Comment les marques du secteur de l'éducation gagnent avec la recherche payante et la publicité sociale

Le marketing de l'éducation évolue rapidement et, ces derniers temps, il prend encore plus de directions à la fois. Entre les attentes des apprenants, les plateformes changeantes et les pressions internes pour faire travailler davantage les budgets, il y a beaucoup à gérer. Et les équipes chargées des médias payants sont souvent celles qui se trouvent au cœur de cette tension.

Quelques forces que tous les spécialistes du marketing de l'éducation ressentent en ce moment :

• La demande axée sur la carrière est en train de remodeler l'entonnoir. Des domaines comme les soins infirmiers, l'enseignement et l'ingénierie suscitent un vif intérêt de la part des étudiants, mais cette demande peut augmenter ou diminuer rapidement en fonction des signaux du marché de l'emploi.
• La personnalisation pilotée par l'IA place la barre plus haut. Les futurs étudiants veulent un contenu qui corresponde à leur parcours, et non des publicités génériques sur les programmes. Mais l'évolution des règles en matière de protection de la vie privée complique la mise en œuvre de cette personnalisation à grande échelle.
• Les comportements de recherche et de découverte évoluent. Alors que les étudiants se tournent vers le chat AI, les plateformes vidéo et la recherche sociale, il est de plus en plus difficile de prédire où les signaux d'intention apparaîtront - ou combien de temps durera le processus d'inscription.

Dans ce contexte, la recherche payante et les réseaux sociaux restent parmi les outils les plus adaptables dont disposent les spécialistes du marketing de l'éducation. Mais pour les utiliser à bon escient, il faut une approche plus réfléchie, basée sur la technologie. Les budgets doivent s'adapter à l'évolution des comportements du public. Le ciblage doit être ajusté en temps réel. Et les mesures doivent évoluer car l'attribution devient de plus en plus difficile.

C'est là que les bons outils - et la bonne équipe - commencent à faire la différence.

La technologie de la Skaibasée sur l'IA qui a façonné les études de cas à venir :

• Automatisation des campagnes: Accélérer la configuration, l'optimisation et la mise à l'échelle des campagnes en réduisant les étapes manuelles.
• Navigateur de budget: Optimisez l'allocation du budget entre les portefeuilles et les campagnes pour gagner en efficacité.
• Analyse des termes de recherche: Mettre en évidence les termes de recherche sous-performants afin d'améliorer les performances de la recherche payante.
• Audiences transmanche: Étendez la portée de l'audience à travers la recherche et les réseaux sociaux afin d'obtenir des performances plus cohérentes.
• Optimiseur de portefeuille: Équilibrez les budgets et les offres entre les campagnes pour atteindre plus efficacement les objectifs de performance.

Ogilvy : Augmenter le nombre de clients potentiels grâce à des services sociaux payants plus intelligents

L'équipe d'Ogilvy est intervenue pour aider un client du secteur de l'éducation déjà bien engagé dans la voie des médias payants. Le client optimisait manuellement ses campagnes sociales payantes tous les jours, en essayant d'équilibrer les performances avec les réalités d'une bande passante limitée. Les prospects arrivaient, mais la croissance était lente, et l'équipe savait qu'elle ne tirait pas le maximum de ce canal.

L'approche cross-canal d'Ogilvy a commencé par faire le lien entre le search et le social - en utilisant des audiences cross-canal pour recibler sur Facebook les prospects qui avaient participé à des annonces de search payantes. Cela a permis aux campagnes de disposer d'une base plus solide d'audiences à fort potentiel.

Ils ont ensuite fait appel à Portfolio Optimizer pour optimiser le budget et les enchères dans les domaines clés du programme : Campagnes de soins infirmiers, campagnes militaires et campagnes d'inscription générale. Grâce à l'automatisation des campagnes, qui permet de rafraîchir les créations lorsque les seuils de CPL sont atteints, l'équipe a pu suivre l'évolution des performances sans avoir à effectuer un travail manuel constant.

Un détail qui a compté : l'optimisation des données des pixels Facebook pour les lier aux résultats réels de la gestion de la relation client. Ce seul changement a permis à l'équipe d'avoir une visibilité beaucoup plus claire sur ce qui déterminait réellement les inscriptions, et pas seulement les clics.

Le résultat ? Un programme plus efficace, plus performant, et une équipe de clients qui pouvait enfin prendre du recul par rapport à la routine et se concentrer sur une stratégie plus large.

Résultats finaux :

• Augmentation de 40 % du nombre de clients potentiels
• Diminution de 28 % du coût par prospect
• Un gain de temps considérable pour l'équipe

WildFi : Augmenter les conversions et réduire les dépenses inutiles grâce à l'optimisation des recherches payantes

WildFi est confrontée à un défi commun aux agences de marketing éducatif : jongler avec des campagnes hautement segmentées pour de multiples programmes tout en gardant les coûts d'acquisition sous contrôle. Pour NUC University, la plus grande université privée de Porto Rico, cet exercice d'équilibre devenait de plus en plus difficile. L'université devait augmenter les conversions de recherche tout en réduisant les coûts d'acquisition, et ce à grande échelle pour plusieurs écoles et programmes.

WildFi s'est appuyé sur Budget Navigator et Portfolio Optimizer pour gérer plus efficacement les algorithmes d'enchères des éditeurs. Étant donné que chaque programme NUC nécessitait une segmentation et des stratégies d'enchères distinctes, cette capacité a permis à l'équipe d'optimiser la complexité, sans dépenser trop ou manquer des opportunités clés.

C'est dans l'analyse des termes de recherche que WildFi a réellement trouvé une efficacité supplémentaire. En identifiant rapidement les termes non convertibles et en éliminant les dépenses inutiles, l'équipe a permis à NUC d'économiser plus de 14 000 $ en seulement sept mois, ce qui représente un impact significatif pour tout programme de recherche payante dans le secteur de l'éducation opérant dans un secteur vertical concurrentiel.

Et comme ces économies se traduisaient directement par un trafic plus ciblé et de meilleure qualité, les performances en matière de conversion ont suivi.

Résultats finaux :

• Augmentation de 23 % des conversions liées à la recherche payante
• 14 750 $ économisés grâce à l'élimination des termes de recherche inefficaces

Conclusion : Le marketing de l'éducation devient de plus en plus complexe

La complexité du marketing de l'éducation ne ralentit pas. Si la gestion de la recherche et des réseaux sociaux était difficile auparavant, elle est sur le point de le devenir encore plus. Les comportements du public évoluent plus rapidement. Les plateformes modifient la façon dont les signaux d'intention apparaissent et l'endroit où ils apparaissent. Et la pression pour obtenir des résultats avec des budgets réduits ne fera qu'augmenter.

C'est pourquoi les outils pilotés par l'IA ne sont plus un luxe, ils sont essentiels. Il faut de l'automatisation, de l'intelligence et de l'adaptabilité pour gérer la complexité et tirer le meilleur parti de vos investissements marketing. Sinon ? Ces dépenses se retrouveront dans d'autres secteurs du département marketing qui peuvent avoir un impact plus important.

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