Перформанс-маркетинг для
ИТ-соревнования Data Fusion Contest
За 6 недель привлекли 1 540 регистраций на международные ML‑соревнования, перевыполнили KPI на 40% в узком и перегретом профессиональном сегменте. Вместо стандартной рекламной кампании выстроили управляемую performance-архитектуру с системным тестированием гипотез, креативом как инструментом сегментации и четкой ролевой моделью каналов.
ИТ-холдинг Т1
t1.ru
Data Fusion Contest 2025 — международное соревнование по машинному обучению, организованное ИТ-холдингом Т1 и ВТБ. Проект ориентирован на опытных специалистов и профильных студентов.
Цель
за ограниченный срок обеспечить выполнение KPI по привлечению релевантной профессиональной аудитории для участия в Data Fusion Contest.
Подход и решение
Наша задача заключалась в точном управлении вниманием узкой профессиональной аудитории. Поэтому мы выстроили архитектуру продвижения вокруг трех принципов: тестирование гипотез, управляемый креатив и многоканальная модель.
Привлечь не менее 1 100 регистраций за 6 недель
Обеспечить высокий процент (≥70%) релевантных участников
Преодолеть скепсис аудитории через корректную коммуникационную модель
Оптимизировать воронку привлечения в условиях ограниченного времени.
Нужно было сформировать доверие в профессиональном сообществе, а не просто привлечь регистрации
Целевая аудитория
Практикующие дата-саентисты и ML-специалисты, 20–35 лет, или студенты профильных направлений
Психологический драйвер:
Желание интеллектуального вызова
Возможность подтвердить свою экспертизу
Участие в проекте, который признаёт профессиональное сообщество
Эмоциональный барьер:
Недоверие к «очередному» конкурсу
Сомнение в реальной сложности задач
Опасение потратить время без ощутимой ценности
Креатив как performance-инструмент
Сделали ставку на креатив как на полноценный performance-инструмент и выстроили систему тестирования смыслов.
Разработали 17 гипотез: тестировали нейтральные макеты и мемы, понятные в ИТ-сообществе. Всего в работе было 35 креативов в разных форматах, включая пять видеороликов.
Каналы
VK Реклама
Telegram ADS
Спецпроекты
Посевы
Codenrock
Hackathons.pro
Креативы решали разные задачи:
Прогрев и снятие скепсиса
Акцент на статус организаторов
Информация о большом призовом фонде
Апелляция к интеллектуальному вызову
Отдельным направлением стали креативы с внутриотраслевым юмором и мемами. Мы рассматривали их не как развлекательный формат, а как инструмент точного попадания в профессиональное сообщество.
Также разработали 5 видеороликов
Такие креативы выполняли сразу две функции:
Сегментация аудитории
Мемы отсекали нерелевантный трафик, так как понятны только специалистам в ML
Снижение скепсиса
Коммуникация переставала восприниматься как реклама и выглядела как часть инфополя, в котором живет аудитория
В результате именно этот тип креативов показал наилучшие performance-метрики
CTR выше по сравнению с нейтральными макетами
больше доля качественных лидов за счет точного попадания в контекст аудитории
выше конверсия в лид
Каналы и инструменты
Мы выстроили мультиканальную модель с четким распределением ролей:
За 6 недель реализовано 67 запусков при планируемых 32.
Яндекс.Директ (Поиск, РСЯ, медийная реклама)
работа с аудиторией, уже интересующейся ML-конкурсами и хакатонами
VK Ads и Telegram Ads
точечная работа с профессиональными сегментами и ретаргетинг
Посевы в Telegram
формирование доверия через профильные каналы и экспертную среду
Специализированные платформы Codenrock, Hackathons.pro, Hackathonsrus
попадание в ядро аудитории с максимальной релевантностью
Статистика рекламного канала Яндекс.Директ
протестировали 22 гипотезы: 12 первичных и 10 дополнительных
Охват: 1 380 248
CTR: 0,30%
CR в лид: 1,1%
Самые конверсионные объявления за время рекламной кампании в Яндекс.Директ
Статистика рекламного канала Яндекс.Директ Медийная реклама
Охват: 357 554
CTR: 0,14%
Ср. цена клика: 45 руб.
CR в лид: 0,28%
Статистика рекламного канала VK Ads
протестировали 8 гипотез: 6 основных и 2 дополнительные
Охват: 138 509
CTR: 0,25%
Ср. цена клика: 27,26 руб.
CR в лид: 0,21%
Статистика по спецпроектам и посевам
Посевы — 39 запусков.
Codenrock
Hackathonsrus
Hackathons.pro
Охват: 174.000
Самые конверсионные посты по количеству лидов
Проект развивался короткими спринтами с еженедельной корректировкой гипотез на основе фактической аналитики. Неэффективные связки отключались оперативно, рабочие — масштабировались. Это позволило избежать «выгорания» аудитории и удержать стабильную конверсию в условиях перегретой категории.
Работа с барьерами доверия
На старте часть аудитории демонстрировала скепсис: «очередной конкурс», «непонятная ценность», «сомнение в уровне задач».
Мы переработали коммуникационные акценты:
усилили репутационную составляющую организаторов
сделали прозрачной механику участия
подсветили интеллектуальную сложность и профессиональный статус мероприятия
Это позволило перевести интерес из формального в осознанный и повысить долю качественных регистраций
Сложность проекта
Узкая аудитория
Объем сегмента ограничен, а повторные касания быстро приводят к выгоранию
Требование к качеству
Нужно было одновременно обеспечить объем, качество и профессиональный уровень участников
Сверхсжатые сроки
2 недели на подготовку и продакшен, 6 недель на достижение результата
«Проект Data Fusion Contest стал для нашей команды настоящим испытанием на скорость, гибкость и качество решений. Мы заходили в кампанию с очень сжатыми сроками и пониманием, что стандартные механики здесь не сработают. Результат в +40% к KPI и высокий процент качества лидов — это следствие не одного удачного хода, а системной работы на каждом этапе проекта»
Виктория Смоленцева
Результаты проекта
Креативы с элементами внутриотраслевого юмора показали лучшие результаты среди всех протестированных гипотез. Они дали более высокий отклик аудитории, обеспечили рост качества лидов за счет точного попадания в профессиональный контекст. Мемы также помогли увеличить долю релевантных участников.
1 540
регистраций (+40% к KPI)
79%
качественных лидов
2,5+ млн
охват
20 000+
отклико́в
Data Fusion Contest получил профессиональный пул участников и усилил позиционирование соревнований как значимого события для ML-сообщества.
Следующий проект