Как сквозная аналитика позволяет скорректировать ценовую политику

Застройщику нужно было повысить матчинг сделок (сделки с известным рекламным источником), чтобы сократить количество самоходов, и создать информативные дашборды. По ним маркетологи смогли бы понять поведение аудитории и принять взвешенные решения, которые позитивно отразятся на прибыли компании.

Повышение матчинга

До старта нашей работы с клиентом матчинг по визитам, броням и обращениям составлял 50-70%, поэтому сначала нам нужно было его увеличить.

Как велась работа:

• Разобрали кампании, привязанные к коллтрекингу; 
• Навели порядок в UTM-метках и привязках к площадкам ;
• Перевели в цифру все рекламные касания;
• Завели SIM-карты для трекинга звонков и раздали их менеджерам на объектах;
• Самоходов, брокеров и отдел продаж выделили в свои каналы.

В итоге мы добились таких показателей матчинга:

• брони — 92%
• встречи — 97%
• целевые обращения — 97%

Нам нужно было провести большой объем работ для оцифровки CJM: настроить коллтрекинг, скорректировать utm-метки, создать искусственные маркетинговые касания и т.д. Чтобы в итоге удалось достичь высоких показателей матчинга.

Как отметил Кирилл Цыпкун, Project Manager Smartis: «Изначально, была поставлена цель — максимально высокий матчинг на всех этапах воронки. Была проделана большая работа для построения CJM клиентов. В начале были оцифрованы не все формы и не на всех сайтах был установлен код Smartis. В итоге мы достигли матчинга в 90+%, и планируем продолжать увеличивать показатель».

Изучение целевой аудитории

Чтобы точнее знать предпочтения клиентов и, соответственно, повышать продажи, маркетологи застройщика направили свои силы на изучение сегментов целевой аудитории и анализ их теплоты. Для этой задачи мы создали дашборд с отчетами для сегментации ЦА — информация подтягивалась туда из карточек в CRM, которыми занимались специалисты отдела продаж Plus Development.

В дашбордах указывались следующие показатели:

• бюджет на трафик;

• типы обращений по количеству желаемых комнат;

Такие же отчеты были собраны по:

• броням различных типов квартир;
• типу оплаты (рассрочка, ипотека, полная оплата);
• цели покупки (для проживания, для сдачи в аренду, для инвестиций);
• уровню отделки (чистовая, без отделки, white box);
• количеству этажей;
  теплоте лида.

Анализ данных

Дашборды помогли маркетологам клиента проанализировать ситуацию. Так была выявлена тенденция: каждый месяц целевые обращения поступали в офис более-менее равномерно, но в июле 2024 года резко снизились показатели по броням и сделкам студий. Одним из триггеров этого стала отмена программы ипотеки с господдержкой и ужесточение условий ипотечного кредитования.

Проведенное исследование позволило выявить, что для аудитории, на которую настраивалась реклама, цены стали высокими. Это вызвало снижение числа броней и сделок. Компания скорректировала стоимость студий, снизив ее на 5-10%, что позволило снова поднять целевые показатели, увеличив количество встреч и броней.