Последний звонок: как снизить стоимость лида и увеличить продажи квартир

Цена за лид при продаже недвижимости одна из самых высоких на рынке. По нашим данным, входящее обращение в среднем обходится в 8500 рублей в эконом-сегменте и в 19 000 рублей  — в элитном. Обсудим, какие технологии позволят уменьшить эту сумму и повысить конверсию в сделку.

Реклама недвижимости в цифрах и фактах

Мы проанализировали 423 сайта клиентов в тематике «Недвижимость» и 1,147 млн обращений, из которых 324 000 были целевыми. Все компании разделили на четыре сегмента: «Эконом», «Комфорт», «Бизнес», «Элитное жилье». Для каждой категории посчитали среднюю стоимость клика и показатель конверсии. Учитывали все входящие обращения, включая чаты и заявки с онлайн-форм, но большую часть составляли звонки, о чем далее еще поговорим.

Исследование CoMagic по данным за период с июля 2018 по июнь 2019 года

Конечно, стоимость обращения зависит от региона. В сегменте «Бизнес» разброс максимален — от 130 рублей за лид в Тюмени до 23 500 рублей в Казани.

Что касается источников обращений, предсказуемо лидирует контекстная реклама — от 58,5 до 69,89 %. На втором месте переходы из органического поиска Яндекса и Google — 16,77 %, на третьем прямые заходы на сайт — 6,84 %.

И еще один важный параметр — тип обращения. Как именно люди доносят свою потребность до продавца недвижимости? С колоссальным перевесом лидируют звонки. И если в «Экономе» их доля 67 %, по остальным сегментам — от 86 до 90 %.

Что из этого следует? На стоимость лида и объем продаж в первую очередь влияет связка «звонки с контекстной рекламы». Следовательно, необходимо:

• увеличивать количество звонков и бюджет на эффективные рекламные кампании, сводя к минимуму расходы на трафик, который не приносит лиды;
• повышать качество обработки обращений: контролировать работу менеджеров, исключать пропущенные звонки, отслеживать все взаимодействия на дистанции от звонка до заключения сделки.

Разберем на реальных кейсах, какие маркетинговые инструменты позволяют кратно улучшить результат в связке «звонки с контекстной рекламы».

Кейс 1. Коллтрекинг как базовый инструмент

Начнем с самой простой и понятной схемы. Отслеживание звонков далеко не инновация, но почему-то до его повсеместного внедрения в агентствах недвижимости еще далеко. Рассмотрим суть технологии на примере динамического коллтрекинга*.

Логика процесса:

1. При переходе на сайт с отдельного объявления, ключевого слова пользователь видит уникальный «подменный» номер телефона.
2. Как только пользователь звонит, система фиксирует, с какой рекламы он пришел, впервые на сайте или повторно, из какого региона поступило обращение и пр.
3. Видно, какие рекламные кампании и даже отдельные объявления дают больше лидов.

Компания Barkli продавала недвижимость комфорт-класса в Новой Москве. В день поступало 100–150 звонков, реклама приводила лиды. Но сотрудники колл-центра отмечали: каждый третий позвонивший не заинтересован в покупке. Получалось, что 30 % рекламного бюджета и ресурса менеджеров тратится впустую.

Подключили коллтрекинг, настроили тегирование звонков и прослушали записи. Размечали целевые, нецелевые, повторные обращения и, самое главное, те, которые привели к посещению офиса и сделке. Автоматически в карточке клиента проставлялся источник обращения, рекламная кампания, ключевое слово, история посещений сайта, регион.

По данным о целевых и нецелевых визитах корректировали медиаплан. Так, полностью отказались от programmatic-рекламы: пусть бюджет и небольшой, но лидов с нее не было. Исключили еще несколько площадок, на которых размещались почти год. Все эти неработающие инструменты повышали итоговую стоимость лида.

В итоге:
— сохранили количество обращений на прежнем уровне, хотя и отказались от части источников;
— повысили качество входящих обращений;
— на 25 % снизили стоимость лида.

Кейс 2. Сбор данных для настройки автоматических стратегий в Google Ads

Итак, можно управлять контекстной рекламой с учетом того, какие кампании и объявления дают целевые звонки. А можно использовать автоматические стратегии для ее оптимизации — обучить систему показывать объявления пользователям, максимально похожим на ваших клиентов.

Такую стратегию успешно применили в агентстве Artics Internet Solutions при продвижении двух жилых комплексов MR Group.

Логика процесса:

1. Настраиваем интеграцию CoMagic и Universal Analytics, чтобы проставленные во время звонка теги передавались в систему аналитики автоматически. Но все еще не понимаем, был ли звонок целевым по всем заданным компанией стандартам, — необходимо прослушать и разметить каждую запись.
2. Менеджер прослушивает запись, вносит данные в карточку звонка. В системе аналитики и коллтрекинга настраиваем специальное http-уведомление. Оно передает определенный набор параметров в Universal Analytics — автоматически, сразу после их внесения в карточку.
3. В Google Ads автоматически добавляются звонки с тегом «Целевой» из Universal Analytics. Данные появляются в столбце с конверсиями. 
4. В список аудиторий собирается более качественная целевая аудитория из числа тех, кто совершил конверсию. В результате список похожих пользователей становится «чище», а конверсия — выше.

