Почему застройщики не получают пользу от данных
Застройщики собирают больше данных, но сами по для себя эти данные не помогают принимать решения. Если лишь фиксировать и хранить в различных системах массивы инфы, они остаются практически «пустыми» для бизнеса.
Миша Терехов, исполнительный директор Smartis, ведает, как перевоплотить данные о рекламе, клиентах и продажах в инструмент управления эффективностью – и почему в особенности принципиально создать это в нестабильной рыночной ситуации.
Какие данные собирают застройщики
Сейчас застройщик практически окружен данными. Любой контакт клиента с проектом (от первого просмотра объявления до сделки) фиксируется в нескольких цифровых системах сразу – в маркетинговых кабинетах, CRM, Excel-таблицах.
Этот эффект увеличивает длиннющий цикл сделки: от первого касания до покупки проходит несколько месяцев, в течение которых клиент ассоциирует проекты, запрашивает доп условия, отрешается от одних вариантов и ворачивается к иным. По любому клиенту в воронке формируется непростая история взаимодействия, которая указывает, как изменяется его выбор и что влияет на покупку.
Коммуникация клиента и застройщика при всем этом издавна закончила быть линейной.
Клиент ведет взаимодействие с предложениями в различных каналах – от онлайн рекламы и агрегаторов недвижимости до общения с отделом продаж. На любом шаге фиксируется собственный фрагмент инфы. Но они изредка складываются в единую картину без доборной опции и аналитической связки.
Параллельно застройщик работает не только лишь с данными о клиентах, да и с огромным объемом внутренней инфы. К примеру, данные по изменению цен, условиям ипотечных программ, статусам объектов, динамики спроса, показателям работы маркетинга и продаж.
Неувязка девелоперов сейчас не в нехватке данных, а в том, что эти данные есть разрозненно и их нередко употребляют как набор отдельных сигналов, а не как базу для управленческих решений.
Тут возникает феномен пустых данных. Формально инфы много, но на практике она не постоянно помогает осознать, какие каналы вправду влияют на сделки, что происходит с качеством воззваний и т.д. Пока данные остаются несвязанными меж собой, они не стают рабочим инвентарем и не дают застройщику опоры для принятия решений.
Какие инструменты разрешают отлично обрабатывать данные
Чтоб данные закончили быть набором отдельных фрагментов, девелоперу нужна связка систем, которая указывает весь путь клиента – от первого касания до сделки. Сквозная аналитика решает конкретно эту задачку: она соединяет воединыжды информацию из маркетинговых каналов, веб-сайта, CRM, колл‑центра и остальных внутренних систем в единую воронку. В таковой воронке застройщик лицезреет не только лишь число заявок, да и то, как клиент {перемещается} меж шагами и какие шаги приводят к покупке.
Застройщик может сравнить конфигурации в маркетинге и продукте с динамикой сделок и осознать, какие шаги реально отражаются на объеме и качестве продаж, а где колебания в цифрах соединены с наружным фоном, а не с внутренними решениями.
В аналитике по каналам принципиально глядеть обширнее, чем на крайние касания, которые приводят к заявке либо сделке. Если оценивать поведение клиента через модель крайнего непрямого воззвания, которая привычна почти всем застройщикам, важная часть воздействия каналов на реализации оказывается невидимой.
Тут врубается post-view аналитика. Она учитывает просмотры рекламы на площадках и классифайдах, которые предшествовали воззванию клиента. Застройщик может узреть, с какими объявлениями и кампаниями человек сталкивался до заявки либо звонка и сколько времени прошло меж первым касанием и воззванием. Это дозволяет отследить источники сделок, которые ранее относили к «самоходам» либо брокерам, хотя энтузиазм к предложению подогревала конкретно объятная реклама девелопера.
Post-view аналитика дает наиболее точную картину того, как маркетинг поддерживает реализации. Одни форматы рекламы и каналы помогают привлечь внимание к проекту и сформировать энтузиазм, остальные лучше работают на крайних шагах воронки. Если верно оценивать их вклад, понижается риск отключить кампанию лишь поэтому, что она не дает мгновенного всплеска заявок.
