ОПТИМИЗАЦИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ПРОЦЕССОВ ЧЕРЕЗ УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ: ИНТЕГРАЦИЯ ИИ В АНАЛИТИКУ НА ПРИМЕРЕ «ЯНДЕКС ОБРАЗОВАНИЯ»

OPTIMIZING MARKETING PROCESSES THROUGH MANAGEMENT DECISIONS: INTEGRATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO ANALYTICS USING «YANDEX EDUCATION» AS AN EXAMPLE

Molchanov Stepan Sergeevich

Postgraduate Student, Department of Management, Russian New University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрена специфика маркетинговых процессов в растущем сегменте EdTech, анализируя ключевые проблемы при работе с маркетинговой статистикой, обосновывая роль управленческого решения на основе данных и демонстрируя практический эффект от внедрения ассистента работающего на базе искусственного интеллекта в маркетинговую деятельность компании «Яндекс Образование».

ABSTRACT

This article examines the specifics of marketing processes in the growing EdTech segment, analyzing key challenges in working with marketing statistics, substantiating the role of data-driven management decisions, and demonstrating the practical impact of implementing an artificial intelligence powered assistant in Yandex Education's marketing activities.

Ключевые слова: EdTech; маркетинговые процессы; управленческие решения; аналитика данных; искусственный интеллект (ИИ); ИИ‑ассистент; рекламные кампании.

Keywords: EdTech; marketing processes; management decisions; data analytics; artificial intelligence (AI); AI assistant; advertising campaigns.

В наших реалиях рынок EdTech продуктов растет с каждым днем. Спрос на IT специальности не падает, как прогнозировали многие, а становится выше с каждым днем, так как новые сферы требуют развития. Главными игроками являются крупные BigTech компании, которые стараются развивать технологические направления в стране, тем самым создавая онлайн школы, джипититоры, курсы и поддерживая лучшие вузы страны. Но и малый бизнес не отстает: каждый день мы можем наблюдать, как открываются школы по робототехнике, ML-программированию для детей и обучению ИИ. Но тут же приходит вопрос качества услуг и навыков, предоставляемых разными компаниями. Многие люди могут стать жертвами некачественного продукта через инструменты маркетинга в надежде быстро и легко получить профильные знания и начать зарабатывать деньги. Таким образом, мы получаем достаточно объемный рынок, хотя он не так давно начал разрастаться. Цель статьи — продемонстрировать значимость системного подхода к построению маркетинговой стратегии в сфере EdTech, а также обосновать эффективность внедрения ИИ‑ассистентов для решения ключевых проблем маркетингового отдела. На примере кейса «Яндекс Образования» будет показано, как автоматизация сбора и анализа данных способствует оптимизации маркетинговых процессов и улучшению ключевых метрик.

Большое количество людей, работающих в сфере маркетинга на EdTech рынке, не понимает, как правильно выстраивать стратегии и как подчеркивать свои плюсы, не обманывая потребителя. Главная задача бренда состоит в том, чтобы проанализировать рынок, выявить ключевых для себя конкурентов, найти или придумать свою уникальность и начать выстраивать процесс построения маркетинговой стратегии. Если вы отвечаете за бренд крупной компании, который имеет совместные факультеты с ВУЗами и собственные очные программы с аккредитованными дипломами, то необходимо понимать, что, к примеру, онлайн курсы по Python не будут являться для вас конкурентом. Вы должны сравнивать себя релевантными себе брендами, иначе распыления в коммуникациях никогда не дадут вам притока абитуриентов на ваши программы.

Большой проблемой в маркетинговых отделах является работа со статистикой. Основываясь на собственном опыте, могу сделать вывод, что многие специалисты часто называют себя «креативной единицей», «гуманитарием», который не хочет тратить свое время на исследования цифр и работы с ними. Однако это необходимо, чтобы расти в компании и становиться настоящим менеджером. Роль маркетинговых показателей в принятии решений является ключевой, ведь без анализа и данных продвижение будет запускаться «в пустоту». С учетом развития ИИ сферы работа с данными становится все проще. Более того, при принятии управленческих решений все чаще можно ссылаться на помощь у ИИ-ассистентов. Теперь задача руководителей отдела маркетинга состоит в том, чтобы придумать новые пути по анализу рынка, собственных кампаний и тенденций, а правильно настроенный ИИ-ассистент поможет в этом.

Рассмотрим маркетинговый процесс в сфере образования подробнее. Он представляет из себя систему ходов в продвижении, которая нацелена на формирование правильного имиджа бренда и удовлетворенность целевой аудитории в образовательных услугах. Если сравнивать привычные нам B2C-компании с EdTech, то главными отличиями являются:

– цикл принятия решения потребителя: в сфере образования необходимо заинтересовать человека минимум за несколько месяцев до того, как он примет решение о поступлении на программу;

– отбор на вход: большинство крупных компаний продвигают совместные программы с вузами или собственные аккредитованные школы, где предоставляют только бесплатные услуги – следовательно, есть большой порог входа;

– репутационный аспект, где отзывы от учащихся могут быть важнее того, что вы расскажете в соцсетях;

– карьерные перспективы: каждый абитуриент хочет понимать, что его ждет по окончании той или иной программы.

