Чтобы разобраться в эффективности этого инструмента на рынке недвижимости, необходимо понять: что вообще такое Big data (большие данные) и как она используется в маркетинге? На конференции проекта СтроимПросто «Даталитика: Big Data в строительстве» Ирина Морозова, директор по маркетингу и PR Time Development, рассказала, как цифровые инструменты влияют на эффективность продаж на примере ЖК «Новая Щербинка».
От цифровой трансформации к большим данным
Для начала, дадим определение самого понятия. Big Data - большое количество информации, которое невозможно обработать с помощью обычных методов и инструментов. Она может быть собрана из разных источников: соцсети, траффик сайта, лиды и т.п. Big data в маркетинге используется для сбора и анализа информации о потребителях, их поведении и предпочтениях, что позволяет создавать эффективные маркетинговые стратегии.
Еще источники больших данных — интернет вещей, СМИ, показания приборов и датчиков, статистика CRM, архивы. Эти базы данных хранятся в data lake — «озёрах данных» — в облачных хранилищах. Далее эти данные надо обработать, примером инструмента обработки данных в data lake являются BI-системы, помогающие бизнесу решать задачи углубленной аналитики. Чтобы работать с озером данных, в компании должны быть технические специалисты: Data Scientist, Data Developer, бизнес-аналитик. Такие специалисты имеют доступ к данным в data lake и могут их обрабатывать с помощью различных аналитических систем и подходов.
В маркетинге на основании больших данных изучают потенциальных потребителей, предсказывают их поведение, оптимизируют расходы, делают прогнозы продаж, изменение рыночных условий и многое другое. В том числе, анализ больших данных позволяет продавать больше, тратя на рекламу меньше.
Визуализация больших данных в Business Intelligence
Как собираются и для чего используются большие данные в маркетинге недвижимости? С помощью Big Data можно определить, какие квартиры или другие товары наиболее популярны у клиентов, как они взаимодействуют с сайтом компании, какие ключевые слова они используют при поиске товаров и услуг, как ведут себя в интернете, чем интересуются. Эта информация может быть использована для создания персонализированных предложений и рекламы, улучшения пользовательского опыта и повышения конверсии. Такой огромный массив данных не обработать вручную.
Big Data также может использоваться для анализа эффективности рекламных кампаний. С ее помощью можно выявить, какие каналы привлечения клиентов наиболее эффективны, какие рекламные материалы работают лучше всего и какие изменения нужно проводить для увеличения продаж.
Но чем больше объем данных, тем сложнее их воспринимать и анализировать — все показатели превращаются в сложный поток цифр, неотличимых друг от друга. Решить эту проблему помогает интерактивный дашборд (dashboard) построенный в BI системе.
Полученные данные обрабатываются и визуализируются с его помощью и используются в рекламе. Выдаваемый таргетинг, позволяет маркетологам формировать рекламный бюджет и прогнозировать эффективность рекламной кампании.
С помощью визуализации больших данных можно проводить анализ поведения пользователей: Big Data позволяет анализировать данные о посещаемых сайтах, использованных ключевых словах, действиях на сайте и других параметрах, которые могут помочь определить интересы и потребности пользователей. На основе больших данных можно создавать персонализированные кампании, которые будут нацелены на конкретную аудиторию и будут наиболее эффективны в привлечении новых клиентов и удержании старых. Big Data также позволяет определить ROI рекламных кампаний и выявить те каналы продвижения, которые приносят наибольшую отдачу. Это помогает компаниям оптимизировать свои рекламные бюджеты и добиваться большей эффективности в продвижении своих товаров и услуг. И кроме того, этот инструмент маркетологов позволяет выявлять тренды и паттерны в поведении пользователей, адаптировать под них свою рекламную стратегию, чтобы улучшать пользовательский опыт и увеличивать конверсию.
Важная составляющая формулы показателей эффективности – лиды, которые конвертируются в сделки, а сделки – в прогнозируемую выручку компании с продажи объектов недвижимости. Лид – это потенциальные клиенты, которые проявили прямой интерес к товару или услуге: оставили свои контактные данные, заказали звонок, положили товар в корзину, написали вам в Direct, после чего, с ними связываются сотрудники отдела продаж для заключения сделки.
Кейс «Новой Щербинки» совместно с компанией Calltouch
Последние несколько лет продавать квартиры в новостройках стало трудно. Чтобы клиент выбрал объект определенного застройщика, должны совпасть многие факторы: от удобства расположения дома до стоимости квартир. И это мы не говорим о внешних обстоятельствах. В условиях жесткой конкуренции потенциальных клиентов оказывается не так много, поэтому важно знать свою уникальность и уметь рассказать о ней с помощью всех доступных рекламных каналов.
Так, для рекламы второй очереди ЖК «Новая Щербинка» - первом крафтовом проекте Time Development, мы используем разные инструменты, поэтому нам важно знать, какой именно канал работает эффективнее и приводит большее количество клиентов. Чаще всего люди узнают о проекте через контекстную рекламу, но просто привести клиента на сайт недостаточно — важно довести его до покупки. Не вся реклама эффективно справляется с этой задачей, поэтому мы решили опробовать новый инструмент — сервис «Calltouch Лидс». За тестовый период использования технологии — с октября прошлого года по январь текущего — мы смогли привлечь пять потенциальных клиентов, которые готовы купить квартиру. Надеемся, что в скором времени мы передадим им ключи.
Кроме того, мы значительно снизили стоимость лида. Если раньше мы тратили на привлечение одного звонка от клиента около 50 тысяч рублей, то благодаря новому сервису эта сумма уменьшилась до 12000 руб.
Думаю, что это довольно эффективный способ рекламы. В своей работе мы используем и другие сервисы – инструменты, которые помогают увидеть реальную картину развития бизнеса и регулировать процессы так, чтобы быстро превращать входящие обращения в продажи.
