В середине 2020 года к нам и обратился московский девелопер с очень простой задачей: продать максимум квартир в 2-х новых ЖК как можно быстрее.
К сожалению, имя клиента назвать не могу, в процессе нашей работы у него отжали бизнес рейдерским захватом. К счастью все живы и здоровы, но ситуация малоприятная.
Согласно исследованию Яндекса интерес россиян к покупке недвижимости вырос в 2020 году на 43% и продолжает расти. Рынок разогрет льготной ипотекой.
Народ активно закупается недвижкой и хочет спасти деньги от инфляции пока действуют льготные ипотечные ставки. Вроде как халява продлится еще годик, так что есть шанс поднять неплохие деньги на этом мероприятии.
Стартовые данные:
рекламные кампании в контексте ведет крупное (именитое, и вот это вот всё) агентство,
сквозной аналитики нет,
CRM нет,
ежемесячно сливается бюджет ~200 000 руб. на каждую поисковую систему,
стоимость заявки неизвестна, никто ничего не считает.
В общем, классика. Думаю, подобная картина чуть ли не в половине российских бизнесов, как бы не больше.
Сегментация покупателей
Большинство клиентов на рынке жилья являются мультиканальными. Перед покупкой недвижимости клиент взаимодействует с девелопером через различные маркетинговые каналы в среднем от 2 до 10 раз.
Средние значения по принятию решения о покупке недвижимости:
~25% в первую неделю;
~30% в первые 2 недели;
~370 дней — максимальный срок принятия решения.
Под каждый целевой сегмент мы создали собственные ценностные предложения, которые транслируются в рекламных кампаниях. В итоге у каждого сегмента потенциальных покупателей сформируется чувство, что мы общаемся к ним лично.
Сегменты:
по географии: город, район, улица, станции метро, Ж/Д и автобусные станции;
социально-демографические параметры: пол, возраст, уровень доход, размер семьи, наличие детей, место работы, место учебы, места отдыха;
психографический анализ: увлечения на данный момент жизни, цели, планы на будущее, стиль жизни, какие сериалы смотрит, играет ли в компьютерные игры, интересуется ли форумами для родителей и так далее;
поведенческий анализ: мотивация к покупке жилья (сохранить деньги, инвестиция, для жизни, для семьи, для родителей, для детей), скорость принятия решения о покупке.
По теплоте:
холодные — не читают рассылки, не отвечают на звонки от менеджеров, никак не взаимодействуют с сайтом и рекламой;
теплые — знакомятся с маркетинговыми материалами, менеджерам задают мало вопросов, долго выбирают, покупку не совершают;
горячие — активно изучают материалы на сайте, уточняют множество вопросов у отдела продаж, приезжают на встречи для осмотра ЖК, готовы внести предоплату.
В зависимости от уровня активности стало наглядно видно на каком сегменте стоит сосредоточиться.
Ловись, рыбка, большая и маленькая
Запуск рекламных кампаний в Яндексе и Google, которые генерят клиентов, а не просто кушают деньги, не слишком тривиальная задача. До нас кампании были собраны по популярным принципам рунета: «наотвали» и «тяп-ляп и так сойдет».
Мы это все посмотрели и решили даже не менять настройки. Просто стопнули кампании и отправили в архив. Перед созданием новых РК потребовалось разобраться как мыслит потенциальный покупатель квартиры.
Типичный путь клиента:
определение географии объекта;
определение ценового диапазона объекта;
определение класса объекта: экономом, комфорт, бизнес, премиум;
отбор 2-5 объектов недвижимости, активное изучение маркетинговых материалов, общение с менеджерами, осмотр стройки, анализ других факторов;
чтение отзывов на профильных площадках: порталы о недвижимости, сайты с отзывами, форумы: ~85% клиентов доверяют отзывам и форумам, ~95% клиентов читают не менее 3 сайтов с отзывами и формируют общее представление о бренде;
обсуждение объектов недвижимости с друзьями, родственниками;
консультация с юристом (в редких случаях);
покупка.
В той или иной степени мы можем влиять на положительное решение потенциального клиента в нашу пользу почти на каждом этапе пути. На основе этого были построены новые рекламные кампании по следующей схеме.
Мухи отдельно, котлеты отдельно
Чтобы корректно считать CPA (стоимость заявки и звонка) и CPO (стоимость продажи) в различных срезах нужно корректно настроить сквозную аналитику. Без сквозной аналитики среднему и крупному бизнесу в интернетах делать вообще нечего.
Схематично система сквозной аналитики для нашего клиента выглядит вот так.
Сквозная аналитика помогла открыть глаза на многие вещи и проанализировать данные в многих разрезах. Мы проводили анализ вплоть до ключевого слова и объявления.
Наилучшим решением оказалась связка: CRM + Web-аналитика + Коллтрекинг.
В недвиге довольно большая стоимость заявки. Чем выше класс ЖК, тем премиальнее аудитория, тем выше будет стоимость лида и продажи.
Приведу показатели клиента по стоимости заявки из контекстной рекламы на сегодняшний день (ЖК комфорт-класса):
брендовые запросы: ~8000 рублей;
общие запросы: ~12000 рублей;
ретаргетинг: ~8200 рублей.
В результате проделанных работ в ЖК в Одинцово и Пушкино осталось непроданных 6 и 27 квартир соответственно.
Вместо заключения
И так, резюмирую вышеизложенное:
интерес к покупке квартир в России в 2020 году вырос на 43%;
доля интереса к новостройкам выросла на 47%;
интерес к двухкомнатным квартирам вырос на 50%;
доля интереса к недвижимости комфорт-класса выросла на 63%.
Чтобы увеличить прибыль клиенту нам потребовалось:
разработать стратегию маркетинговых активностей;
провести анализ конкурентов;
провести сегментацию покупателей;
подготовить привлекательные для целевой аудитории маркетинговые материалы (упаковку): баннеры, планировки квартир, печатные материалы;
связать сильные преимущества ЖК с критериями выбора недвижимости у покупателей;
выдвигать и тестировать маркетинговые гипотезы;
разработать конверсионный сайт с адаптивным дизайном;
провести комплекс SEO работ, чтобы сайт по всем брендовым запросам был на первом месте в результатах поиска Яндекса и Google;
сегментировать и настроить рекламные кампании в контекстной рекламе Яндекс.Директ, Google Ads, таргетированной рекламе Вконтакте, Facebook, Instagram, MyTarget;
проработать правила ретаргетинга и ремаркетинга в контекстной и таргетированной рекламе;
подготовить упаковку для медийных рекламных кампаний;
разместить информацию о ЖК на маркетплейсах и агрегаторах недвижимости;
формировать положительную репутацию в социальных сетях, форумах, и других внешних сайтах, быстро отрабатывать негатив;
настроить Web-аналитику;
выбрать и настроить систему сквозной аналитики, привязать все рекламные каналы;
настроить коллтрекинг и IP-телефонию;
внедрить CRM, настроить систему скоринга клиентов, обучить менеджеров работе с CRM;
анализировать отчетность: ROI, ROAS, CPA, CPO в разрезе по всем рекламных кампаниям;
принимать стратегические решения на основе аналитических данных.
На самом деле не слишком заумный перечень работ. Если очень захотеть, можно и в космос полететь : )
На этом всё. Благодарствую за внимание и до встречи.
Артём Акулов