Перечислим то, что важно учитывать при формировании маркетинговой стратегии, и выделим компоненты процесса в EdTech сфере:

1. Комплексный анализ аудитории и рынка, где необходимо выбрать позиционирование каждого отдельного продукта, изучить потребности абитуриентов и посмотреть, что уже есть на рынке в рамках продвижения и чем можно выделиться;
2. Позиционирование продукта, которое включает в себя формирование УТП;
3. Коммуникационная стратегия, где обязательно нужно понимать свою целевую аудиторию и стараться разговаривать на ее языке с помощью контента и каналов продвижения;
4. Работа с лояльностью потребителей, куда будет входить блок работы в комьюнити, который необходим в сфере образования;
5. Аналитика и работа с оптимизацией всех ключевых процессов, где главным будет тестирование гипотез, осмотр KPI и работа со стратегией.

Далее разберем критерии эффективности в маркетинге. Одним из главных является CPL (Cost per Acquisition), который показывает нам стоимость привлеченного клиента. Однако стоит помнить, что в сфере образования часто продвигают некоммерческое образование, поэтому финальный лид будет не тот, кто заплатил за товар, а абитуриент, который пришел на программу. Коэффициент рассчитывается по следующей формуле: расходы на рекламу разделить (:) на количество лидов. Предлагаю рассмотреть нестандартную метрику, которая очень важна конкретно в сфере образования, – это атрибуты БХТ замеров. Еще раз обращу внимание на то, что уже было сказано выше: в EdTech сфере потребителю требуется сильно больше времени для того, чтобы принять финальное решение. Поэтому такие атрибуты, как спонтанное знание бренда и рассмотрение среды конкурентов, можно ставить во главу показателей успешности вашей маркетинговой стратегии. БХТ замеры проводятся на протяжении всего года, где опрашивается определенная фокус-группа, и по результатам опроса вы можете видеть влияние ваших кампаний на фон в индустрии. Конечно, не стоит забывать про такие показатели, как CPC (Cost per Click), CPV (Cost per Visit), CPA (Cost per Action) и CPM (Cost per Mille).

Поднимая главный вопрос данной работы, стоит разобрать роль управленческого решения в оптимизации отдела маркетинга. В первую очередь руководитель должен быть нацелен на повышение эффективности процессов команды при минимальных затратах, куда будут входить такие аспекты, как диагностика проблемных мест, обработка ключевых метрик, генерация гипотез, внедрение и отслеживание результатов. Необходимо, чтобы решение руководителя всегда опиралось на данные. Также немаловажным фактором является оперативность в принятии решения, так как чаще всего при долгих размышлениях будет весьма непросто впоследствии занять лидирующие позиции на рынке. Умение использовать новейшие технологии в процессах сможет помочь достигать правильных и быстрых решений.

На сегодняшний день одним из самых эффективных способов выстраивания процессов является применение искусственного интеллекта. ИИ трансформирует маркетинговую аналитику за счет автоматизации рутинных операций и повышает точность прогнозов. Среди основных направлений применения ИИ можно выделить сегментацию аудиторий, где алгоритмы помогают выделяют группы пользователей по поведенческим паттернам, что помогает настраивать рекламные кампании более эффективно. В сфере оптимизации рекламных кампаний ИИ‑алгоритмы могут автоматически распределять бюджет между каналами и проводить A/B тесты креативов. Использование ИИ дает ряд преимуществ, включая сокращение времени на анализ данных (на 30-50%) и повышение точности прогнозов (до 85-90%) [1].

Далее разберем реальный кейс по внедрению ИИ в отдел Digital маркетинга на примере компании «Яндекс Образование». В компании есть большое количество продуктовых стримов, которые отвечают за развитие некоммерческого образования под эгидой Яндекса:

– Школа анализа данных – это двухгодичная программа по ключевым направлениям Computer Science и совместные магистратуры в технических ВУЗах. Отлично подходит для тех, кто хочет развить свои навыки в ML и инфраструктуре больших данных [2].

– Совместные программы в ВУЗах, таких как ВШЭ, МФТИ, ИТМО, СПБГУ и много других.

– Яндекс Лицей – это образовательное пространство, где изучают современные языки программирования, погружаются в промышленную разработку и осваивают новые технологии [3].

– Бесплатные IT‑интенсивы для студентов со всей России в лучших университетах страны, лекции от преподавателей «Яндекс Образования» и партнерских ВУЗов и работа над проектом в команде единомышленников [4].

– Яндекс Учебник – это полноценный набор материалов и программ для подготовки учеников к ЕГЭ и ОГЭ [5].

