82% więcej leadów przy CPL niższym o 17% dla sieci szkół Żak

Żak to ogólnopolska sieć szkół dla dorosłych, oferująca edukację w trybie zaocznym i online. Działa w 80 miastach w całej Polsce i od lat specjalizuje się w kształceniu dorosłych: od liceów ogólnokształcących i szkół policealnych, po szkoły medyczne, kursy zawodowe, specjalistyczne i medyczne.

Żak łączy elastyczne formy nauki z praktycznym podejściem i prostym systemem zapisów. Dzięki szerokiej ofercie kursów każdy może znaleźć ścieżkę rozwoju dopasowaną do swojego stylu życia i celów zawodowych.

Specyfiką biznesu klienta są dwa sezony rekrutacyjne w roku: rekrutacja letnia (maj–październik) oraz rekrutacja zimowa (listopad–marzec). Każdy z nich ma inną dynamikę, inny wolumen i inne oczekiwania budżetowe — a to oznacza, że skuteczność działań reklamowych trzeba oceniać w cyklach rekrutacyjnych, nie w kwartałach kalendarzowych.

Współpraca rozwijała się etapami: zaczęliśmy od projektu strony dla jednego z podproduktów, następnie prowadziliśmy pierwsze kampanie na TikToku, a docelowo przejęliśmy pełną obsługę Meta Ads wraz z produkcją kreacji i prowadzeniem kanałów organicznych.

Klient zdefiniował priorytety bardzo jednoznacznie: obniżyć CPL i dzięki temu pozyskiwać więcej leadów z tego samego budżetu. Nie chodziło o cięcie wydatków, a o ich efektywne wykorzystanie — tak, aby każda złotówka w Meta Ads przekładała się na realny kontakt do kandydata.

Działania rozpoczęliśmy od gruntownej restrukturyzacji — zarówno na poziomie struktury kampanii, jak i analityki, raportowania oraz podejścia do kreacji. Celem było zbudowanie skalowalnego i przejrzystego systemu reklamowego, który pozwala realnie optymalizować CPL i utrzymywać kontrolę nad wynikami w obu sezonach rekrutacyjnych.

Restrukturyzacja kampanii

Dotychczasowe działania prowadzone były w modelu „jedna kampania = jeden kierunek”, co przy ograniczonych budżetach skutkowało niską efektywnością — każda kampania zbierała zbyt mało danych, by algorytm mógł się czegokolwiek nauczyć.

Przebudowaliśmy cały system, grupując kampanie według kategorii produktowych, a nie pojedynczych kierunków. Dzięki temu każda kampania gromadziła znacznie większą ilość danych leadowych, co przyspieszyło wyjście z fazy uczenia się i poprawiło skuteczność optymalizacji. W efekcie kampanie zaczęły uczyć się szybciej i osiągać lepsze wyniki przy tym samym budżecie.

Ujednolicenie analityki

W odpowiedzi na problem z rozproszoną analityką wdrożyliśmy ujednolicony system pomiaru: jeden piksel obsługujący te same zdarzenia na wszystkich landing page’ach. Dzięki temu mogliśmy porównywać dane w sposób spójny — jabłka do jabłek, a nie jabłka do gruszek — i wyciągać wnioski o skuteczności poszczególnych działań na wspólnej podstawie.

Targetowanie kreacją zamiast targetowania zainteresowaniami

To był jeden z najważniejszych przełomów. Wcześniej każdy kierunek miał własne, ręcznie ustawiane targetowanie — kurs florystyczny kierowano do osób zainteresowanych kwiatami, kurs medyczny do zainteresowanych medycyną i tak dalej. Rozbijało to budżet na dziesiątki mikroskopijnych grup odbiorców.

Zmieniliśmy podejście: to kreacja mówi wprost, do kogo jest skierowana („kurs florystyczny”, „rejestratorka medyczna”), a dobór odbiorców zostawiamy algorytmom Meta, które potrafią czytać kreację. Pozwoliło to scalić kampanie, zwiększyć wolumen danych w kampanii i zestawie reklam, a w konsekwencji — istotnie skrócić fazę uczenia się i obniżyć koszt pozyskania kontaktu.

Nowy system pracy z kreacjami

Zamiast jednej grafiki wykorzystywanej przez cały sezon wprowadziliśmy regularną rotację i testowanie kreacji. Zespół kreatywny przygotowywał zestawy nowych grafik i komunikatów, testowanych i optymalizowanych na podstawie wyników.

Testowaliśmy różne poziomy przekazu:

• kreacje kategorialne (np. „kierunki medyczne w Żak”), gdzie użytkownik sam wybiera kierunek z oferty,
• kreacje kierunkowe pod konkretne kursy,
• kreacje w formacie UGC, które w wielu przypadkach okazywały się najskuteczniejsze.

