Как застройщику прирастить конверсию с поддержкою данных о клиентах | Статьи SEOnews

Как застройщику прирастить конверсию с поддержкою данных о клиентах | Статьи SEOnews
Ульяна Гончарова Product Manager Smartis У каждого застройщика есть потенциальные клиенты, которые взаимодействуют с компанией: заходят на сайт, кликают по рекламе, расписываются в соцсетях, звонят, пишут, но не приобретают. Каждодневная работа девелоперов дозволяет генерировать великие объемы данных по таковым клиентам. Но почти все застройщики испытывают трудности как со сбором, так и с правильным внедрением приобретенной инфы. 

О том, как привлечь новейшие сделки при поддержки собранных ранее данных о клиентах, ведает Ульяна Гончарова, Product Manager Smartis.

Почти всем застройщикам знакома ситуация, когда человек активно отыскивает жилище, но что бы ему ни предложили – ничего не подходит. Это означает, что девелопер не может попасть в потребности клиента. Чтоб пожелания клиента совпали с способностями застройщика, их необходимо «подружить». Посодействуют в этом клиентские данные: какие квартиры интересуют, сколько разов посетил сайт, какой бюджет и т.д. Таковым образом, застройщик сумеет сделать клиенту релевантное предложение.

Какими посещают данные о клиентах

Они могут быть:

  • собственными (first party data) . Это сведения первого порядка, собранные без помощи других, к примеру, усилиями менеджеров по продажам либо операторов call-центра, которые заносят информацию в CRM;
  • из посторониих источников (second party data) . Данные второго порядка. К примеру, маркетинговое агентство проводит ивент и в рамках мероприятия собирает и передает застройщику сведения; 
  • агрегированными из различных источников (third party data) . Информация третьего порядка. К примеру, исследование поведения покупателей на базаре недвижимости.

Главно собирать как можнож больше данных, не фокусируясь на каком-то одном типе, чтоб получить очень беспристрастную картину: с виджетов, из чатов и мессенджеров, web-аналитики, телефонии, FMS, коллтрекинга, CRM. Застройщики часто пренебрегают этот главный шаг, поэтому что не осмысливают ценность.

Благодаря комплексной работе с данными застройщик сумеет:

  1. Отключить маркетинговые показы для нецелевой аудитории в performance-каналах, тем самым повысив качество трафика и оптимизировав маркетинговый бюджет на 7-15%. 
  2. Отыскать новейшую релевантную аудиторию в performance-каналах (схожую на ту, которая теснее покупала либо забронировала недвижимость) . 
  3. Выяснить процент вероятности фрода в обращениях. 
  4. Повысить ставки для «теплых» и реально заинтересованных целевых клиентов в performance-каналах, чтоб прирастить конверсию и уменьшить цикл сделки.

В итоге девелопер:

  • привлекает новейших покупателей и получает больше целевых обращений; 
  • сокращает стоимость привлечения клиентов.

Начинать необходимо со сбора полных данных. Чтоб проверить, как отменно это происходит, застройщику главно убедиться, что он:

  • знает все места взаимодействия клиента с компанией (CGM) ;
  • фиксирует события клиента и очень их «оцифровывает»; 
  • собирает очень доскональную информацию о каждом событии клиента; 
  • автоматизирует сбор данных в бизнес-процессах; 
  • собирает согласия на сбор данных.

Данные собраны: что далее

Разрозненный громадный массив данных необходимо объединить воедино, чтоб они дополняли друг дружку. И здесь теснее не обойтись без особых приборов, которые обязаны посодействовать застройщику смонтировать данные, при этом из различных источников в единичный путь клиента:

  • зафиксировать сессию каждого покупателя на любом сайте застройщика;
  • найти различные устройства 1-го клиента, благодаря технологии cross-device;
  • связать показы медийной рекламы с историей каждого клиента.