– Олимпиады, джипититоры и другие образовательные проекты.

Каждый из этих продуктов нуждается в маркетинговом продвижении, где одной из главных сложностей выступает необходимость в стратегии для каждого направления: настройка рекламных кабинетов, подбор релевантных блогеров, выбор ToV, реализация спецпроектов требует разных подходов.

Проведя опрос среди лидеров подразделений, которые не специализируются на работе с данными и аналитики, но которым важно понимать влияние их отдела на общий вклад в развитие компании (например, креативная студия или PR), нам удалось выявить главные проблемы при работе с данными:

1. Практически каждый маркетолог сталкивался с проблемой отсмотра и работы с аналитикой, которая хранится в разных местах у каждого продукта. Кто-то фиксирует результаты проектов в Excel таблицах, кто-то в дашбордах, а кто-то только в отчетных презентациях. Таким образом, при долгосрочном планировании очень тяжело построить целостную стратегию из-за отсутствия актуальных данных в едином виде.
2. 80% сотрудников не умеют пользоваться программами по ведению статистики, таких как Яндекс Директ, или созданию дашбордов в DataLens.
3. Большинство сотрудников не понимают формулировок на языке данных, им необходимо объяснение в привычном виде.

Таким образом, было необходимо придумать решение, которое поможет решить две базовые проблемы: объединить всю аналитику и статистику в едином месте и дать возможность сотрудникам получать информацию простым языком, с которой они сами смогут работать.

В данной ситуации одним из способов решения было внедрение ИИ-помощника через Телеграм бота. С учетом развития новых продуктов внутри приложения было принято решение провести исследование и попробовать создать собственного помощника внутри удобной социальной сети, который будет консолидировать в себе все статистические данные и отвечать на вопросы пользователей удобным для них языком с возможностью предлагать собственные гипотезы по улучшению маркетинговых кампаний. Перечислю, какие промты были придуманы изначально:

– Какой бюджет был потрачен на компанию «X»?

– Какие результаты в ключевых показателях мы получили (CPV, CPC, CPL)?

– Какие каналы отработали лучше всего?

– Что нужно сделать, чтобы оптимизировать аналогичную кампанию в следующем запуске?

Проведя тендер среди агентств, которые специализируются на создании и внедрении ИИ-помощников, был выявлен победитель по цене и предложению, которое дополнило базовый запрос, предложив реализовывать не только ответы по результатам кампании, но еще и по анализу рынка и трендов, что поможет работать наперед, допуская минимальное количество ошибок.

В итоге нам удалось создать AI-ассистента для автоматизации сбора и анализа данных из рекламных кабинетов, метрик и внешних источников, а также выявить аномалии, спрогнозировать KPI (ML), сгенерировать отчеты и рекомендации по оптимизации кампаний через чат-интерфейс на базе Alice AI.

За несколько месяцев работы с ассистентом компании удалось:

1. Ускорить принятие решений (сокращение времени на анализ данных на 20%);
2. Повысить релевантность коммуникаций и прирасти в показателе SoV на 7%;
3. Снизить CPL на 2%.

Так как ассистент запущен только в MVP версии, для данного этапа эти показатели являются перспективными: они помогут «Яндекс Образованию» еще более точно прогнозировать маркетинговое продвижение, экономить время сотрудников при работе с данными и еще больше автоматизировать ручные процессы.

Таким образом, внедрение ИИ‑ассистента в маркетинговые процессы EdTech‑компании демонстрирует значительный потенциал: автоматизация сбора и анализа данных не только ускоряет принятие управленческих решений, но и повышает релевантность коммуникаций, а также способствует оптимизации ключевых метрик. Опыт «Яндекс Образования» подтверждает, что интеграция ИИ позволяет преодолеть типичные проблемы отрасли, такие как работа с данными и нехватка аналитических компетенций у сотрудников, превращая их в конкурентные преимущества. Дальнейшее развитие таких решений откроет новые возможности для точного прогнозирования маркетинговых кампаний и масштабирования эффективных практик в сфере цифрового образования.

Список литературы:

1. Ming-Hui Huang, Roland T. Rust A strategic framework for artificial intelligence in marketing // Journal of the Academy of Marketing Science, Springer. 2021. vol. 49(1). Pp. 30-50.
2. Школа анализа данных. https://shad.yandex.ru/ (дата обращения: 29.01.2026).
3. Яндекс лицей: путь в IT начинается здесь. https://lyceum.yandex.ru/ (дата обращения: 29.01.2026).
4. Студкемпы Яндекс Образования: Бесплатные IT‑интенсивы для студентов со всей России в лучших университетах страны.. https://education.yandex.ru/studcamp (дата обращения: 29.01.2026).
5. Яндекс Учебник: Школьная информатика и математика, доступные каждому https://education.yandex.ru/uchebnik/main (дата обращения: 29.01.2026).