CUD.NEWS

Центр Градостроительного Развития

Александр Калинин (Smartis): Чем застройщику помогает правильная работа с данными

В сложных экономических условиях принято «затягивать пояса» и максимально сокращать расходы. Урезается рекламный бюджет, пересматриваются все необязательные траты. «Под нож» зачастую попадают и цифровые решения для работы с данными, потому что застройщику может показаться, что сейчас ему не до исследований и глубокого изучения пути клиента. Почему такой подход – большая ошибка и как правильно работать с данными в кризис, в авторской колонке для CUD.NEWS («Центр Градостроительного Развития») рассказал Александр Калинин, руководитель по развитию бизнеса Smartis.

Александр Калинин (Smartis): Чем застройщику помогает правильная работа с данными
Фото: Smartis

В кризис многие застройщики отмечают снижение количества продаж. Но они не знают, что зачастую это происходит из-за неправильной работы с данными. В период нестабильной экономической ситуации крайне важно внимательно их собирать и анализировать, ведь именно информация о клиентах, их покупательском поведении поможет понять, какие каналы остаются эффективными и какие маркетинговые кампании приносят результат.

Омниканальность для эффективного сбора данных и коммуникаций с клиентами

Прежде всего важно убедиться, что все обращения клиентов фиксируются и обрабатываются, по ним собираются все данные. Дело в том, что сегодня клиенториентированный застройщик вынужден использовать всё больше каналов для коммуникации с клиентами: мессенджеры, социальные сети, виджеты на сайте, формы обратной связи, а также привычные всем звонки и почту. Ведь клиент должен иметь возможность задавать вопросы там, где ему удобно.

Плюс современный пользователь не готов долго ждать ответ. Если ему не отвечают – он уходит к конкурентам. Естественно, за таким количеством каналов застройщику сложно уследить. И мы убедились в этом, проведя исследование рынка недвижимости. Количество пропущенных звонков у застройщиков доходит до 30-40%, они не успевают обрабатывать обращения с форм обратной связи, часть из них теряется, а значит, потеряны и сделки.

С учетом того, что стоимость привлечения лида в недвижимости очень высокая, бизнес несет убытки. Низкий уровень клиентского сервиса снижает лояльность. И пока картина именно так и выглядит: обращения через чаты и мессенджеры обрабатываются долго и непрофессионально, звонки распределяются неравномерно, сотрудники загружены чрезмерно, поэтому качество обработки обращений снижается, не исключены ошибки. 

В такой ситуации первое, что нужно сделать – объединить все коммуникации застройщика в одном интерфейсе и не пропускать обращения клиентов, быстро реагировать на них. В этом помогут омниканальные платформы. В едином интерфейсе менеджеры смогут:

∎ обрабатывать звонки;
∎ получать уведомления о новых обращениях;
∎ отвечать на сообщения из мессенджеров;
∎ использовать шаблоны быстрых ответов;
∎ обмениваться с лидами файлами и документами;
∎ отслеживать историю взаимодействия с клиентами и статистику;
∎ перенаправлять обращения коллегам, например, отделу продаж;
∎в любой момент возвращаться к нужному чату, найти его можно через поиск.

  Цифровизация продаж в девелопменте: отказываемся от бумаг, закрываем офисы, «дрессируем» искусственный интеллект...

Омниканальность для современного застройщика — важный инструмент, который принесет ему массу преимуществ:

∎ никаких потерянных или пропущенных обращений, упущенных сделок. Вместо этого — простое и быстрое взаимодействие с лидами, данные о которых будут занесены в систему в полном объеме;
∎ полные данные помогут маркетологам подробнее проанализировать путь клиента и оптимизировать каждый этап воронки продаж;
∎ кроссплатформенные коммуникации без необходимости ограничивать клиентов в выборе каналов;
∎ оптимальное распределение нагрузки на операторов за счет возможности переключать клиента на нужного специалиста;
∎ рост числа клиентов и количества продаж за счет улучшения клиентского сервиса: быстрый и простой контакт повышает лояльность к бренду;
∎ возможность обрабатывать обращения как в офисе, так и в пути или на объекте, благодаря мобильной версии омниканальной платформы.