По мере того как застройщики начинают опираться на данные в управлении маркетингом и продажами, принципиальным становится не только лишь их сбор, да и инфраструктура хранения. Рекламное DWH соединяет воединыжды данные из различных источников и сохраняет историю работы с клиентом, чтоб команда могла ворачиваться к ней при анализе сделок, конверсий и ДРР.
При выбирании таковой системы принципиально проверить, где расположены дата-центры, как сервис резервирует информацию, кто получает доступ к данным и фиксируются ли деяния юзеров. Для сервисов сквозной аналитики, которая работает с индивидуальными данными, также принципно соблюдение требований 152-ФЗ и защита интеграций через API.
Когда данные из различных систем собраны, защищены и доступны для анализа, застройщик может употреблять их в каждодневной работе. На этом строится data-driven подход – решения по маркетингу, продажам и продукту принимают с опорой на данные о настоящих сделках, а не только лишь на отдельные характеристики либо экспертные оценки. Сквозная аналитика и post-view помогают узреть связь меж маркетинговой активностью и продажами, а DWH сохраняет эту информацию для предстоящего анализа.
Что искажает данные застройщика
Даже отлично настроенная аналитика не даст четкой картины, если в систему попадают недостоверные данные. Одна из острых заморочек рынка недвижимости – маркетинговый фрод. Это любые деяния, которые имитируют энтузиазм к предложению. К примеру, подставные клиенты, которые могут звонить либо оставлять заявки, при всем этом ведя себя как настоящие юзеры. По нашим данным, любой десятый звонок застройщику может оказаться фейковыми, потому даже маленькая толика фрода способна приметно исказить стоимость воззвания и оценку каналов.
На первом шаге такие воззвания могут смотреться как обыденные лиды. Они попадают в CRM, наращивают число заявок и делают воспоминание, что маркетинговая кампания работает отлично. Менеджеры при всем этом растрачивают время на обработку контактов, которые заранее не способны привести к продаже. В итоге отдел продаж загружен, свойство воронки понижается и план не производится.
Фрод и боты влияют не только лишь на операционные характеристики. Они искажают оценку маркетинговых каналов: кампания может демонстрировать высочайший размер воззваний и лучшую стоимость лида, но не приводить к встречам, броням и сделкам. Если глядеть лишь на высшую часть воронки, застройщик рискует перераспределить бюджет в пользу источника, который делает лишь видимость спроса.
Чтоб отделить настоящий спрос от накруток, застройщику необходимо инспектировать свойство воззваний на уровне определенного клиента. К примеру, употреблять антифрод-системы, которые сопоставляют номер телефона, историю прошлых воззваний и поведение юзера, а потом отмечают подозрительные звонки и заявки. Также принципиально надзирать плотность звонков. Резкий поток воззваний с циклическими сценариями, маленькими дискуссиями либо схожими контактными данными может указывать на фрод.
Какие перспективы открывает работа с данными
В нестабильной рыночной ситуации застройщику приходится часто пересматривать рекламные решения. На рынок влияют отмена льготной ипотеки, изменение главный ставки и остальные наружные причины. Инструменты, которые работали ранее, в новейших критериях перестают приносить итог. Потому заместо готовых рецептов девелоперу необходимо инспектировать собственные догадки и глядеть, как конфигурации отражаются на продажах.
Data-driven-подход для девелопера начинается с полной картины клиентского пути. Когда в аналитике видны сделки, маркетинговые касания и поведение клиента на различных шагах воронки, можно поточнее оценивать эффективность каналов. Это дозволяет перераспределять бюджет в пользу работающих источников.
Так данные стают принципиальным инвентарем для резвой адаптации к рынку. Застройщик может часто инспектировать эффективность собственных решений, поточнее распределять маркетинговый бюджет и резвее замечать конфигурации в поведении покупателей.