1. Zmienna skuteczność kampanii rekrutacyjnej – problem z atrybucją źródeł

Kontekst:

Uczelnia publiczna prowadziła kampanię rekrutacyjną na studia podyplomowe. Główne kanały to: Google Ads (search i display), Facebook Ads, influencerzy na YouTube, newslettery oraz mailing do bazy własnej. Większość budżetu początkowo trafia do Google Ads.

Problem:

Po trzech tygodniach kampanii wskaźnik konwersji z Google Ads wygląda na niski, co wywołuje presję, by ograniczyć budżet. Dane z Google Analytics pokazują jednak, że wielu użytkowników wraca po czasie – najczęściej po otwarciu mailingu lub bezpośrednim wejściu z zakładki.

Dodatkowo uczelnia stosowała model atrybucji typu „last click” (czyli ostatnie kliknięcie przypisuje całą zasługę konwersji jednemu kanałowi). W takim modelu to mailing wydawał się najbardziej efektywny, ponieważ użytkownicy finalizowali rejestrację klikając link z wiadomości e-mail.

Działanie:

Zespół decyduje się na wdrożenie analizy wielokanałowej i zmianę modelu atrybucji na position-based, w którym:

• 40% zasługi przypada na pierwszy kontakt użytkownika z marką (np. kliknięcie reklamy Google),

• 40% – na ostatni kontakt (np. kliknięcie linku w mailu),

• 20% – dzielone jest między pozostałe interakcje pośrednie.

Odkrycie:

Analiza pokazała, że choć użytkownik finalnie zapisywał się z maila, to pierwszym punktem styku była reklama Google. Google Ads nie był nieskuteczny – był inicjatorem ścieżki decyzyjnej. Gdyby zespół ocenił skuteczność tylko przez pryzmat ostatniego kliknięcia, błędnie uznałby kampanię Google za nieopłacalną.

Wniosek:

Dane jasno wskazały, że decyzja o cięciu budżetu Google Ads mogłaby zaburzyć skuteczność całej kampanii. Zmiana podejścia do analizy efektywności pozwoliła lepiej zrozumieć realną wartość poszczególnych kanałów i mądrze alokować środki.

2. Wysoki współczynnik odrzuceń – błędy w treści strony zapisu

Kontekst:
Platforma edukacyjna B2C promuje nowy kurs online z zakresu psychologii. Kampania kieruje użytkowników z reklam Meta Ads na dedykowany landing page z formularzem zapisu.

Problem:
Google Analytics i Hotjar pokazują bardzo wysoki bounce rate – ponad 80%. Mimo sporego ruchu konwersje są śladowe.

Działanie:
Zespół analizuje heatmapy i nagrania sesji użytkowników, aby zrozumieć zachowanie osób odwiedzających stronę zapisu.

Odkrycie:
Kluczowe informacje (terminy, forma kursu, certyfikat) są ukryte pod rozwijaną zakładką. Użytkownicy nie widzą ich przed kliknięciem „zapisz się”, co powoduje rezygnację.

Wniosek:
Drobny błąd w strukturze treści na stronie miał ogromny wpływ na efektywność całej kampanii. Po przeprojektowaniu landingu wskaźnik konwersji wzrósł z 0,7% do 3,2%.

3. Różnice demograficzne w konwersji – segmentacja zmienia komunikację

Kontekst:
Instytucja oferująca kursy online z zakresu prawa i zarządzania prowadzi kampanię do dwóch grup wiekowych: 25–35 oraz 45–60+. Reklamy mają jednolity przekaz.

Problem:
Z danych Meta wynika, że młodsi użytkownicy klikają reklamy częściej, ale nie dokonują zapisu. Starsi klikają rzadziej, ale ich współczynnik konwersji jest znacznie wyższy.

Działanie:
Wprowadzenie segmentacji kampanii reklamowych i przygotowanie osobnych wersji komunikatów dla każdej grupy wiekowej.

Odkrycie:
Różnice w stylu komunikacji i oczekiwaniach grup były na tyle istotne, że uniwersalny przekaz obniżał skuteczność u obu odbiorców. Starsi użytkownicy lepiej reagowali na konkrety i certyfikaty, młodsi – na autentyczne opinie i dynamiczną formę.

Wniosek:
Dostosowanie treści reklam do demografii użytkowników znacząco zwiększyło skuteczność kampanii. Segmentacja pozwoliła w pełni wykorzystać potencjał obu grup.

4. Sygnały ostrzegawcze w lejku – porzucenia na etapie płatności

Kontekst:
Platforma edukacyjna sprzedaje subskrypcje kursów technicznych. Użytkownicy przechodzą przez lejek: strona kursu → koszyk → płatność.

Problem:
Google Tag Manager pokazuje, że aż 42% użytkowników porzuca proces zakupowy na ostatnim etapie – płatności.

Działanie:
Zespół przeprowadza testy A/B i analizę UX formularza płatności.

Odkrycie:
Formularz wymagał podania niepotrzebnych danych (adres fizyczny mimo cyfrowej usługi). Dodatkowo brakowało wygodnych metod płatności, jak Google Pay czy Apple Pay.

Wniosek:
Uproszczenie formularza i wprowadzenie szybkich metod płatności zmniejszyło porzucenia z 42% do 18%. Nawet drobne zmiany UX mogą przynieść wymierne efekty biznesowe.

5. Niska retencja uczestników – potrzeba analizy zaangażowania

Kontekst:
Kursy długoterminowe online (np. programowanie, analityka danych) mają wysoką sprzedaż, ale niską frekwencję na późniejszych etapach.

Problem:
Dane z LMS pokazują, że połowa uczestników przestaje logować się po pierwszym miesiącu. Szczególnie dotyczy to osób, które skorzystały z promocji cenowych.

Działanie:
Zespół segmentuje użytkowników po źródle zapisu i analizuje ich aktywność. Wdraża onboardingowe maile, alerty i webinary utrzymujące zaangażowanie.

Odkrycie:
Uczestnicy pozyskani z promocji są mniej zaangażowani i szybciej rezygnują z nauki. Brak onboardingowych działań utrwalał ten spadek.

Wniosek:
Analiza danych behawioralnych pozwoliła przewidzieć odpływ uczestników i wprowadzić działania zapobiegawcze. Sam zakup nie gwarantuje sukcesu – kluczowa jest ciągła aktywizacja.