Такие инструменты есть у нас в Smartis. Данные из омниканальной платформы могут автоматически поступать в другие системы, например, в систему сквозной аналитики, чтобы видеть путь клиента и работать с проблемами, которые на нем возникают.

Исследование пути клиента и бизнес-показателей в системе сквозной аналитики

Все собранные по клиентам данные система сквозной аналитики превращает в простые и понятные бизнес-показатели. Благодаря этому застройщик сможет принимать решения на основе реальных метрик.

Сквозная аналитика сшивает воедино данные из веб-аналитики, коллтрекинга, рекламных кабинетов и CRM, позволяет оптимизировать воронку продаж, каждый отдельный ее этап под поведение разных целевых аудиторий и повысить конверсию, найти новые точки роста. Также она помогает контролировать работу отдела продаж, изучать эффективность разных проектов и направлений.

Застройщики выбирают сквозную аналитику, чтобы:

∎ снизить долю рекламных расходов (ДРР);
∎ избавиться от фрода;
∎ оптимизировать рекламный бюджет, отключив неэффективные каналы.

Но далеко не все девелоперы пользуются преимуществами инструмента. Часто у девелопера нет качественно собранных данных или он принимает решения при матчинге сделок ниже 50%. Застройщику известны только 30-40% источников лидов, а по остальным 60-70% сделкам он не знает, какой маркетинговый канал их привел.

Другая ситуация – застройщик не использует CRM или сотрудники, обрабатывающие обращения, не заносят в нее данные, либо вносят неполностью или с ошибками, среди них нет ключевой информации, например, контактов. В результате не видно полного пути клиента, нет понимания, в какие каналы вкладываться, нет информации по сделкам и обращениям. Системе сквозной аналитики неоткуда черпать данные. Поверхностные данные и формальный подход к их сбору – ключевая проблема, из-за которой сквозная аналитика не сможет полноценно работать и помогать застройщику достигать бизнес-целей.

  Захар Вальков (Radius Group): ESG 2022, или что общего у нас с Tesla?

И наоборот, если данные заполняются качественно, поступают из всех источников, то грамотному маркетологу, который умеет пользоваться сквозной аналитикой, не составит труда за час-полтора найти слабые места и точки роста. Например, он может увидеть в отчете невыполнение плана по продажам, каналы, у которых показатели ниже, чем у остальных. Скажем, не реализован бюджет на контекстную рекламу. В таком случае можно проконтролировать открутку рекламы.

Дальше он сделает сплит по бот-трафику в Яндексе и увидит показатель, например, в 13%, а это точка роста и возможность сэкономить. Сплит показал, что изменилось соотношение бюджета: его перераспределили из поиска в РСЯ. В итоге маркетолог оптимизировал рекламный бюджет на 500 000 рублей, принял меры для выполнения плана продаж и вернул долю РСЯ в нужное положение.

При правильном подходе, тщательном и комплексном сборе данных, матчинге сделок от 70% и умении корректно интерпретировать данные из отчетов, сквозная аналитика экономит застройщикам миллионы рублей, помогает ставить реальные коммерческие цели и достигать их, решать возникающие проблемы. Например, с помощью сквозной аналитики Smartis застройщик ГК «ФСК» перераспределил бюджет на маркетинг и отключил неработающие каналы. Алгоритм верификации лида помог девелоперу сократить ДРР на 12,7%, сохранив количество продаж.

Post-view-анализ медийной рекламы

У нас с ГК ФСК, который мы только что упомянули, был еще один кейс, отлично иллюстрирующий возможности post-view-анализа в работе с данными застройщика. Остановимся на нем подробнее.

