×
Россия +7 (909) 261-97-71

Как застройщику увеличить конверсию с помощью собранных клиентских данных

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 5218
Подпишитесь на нас в MAX

У каждого застройщика есть потенциальные клиенты, которые взаимодействуют с компанией: заходят на сайт, кликают по рекламе, подписываются в соцсетях, звонят, пишут, но не покупают. Ежедневная работа девелоперов позволяет генерировать большие объемы данных по таким клиентам. Однако многие застройщики испытывают проблемы как со сбором, так и с правильным использованием полученной информации. 

О том, как привлечь новые сделки при помощи собранных ранее данных о клиентах, рассказывает Ульяна Гончарова, Product Manager Smartis.

Многим застройщикам знакома ситуация, когда человек активно ищет жилье, но что бы ему ни предложили – ничего не подходит. Это значит, что девелопер не может попасть в потребности клиента. Чтобы пожелания клиента совпали с возможностями застройщика, их нужно «подружить». Помогут в этом клиентские данные: какие квартиры интересуют, сколько раз посетил сайт, какой бюджет и т.д. Таким образом, застройщик сможет сделать клиенту релевантное предложение.

Какими бывают данные о клиентах

Они могут быть:

  • собственными (first party data). Это сведения первого порядка, собранные самостоятельно, например, усилиями менеджеров по продажам или операторов call-центра, которые заносят информацию в CRM;
  • из сторонних источников (second party data). Данные второго порядка. Например, рекламное агентство проводит ивент и в рамках мероприятия собирает и передает застройщику сведения; 
  • агрегированными из разных источников (third party data). Информация третьего порядка. Например, исследование поведения покупателей на рынке недвижимости.

Важно собирать как можно больше данных, не фокусируясь на каком-то одном типе, чтобы получить максимально объективную картину: с виджетов, из чатов и мессенджеров, web-аналитики, телефонии, FMS, коллтрекинга, CRM. Застройщики нередко игнорируют этот важный шаг, потому что не понимают ценность.

Благодаря комплексной работе с данными застройщик сможет:

  1. Отключить рекламные показы для нецелевой аудитории в performance-каналах, тем самым повысив качество трафика и оптимизировав рекламный бюджет на 7-15%. 
  2. Найти новую релевантную аудиторию в performance-каналах (похожую на ту, которая уже купила или забронировала недвижимость). 
  3. Узнать процент вероятности фрода в обращениях. 
  4. Повысить ставки для «теплых» и реально заинтересованных целевых клиентов в performance-каналах, чтобы увеличить конверсию и сократить цикл сделки.

В результате девелопер:

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

Начинать нужно со сбора полных данных. Чтобы проверить, насколько качественно это происходит, застройщику важно убедиться, что он:

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

Данные собраны: что дальше

Разрозненный огромный массив данных необходимо объединить воедино, чтобы они дополняли друг друга. И тут уже не обойтись без специальных инструментов, которые должны помочь застройщику собрать данные, причем из разных источников в единый путь клиента:

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

Важно, чтобы не было ограничения по времени хранения данных, а информация собиралась вокруг конкретного клиента, агрегируя всё. Проанализировав ее можно понять, какая гипотеза сработала лучше, что стоит масштабировать, а что – отключить. Сквозная аналитика позволяет отслеживать эффективность каждой гипотезы вплоть до сделки и дает ответы на вопросы:

  • где есть узкие места в сборе данных; 
  • в каких сценариях нужно использовать больше пользовательских данных;
  • как эффективнее автоматизировать сбор данных; 
  • что изменить в маркетинговой кампании.

Дальше нужно активировать собранные данные, чтобы применять полученную информацию в маркетинговых стратегиях. Идеальный сценарий активации данных: распознали потенциального клиента, показали ему определенный креатив из рекламной кампании, по нему пользователь заходит на сайт, переходит по виджету с наиболее привлекательным для него УТП (уникальным торговым предложением) и совершает сделку. 

Но идеальный сценарий работает не всегда. В таком случае можно искать новые подходы – тестировать гипотезы, проверять эффективность дополнительных креативов, интегрировать рекламные агентства, партнеров в работу с базой клиентов и собранными данными. Так как данные меняются каждый день, важно ежедневно отправлять им новую информацию и автоматически обновлять аудиторные данные в уже запущенных кампаниях. 

Активация данных предусматривает несколько сценариев: 

1. «Минусацию» ненужной аудитории 

Чтобы убрать из показов нецелевую аудиторию, нужно выбрать сегмент (спам, фрод, уже купивших или забронировавших клиентов и т.д.), указать рекламные кабинеты с активной рекламной кампанией, запустить сценарий и отслеживать результат на дашборде. 

2. Сегментацию аудитории 

Просегментировав клиентскую базу по разным параметрам, застройщик сможет понять, например, сколько клиентов интересуется однокомнатными квартирами, кому нужна ипотека, кто из них скачивает информацию о недвижимости в PDF с сайта. Конструктор умеет сегментировать данные по любому параметру. Создание сегмента занимает 3 минуты и учитывает не разрозненные данные, а последовательные действия конкретного клиента. 

Как ГК «Эталон» работает с данными 

Конструктор отчетов

Основной целью внедрения Smartis.CDP было снижение стоимости трафика и целевых действий пользователей, дополнительной – накопление базы данных о клиентах. Сегодня, благодаря полному комплексу программных решений, у ГК «Эталона» есть сведения более чем о миллионе «цифровых персон». 

Их используют маркетологи и аналитики застройщика – они сегментируют данные по нужным критериям в зависимости от задач и маркетинговых активностей. 

  • Сценарий «Минусация» помог сэкономить бюджет без использования дополнительных инструментов при закупке рекламного трафика (результаты в рамках A/B-тестирования в Яндекс.Директ):
    •  11% CPC от стоимости закупки трафика; 
    • 20% CPL от стоимости целевых обращений, визитов в офис; 
    • 40% CPA от стоимости первичного целевого обращения (SQL). 

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

Подведем итоги 

Девелоперы зачастую отказываются от внедрения новых инструментов и технологий, считая, что из-за этого могут потерять данные или для полноценной работы продукта придется перестроить всю экосистему. Однако многие застройщики уже поняли, что невозможно оставаться конкурентоспособным без цифровизации бизнес-процессов. Сегодня нужно принимать решения, основываясь на реальных пользовательских данных, чтобы меньше тратить на рекламу и больше продавать.

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
Рейтинг GEO-агентств для ecom в России: как продвигать интернет-магазин в нейросетях
Игорь
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Игорь - Как раз сейчас пытаемся продвинуть свой интернет-магазин спортивных товаров для нейросетей, чтоб почаще нас упоминали. Работаем с Zenlink. Привлекло то, что у них есть реальные кейсы и к работе адекватно подходят. Сначала заказали просто анализ, чтоб они проверили, как нас вообще нейросети упоминают. Интересовала Алиса, ЧатГпт, и ДипСик. Там конечно все довольно печально было... Упоминаний мало. Но после того как мы свой сайт оптимизировали по их советам и они выполнили аутрич, плюс GERM, упоминаться стали чаще. В Алисе и ГПТ особенно, в ДипСик поменьше рост, но тоже есть. Это воодушевляет, конечно. И даже было пару клиентов, которые нас именно через нейросеть нашли. Сейчас опрос проводим, чтоб реальную пользу для себя понять. И вот, она уже есть. На мой взгляд эта услуга подходит тем бизнесам у кого большой средний чек, тогда даже пару клиентов с лихвой отбивают затраты на такое продвижение.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!