Dodatkowo, prowadząc równolegle kanały organiczne klienta, mogliśmy wykorzystywać publikacje organiczne jako wstępny test kierunku komunikacji — kreacje, które zbierały dobre zaangażowanie, trafiały później do kampanii płatnych. Nad kreacjami do reklam i do social mediów pracowała ta sama osoba, co dawało spójność przekazu i szybszą iterację.

Priorytetyzacja: leady zamiast polubień

Zrezygnowaliśmy z kampanii o niskim wpływie biznesowym — zasięgowych, nastawionych na kliki i polubienia — i skupiliśmy budżet wyłącznie na działaniach leadowych. Ustaliliśmy z klientem jasny priorytet: liczba i koszt leadów są ważniejsze niż liczba polubień.

Trójwarstwowy system raportowania

Wprowadziliśmy system raportowania, który pozwala różnym zespołom po stronie klienta uzyskać informacje dopasowane do ich potrzeb:

• Poziom ogólny — łączna liczba leadów i CPL.
• Poziom produktowy — dane rozbite na główne kategorie (szkoły policealne, kursy roczne, szkoły medyczne, e-liceum, kursy online i offline), co umożliwia podejmowanie decyzji o alokacji budżetów.
• Poziom kierunkowy — skuteczność konkretnych kierunków (np. florystyka, stylizacja paznokci), pozwalająca określić, które z nich warto rozwijać.

Z czasem rozszerzyliśmy raportowanie o miejsce docelowe (dedykowany landing vs strona główna) oraz kohorty wiekowe w ramach każdej kategorii. Raportowanie per kreacja i per kierunek to podstawa, która pozwala nam reagować w trakcie sezonu — jeśli widzimy spadek skuteczności, przesuwamy budżet, nie czekając na koniec miesiąca.

Segmentacja i personalizacja komunikacji

Wprowadziliśmy podział na ruch nowy i remarketingowy oraz — co ważniejsze w tym projekcie — zróżnicowaliśmy komunikację na poziomie kategorii. Inne kreacje trafiały do osób zainteresowanych kursami florystycznymi, inne do kandydatów do szkół medycznych. Przy tak dużej liczbie kierunków to właśnie różnorodność komunikatów, a nie mikrotargetowanie, podniosła trafność przekazu.

Stopniowe skalowanie

W pierwszym etapie skupiliśmy się na najbardziej popularnych kierunkach wskazanych przez klienta, aby ograniczyć ryzyko i zbudować stabilną bazę wyników. Po uzyskaniu powtarzalnych efektów rozpoczęliśmy testowanie nowych kierunków i kategorii, co pozwoliło zwiększyć skalę przy zachowaniu docelowego CPL.

Skalowanie odbywało się razem z rosnącym zaufaniem klienta: budżet, którym zarządzamy w szczytowym miesiącu sezonu, jest dziś 2,5 raza większy niż przed startem współpracy — a koszt leada w tym samym czasie spadł o blisko jedną trzecią.

Wyniki analizujemy w cyklach rekrutacyjnych i zawsze w układzie: Meta Ads do Meta Ads, sezon do analogicznego sezonu rok wcześniej.

Rekrutacja letnia: maj–październik 2025 vs maj–październik 2024

To była nasza pierwsza rekrutacja na przejętym koncie — i pierwszy test, czy nowa struktura wytrzyma skalowanie.

Kluczowa obserwacja: zwiększyliśmy budżet o 65% i utrzymaliśmy koszt pozyskania leada na tym samym poziomie. W praktyce oznacza to, że konto zniosło skalowanie liniowo — a to rzadkość przy takim skoku wydatków, zwłaszcza w sezonie największej presji rynkowej. Liczba leadów wzrosła dokładnie proporcjonalnie do budżetu, mimo że pierwsze tygodnie sezonu pochłonęły restrukturyzacja i faza uczenia się nowych kampanii.

Rekrutacja zimowa: listopad 2025–marzec 2026 vs listopad 2024–marzec 2025

Druga rekrutacja pokazała pełny efekt zmian wprowadzonych latem — bo tym razem sezon startował już na uporządkowanym koncie.

Ponad dwukrotnie więcej leadów przy budżecie wyższym o jedną trzecią i CPL niższym o ponad 35%. Restrukturyzacja konta, ujednolicona analityka i zbudowana baza danych leadowych z rekrutacji letniej pozwoliły wejść w zimę z kampaniami, które nie musiały uczyć się od zera.