Главно, чтоб не было ограничения по медли хранения данных, а информация собиралась вокруг конкретного клиента, агрегируя всё. Проанализировав ее можнож понять, какая догадка сработала лучше, что стоит масштабировать, а что – отключить. Сквозная аналитика дозволяет отслеживать эффективность каждой гипотезы вплоть до сделки и дает ответы на вопросцы:

  • где есть тесные места в сборе данных; 
  • в каких сценариях необходимо использовать больше пользовательских данных;
  • как эффективнее заавтоматизировать сбор данных; 
  • что поменять в маркетинговой кампании.

Далее необходимо активировать собранные данные, чтоб использовать полученную информацию в рекламных стратегиях. Образцовый сценарий активации данных: распознали потенциального клиента, проявили ему определенный креатив из маркетинговой кампании, по нему юзер заходит на сайт, переходит по виджету с более симпатичным для него УТП (неповторимым торгашеским предложением) и совершает сделку. 

Но образцовый сценарий работает не постоянно. В таком случае можнож отыскивать новейшие подходы – тестировать гипотезы, проверять эффективность доп креативов, интегрировать маркетинговые агентства, партнеров в работу с базой клиентов и собранными данными. Потому что данные изменяются каждый день, главно каждодневно отправлять им новейшую информацию и автоматом обновлять аудиторные данные в теснее запущенных кампаниях. 

Активация данных предугадывает несколько сценариев: 

1. «Минусацию» негодной аудитории 

Чтоб убрать из показов нецелевую аудиторию, необходимо выбрать сектор (спам, фрод, теснее покупавших либо забронировавших клиентов и т.д.) , указать маркетинговые кабинеты с активной маркетинговой кампанией, запустить сценарий и отслеживать итог на дашборде. 

2. Сегментацию аудитории 

Просегментировав клиентскую базу по различным характеристикам, застройщик сумеет понять, к примеру, сколько клиентов увлекается однокомнатными квартирами, кому нужна ипотека, кто из их закачивает информацию о недвижимости в PDF с сайта. Конструктор умеет сегментировать данные по хоть какому параметру. Творение сектора занимает 3 минутки и учитывает не разрозненные данные, а поочередные события конкретного клиента. 

Как ГК «Эталон» работает с данными 

Главной целью внедрения Smartis.CDP было понижение стоимости трафика и целевых событий юзеров, доборной – скопление базы данных о клиентах. Сейчас, благодаря полному комплексу программных решений, у ГК «Эталона» есть сведения более чем о миллионе «цифровых персон». 

Их употребляют рекламщики и аналитики застройщика – они сегментируют данные по необходимым аспектам в зависимости от задач и рекламных активностей. 

  • Сценарий «Минусация» посодействовал сэкономить бюджет без применения доп приборов при закупке маркетингового трафика (результаты в рамках A/B-тестирования в Яндекс.Директ) :
    •  11% CPC от стоимости закупки трафика; 
    • 20% CPL от стоимости целевых обращений, визитов в кабинет; 
    • 40% CPA от стоимости первичного целевого обращения (SQL) . 

• Стратегия по поиску схожих аудиторий принесла застройщику 2,2% ДРР по секторам «купившие» и «забронировавшие» недвижимость бизнес-класса в Москве. 

Подведем итоги 

Девелоперы часто отрицаются от внедрения новейших приборов и технологий, считая, что из-за этого могут утратить данные либо для настоящей работы продукта придется перестроить всю экосистему. Но почти все застройщики теснее сообразили, что невероятно оставаться конкурентоспособным без цифровизации бизнес-процессов. Сейчас необходимо принимать решения, основываясь на настоящих пользовательских данных, чтоб меньше расходовать на рекламу и больше продавать.

Статьи

Добавить комментарий

Нам важно знать ваше мнение. Оставьте свой отзыв или ответ

    • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
      heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
      winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
      worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
      expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
      disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
      joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
      sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
      neutral_faceno_mouthinnocent

Комментариев 0

Обновления на форуме