Маркетинговый отдел в компании постоянно тестирует новые гипотезы, с целью улучшить ключевые показатели: увеличить прибыль и сократить рекламные расходы. Некоторое время назад он взял на вооружение новый инструмент — post-view-аналитику охватных медиа. Она связала просмотры рекламы с верхним уровнем воронки продаж застройщика, чтобы оценить эффективность digital-каналов не по гипотезам, предположениям, косвенным метрикам, а по конкретным бизнес-показателям: встреча, договор, сделка.

ГК «ФСК» использовали охватные медиа как оффлайн (TV-реклама и реклама на радио), так и онлайн (медийная реклама, digital audio). Причем, как оказалось, один и тот же лид может мигрировать по каналам. Застройщику было важно понять, в рекламу в каких медиа стоит инвестировать больше средств и какие для этого выбрать форматы, таргетинги, источники. Post-view полностью решает проблему учета миграции лидов из канала в канал, но учитывает только онлайн-медиа. Маркетологам зачастую интересно, клиент, купивший квартиру, видел только баннер или еще и ролик в сети. Post-view в этом смысле — революционный инструмент. Он позволяет посчитать, насколько то или иное охватное медиа повлияло на принятие решения клиента о покупке недвижимости.

  Владимир Щекин (группа «Родина»): Инвестиции, которым не страшны моль, время и мода

Вот как работает post-view-аналитика в сфере недвижимости:

1. Клиент увидел рекламный ролик или баннер застройщика в сети. Post-view-аналитика зафиксировала просмотр и присвоила пользователю обезличенный идентификатор с помощью AdTracker;
2. Спустя время клиент вернулся и зашел на сайт компании (или в социальные сети). Система распознала его по обезличенному идентификатору и связала данные, полученные на первом этапе;
3. Застройщик начал взаимодействие с клиентом, и через 10 дней (условно) он купил квартиру.

Благодаря правильно построенной сквозной воронке и особенностям бизнес-процессов ГК «ФСК», застройщику удалось отследить все этапы касания клиента с брендом и оценить вклад отдельных охватных медиа, а также конкретного ролика, который стал «отправной точкой» для сделки.

Конечно, в сфере недвижимости множество просмотров ролика или баннера могут привести только к одному клику. И все же, системе Post-view-аналитики необходимо корректно распределить вес состоявшихся сделок между performance- и медийными каналами и оценить их роль в принятии решения о покупке.

В качестве наиболее релевантной математической модели для этого выбрали модель Шепли. Она позволяет оценить вклад разных рекламных касаний в результат. Оставалось интегрировать post-view-аналитику в процессы оптимизации. Результат получили быстро, убедившись в работоспособности и реализуемости модели. Команда ГК ФСК использовала данные о post-view-конверсиях по модели Шепли. Количество конверсий удалось увеличить на 80%, сократив их стоимость почти на 40%.

А еще компания получила возможность прозрачно управлять медийной рекламой. Застройщик может менять медиаплан, тестировать новые форматы, основываясь на реальных данных, а не на гипотезах. Результативность ряда каналов выросла в 4-5 раз, а других — почти не изменилась или снизилась.

Подведем итоги

Лид в сфере недвижимости стоит дорого. В кризис тестировать гипотезы и новые рекламные каналы – рискованная затея. Работа с данными позволяет избежать необоснованных трат, сократить ДРР, увеличить лояльность клиентов и количество продаж. В этом поможет омниканальное взаимодействие с клиентами, сквозная и post-view-аналитика.

Если застройщик выстраивает маркетинговые кампании не по гипотезам, а на основе реальных данных – он может видеть эффективные и убыточные каналы, управлять этим процессом и четко понимать, в какие из них инвестировать. Такая уверенность в кризис – ключевое преимущество цифровых инструментов и работы с данными для застройщика.

Автор: Александр Калинин

03 марта 2023 12:11


АКТУАЛЬНО