Dwie rekrutacje razem: maj 2025–marzec 2026 vs maj 2024–marzec 2025

W skali dwóch pełnych rekrutacji: wzrost liczby leadów o 82% przy wzroście budżetu o 52% i spadku CPL o 17%. Innymi słowy — leady rosły szybciej niż wydatki.

Zasięg i świadomość marki

W analizowanym okresie kampanie dotarły do 7,97 mln unikalnych użytkowników i wygenerowały ponad 116 mln wyświetleń oraz blisko 570 tys. kliknięć. Nie mierzymy jednak sukcesu kampanii poziomem zaangażowania — celem, który postawiliśmy sobie wspólnie z klientem, było przede wszystkim ustabilizowanie wydatków i zwiększenie liczby leadów. Dotarcie i zaangażowanie mają swoją wartość: budują świadomość marki i zasilają kampanie leadowe na dalszych etapach. Ale to zapisy do szkół, a nie wyświetlenia, decydują o tym, czy kampania się klientowi opłaca — i po tej stronie szukamy dowodu skuteczności.

Cele klienta zostały zrealizowane — ale są rzeczy, które z perspektywy czasu moglibyśmy zrobić lepiej. Nie ukrywamy ich, bo to właśnie wnioski z pierwszych dwóch rekrutacji pracują na wyniki obecnego sezonu, który zapowiada się na najlepszy w historii tej współpracy.

Rozkład budżetu w obrębie sezonu

Przez pierwsze dwie rekrutacje pracowaliśmy na budżetach ustalanych miesięcznie po stronie klienta — w praktyce rozłożonych względnie równomiernie. Dopiero w trzeciej rekrutacji, gdy mieliśmy własne dane z dwóch pełnych sezonów, mogliśmy wejść z konkretną rekomendacją: ograniczyć wydatki w maju i czerwcu, a zaoszczędzony budżet przenieść na lipiec i sierpień, czyli miesiące o najwyższym potencjale zapisów.

Wcześniej tej rekomendacji nie postawiliśmy — częściowo dlatego, że ani my, ani klient nie mieliśmy jeszcze pewności co do jakości danych historycznych, przygotowywanych zupełnie inaczej. Mimo że pierwsza rekrutacja zrealizowała target i była sukcesem, przy lepszej alokacji miesięcznej można było wyciągnąć z niej jeszcze więcej.

Przygotowanie na zmianę sezonu

Przejścia między rekrutacją letnią i zimową traktowaliśmy zbyt płynnie. Każda z tych rekrutacji ma inną strukturę popytu, inne kierunki-lokomotywy i inną dynamikę CPL — a plan kreatywny i budżetowy na moment przełączenia powinien być przygotowany z wyprzedzeniem, nie budowany w trakcie.

Brak planu B na wypadające kierunki

W trakcie jednego z sezonów kierunek, na który kierowaliśmy istotną część budżetu, został wycofany. Nie mieliśmy przygotowanego zaplecza kreatywnego — pięciu, sześciu gotowych kreacji na kierunki alternatywne — więc zamiast natychmiast przełożyć budżet i testować zamienniki, straciliśmy kilka tygodni sezonu na nadgonienie wolumenu.

Dziś do każdej kategorii utrzymujemy zapas przetestowanych kreacji zapasowych, a zmiany w ofercie klienta traktujemy jako element planowania ryzyka, nie jako zdarzenie losowe.

Sukces kampanii dla Żaka przełożył się na realny wzrost liczby leadów i wymierną poprawę efektywności kosztowej. Dzięki gruntownej restrukturyzacji konta, ujednoliconej analityce, nowemu podejściu do kreacji i konsekwentnemu testowaniu udało się zbudować stabilny, skalowalny system pozyskiwania zapisów do szkół i kursów.

Co istotne, efekt nie był jednorazowy. Pierwsza rekrutacja pokazała, że konto wytrzymuje skalowanie bez wzrostu CPL. Druga — że zbudowana wtedy baza danych i struktura pozwalają podwoić wolumen leadów przy jednoczesnym obniżeniu kosztu. To dobra ilustracja tego, że efekty pracy z agencją performance’ową rzadko widać w pełni po jednym miesiącu; tu potrzebny był pełny cykl rekrutacyjny, żeby zobaczyć skalę zmiany.

Co dalej

Współpraca z klientem trwa. Prowadzimy obecnie trzecią rekrutację letnią (maj–październik 2026) i już na tym etapie widzimy, że będzie to jeden z najlepszych sezonów w historii konta.

Case study zaktualizujemy o pełne podsumowanie tej rekrutacji po jej zakończeniu — na razie wszystko wskazuje na to, że kierunek jest właściwy, a założenia strategiczne się potwierdzają.