На основе полученных данных можно анализировать рекламные кампании, вплоть до групп объявлений, ключевых слов и мест размещений.

В результате удалось подключить автоматическую стратегию управления ставками. Стоимость клика определялась исходя из конверсии по целевому действию. Алгоритмы Google Ads на основе полученных данных решают, каким пользователям показывать объявления, по каким ключевым словам изменить ставки.

Конечно, таким образом фиксируется не 100 % звонков. Примерно по 8–10 % не передаются Client ID, какие-то заявки поступают по другим каналам. Но поскольку характеристики пользователей собираются именно по тем, кто совершил целевой звонок, оптимизация рекламы максимально эффективна.

В итоге:
— в 1,3 раза увеличили конверсию в звонки с контекстной рекламы в Google по первому ЖК;
— в 3 раза улучшили этот показатель для второго продвигаемого ЖК.

Кейс 3. Автоматическая персонализация рекламы

И снова история от MR Group с другой, не менее интересной стратегией. На этот раз цель — получить более точный портрет клиента для дополнительной персонализации рекламы.

Использовали сервис Weborama. Он позволяет находить в сети по алгоритму look-alike аудиторию, максимально похожую на клиентов компании: с такими же ключевыми характеристиками и поведением в онлайне. Эти портреты сопоставляются с информацией по целевым обращениям от системы аналитики и коллтрекинга. Сравниваем, какие пользователи впервые кликнули по увиденному объявлению и в итоге дошли до обращения в компанию. Результат — наглядное представление о том, какой портрет клиента какому типу обращения и источнику соответствует.

Логика процесса:

1. Weborama присваивает каждому посетителю сайта свой идентификатор. Если пользователь позвонил в компанию по номеру динамического коллтрекинга, его ID и данные об обращении фиксируются, далее через специальный скрипт эта информация передается на сервер Weborama (с помощью http-уведомлений).
2. Данные о пользователях в Weborama сопоставляются с информацией о тех, кто звонил в компанию. Уточняем портрет клиента, создаем новые аудитории, которые используем для настройки рекламы и уточнения таргетинга. Дополняем портреты клиентов, сегментируем аудиторию, делаем более персонализированные рекламные предложения, дорабатываем тексты объявлений.
3. Настраиваем интеграцию с Microsoft Dynamics для построения системы сквозной аналитики. Снова настраиваем http-уведомления с использованием utm-меток, даты и названия проекта, номера абонента:
   — определяем конверсию обращений по различным этапам сделки;
   — выявляем узкие места бизнес-процесса, корректируем порядок действий;
   — проводим сплит-анализ и анализ в формате «план-факт», формируем гипотезы и строим прогнозы с учетом ретроспективных данных.

На основе полученных данных пересмотрели медиаплан в целом и бюджет на рекламу по каждому инструменту в частности. За счет уточнения таргетинга и персонализации рекламы увеличили конверсию в продажи на 12 %.

Итого:
— сэкономили на рекламных расходах;
— на 12 % увеличили конверсию обращений с рекламы в продажи.

Как получить максимум

Ставьте на первое место качество, а не количество обращений. 
Если вы все еще не анализируете разговоры менеджеров с клиентами, не внедрили обычную запись звонков для прослушивания и тегирования, сделайте эту задачу приоритетной. Можете сразу использовать технологии и для этих целей: на рынке уже доступны предложения по речевой аналитике — автоматической расшифровке разговоров, проставлению тегов, проверке соблюдения менеджерами чек-листа и поиску инсайтов от клиентов.

Ведите учет эффективности рекламных каналов.
В системе сквозной аналитики, в таблице Excel, камнем на скале — не важно. Особое внимание — контекстной рекламе. Здесь можно управлять эффективностью на уровне кампаний, групп объявлений, ключевых слов и пользователей, которым будет показано объявление. Начните с коллтрекинга и определения источника звонков — стоимость сервиса ничтожна по сравнению со слитыми бюджетами на рекламу.

Инвестируйте в технологии.
Долго, дорого, больно — не важно, потому что конкуренты это уже делают и успешно окупают затраты, в разы снижая стоимость привлечения и кратно повышая продажи.

*Динамический коллтрекинг — это показ различных телефонных номеров пользователям, которые переходят на сайт по конкретным рекламным объявлениям и ключевым словам. Связывая этот номер с уникальным идентификатором пользователя Client ID, система фиксирует как источник обращения, так и всю ранее собранную браузером информацию о нем. Статический коллтрекинг не присваивает ID, а определяет лишь рекламный канал, с которого пришел пользователь.