решение. Но самое интересное только начинается!

Цепочка писем

Мы предположили, что пользователь, который получает презентацию, максимально прогрет. Он долистал лендинг до формы запроса, заинтересовался подробностями, ввёл свой email. Казалось бы, он вот-вот оплатит курс. Но здесь в дело могут вмешаться разные факторы. Например, он просматривает программу и не находит чего-то, на что рассчитывал. Или читает отзывы о GeekBrains и находит негативный. Или просто отвлёкся — что угодно может помешать.

Но у нас есть его email, который мы получили благодаря форме сбора данных. Мы также знаем, что он открывает ящик хотя бы время от времени — письмо с программой он же прочитал. А потому, выждав некоторое время, мы проверяем его по трём критериям:

1. Заявка на покупку.
2. Выставленный счёт.
3. Оплата.

Если пользователь не удовлетворяет ни одному из них, то на него запускается цепочка писем.

В первом письме мы мягко напоминаем пользователю о его выборе: предлагаем забронировать место на факультете без обязательств. На скриншоте ниже — универсальный текст, но пользователь видит название именно того продукта, которым он интересовался.

Это персонализированное письмо. Но важную роль также играет принцип социального обязательства. Бронирование места на потоке действительно можно отменить в любой момент безо всяких последствий. Но исследования показывают, что декларирование «да, покупаю» значительно снижает опасность, что человек передумает.

После этого мы делаем паузу и снова проверяем пользователя по трём критериям — мы же не хотим отправлять ненужные письма. Если он вновь проходит фильтр, отправляем ему следующее письмо.

К этому моменту у пользователя было слишком много возможностей передумать. Поэтому, чтобы не потерять его совсем, мы предлагаем ему ограниченную по времени скидку. А через неделю, если ею не воспользовались, напоминаем, что она скоро сгорает.

В итоге эта цепочка из трёх писем только за первые четыре месяца принесла компании 31% прямых оплат от всего email-канала.

Что в итоге

Маркетологи часто гордятся креативными ручными рассылками с уникальным авторским дизайном под каждый инфоповод и продающим копирайтом. Это действительно круто, но далеко не всегда целесообразно. Бо́льшая часть пользователей этих рассылок никогда не увидит. В итоге время маркетологов, дизайнеров, верстальщиков тратится зря.

При этом хорошо продуманные автоматические триггеры встречаются гораздо реже. А ведь именно они способны приносить значительную часть денег в пассивном режиме. Можно заработать гораздо больше, если подойти к вопросу не с креативной, а с системной стороны.

Помните: дайджесты мы пишем для души, а деньги делает автоматика.