Кейс DCA и Urban Group: как заселить «города для жизни» с помощью Big Data?

В недвижимости, например, около 90% интернет-пользователей с высокой вероятностью покупки квартиры в горизонте одного месяца системами аналитики и DMP уже собраны в аудиторном сегменте «Недвижимость» или схожем. Как обеспечивать приток аудитории в воронку?

Здесь на арену выходит programmatic, ведь задача теперь формулируется иначе: найти людей, которые смогут или захотят купить квартиру позже – через 3-6 месяцев, но еще не совершающих каких-либо действий для идентификации такого намерения (ипотека, сайты ЖК и прочие).

Что может programmatic:

1) Анализировать поведенческие данные пользователей на всех этапах принятия решения о покупке;

2) Выявлять последовательности, которые могут говорить о том, что человек заинтересуется покупкой жилья в ближайшем будущем.

Именно по такому пути пошли Data-Centric Alliance с одним из своих клиентов, компанией-застройщиком Urban Group, специализирующимся на жилой недвижимости необычных форматов в ближайшем Подмосковье.

Для начала были выявлены те сегменты потребителей, которые имеют более высокий потенциал, но более длинный горизонт принятия решений. Таких пользователей можно выявить с помощью ретроспективного анализа поведения покупателей квартир до момента активного поиска жилья.  

Затем происходило взаимодействие с этими сегментами с помощью последовательных коммуникаций, с использованием заметных рекламных форматов и контролем видимости рекламных показов (не менее 60%).  Иными словами, используется так называемая прогрессивная ротация сообщений.

Прогрессивной ротацией сообщений называется коммуникация, которая усиливается и конкретизируется по мере того, как человек приближается к фазе принятия решения – активного поиска квартиры. Для отслеживания всех цепочек взаимодействия с этим человеком и ассоциируемых конверсий используются инструменты пост-клик анализа (в т.ч. веб-аналитика и отслеживание звонков). Это в свою очередь помогает оптимизировать стоимость привлечения новых клиентов и увеличивать воронку продаж.

Подобная стратегия позволяет правильно определить потенциального покупателя и правильным образом выстроить коммуникацию с ним, сопроводив по всей цепочке принятия решения и дав ответы на нужные вопросы в нужное время, при этом не отпугнув его навязчивой рекламой и не переплачивая за ту фазу, когда человек еще не готов к покупке. Нередко весь цикл «проращивания спроса» занимает от двух месяцев до полугода.

Как работает programmatic

Каждый бизнес желает знать, где обитает его целевая аудитория, что ее отличает от нецелевой, какие поведенческие характеристики ей присущи, как на нее таргетироваться, какими средствами, инструментами и каналами эффективнее ее привлекать, да и вообще, как планировать свой маркетинг, чтобы меньше тратить и больше зарабатывать.

Programmatic-инструменты призваны решить задачу сегментирования аудитории в режиме реального времени и осуществления закупки рекламных контактов с нужными ее частями в нужных местах и по эффективной цене.

Однако такие рекламные кампании – это сложный в организации продукт, соответственно, есть несколько контрольных точек, которые помогают решать задачи эффективно:

·        Между сотрудниками согласован строгий набор «технических» KPI – первичные обращения по телефону или через онлайн-консультанта; 

·        В кампаниях застройщика используется большое количество сегментов – от обширных до совсем нишевых;

·        В режиме реального времени за кампаниями следит робот-предиктор, который вносит изменения в стратегии, если есть возможность снизить риски недостижения KPI или стоимость обращения.

Для того чтобы понять, как работает в этом кейсе programmatic, рассмотрим эту историю чуть подробнее.

Первое – у рекламной кампании всегда есть техническая цель. В случае с Urban это несколько целевых действий, которые можно ожидать от пользователей. Это может быть обращение через чат, заказ обратного звонка или звонок по выделенному номеру, который фиксируется с помощью платформы и который фиксируется в аналитике клиента. Далее платформа обучается на достигаемых целях, понимает, кто целевая аудитория, какие площадки и инструменты дают эту аудиторию, и строит алгоритм автоматической сегментации поиска этой аудитории.

Затем алгоритм Look-alike ищет пользователей, максимально похожих на тех, кто уже конвертировался в целевые обращения: платформа подбирает соответствующие сегменты аудиторий, площадки, тестирует множество гипотез в рамках стратегий, отбирает лучшие и на этом знании строит оптимизацию рекламной кампании.

Итоги кампании

1)    В 6 раз за год вырос среднемесячный объем обращений;

2)    Почти в 1,5 раза увеличился процент конверсий из сеансов в целевое обращение;

3)    Real-time оптимизация кампании позволила заметно улучшить показатели вовлеченности посетителей на сайте – количество просмотренных страниц, время, проводимое на сайте, количество просмотров планировок и жилого комплекса также увеличились более чем в 2 раза.

В работе особая роль отводится DMP-платформе, которая помимо прочего способна анализировать аудиторию, с которой ведется работа, под разными углами:

·        Интересы, текущие или долгосрочные;

·        Брендовые предпочтения;

·        Отношение пользователей к тем или иным событиям и новостям.

Таким образом можно понять психологию потребителя и схему принятия решений.

Все эти характеристики играют значимую роль, во-первых, для определения целевой аудитории, а во-вторых, для формирования сообщения, с которым компания обращается к человеку. Иными словами, чем лучше учитываются поведенческие и психологические особенности пользователя, тем быстрее сообщение достигает цели и тем более высокий отклик оно получает.

Прогнозы

Эксперты ожидают, что все активные клиенты в конце концов придут к необходимости построения собственной DMP. Компания DCA работает с Urban Group в этом направлении. Такая интегрированная DMP позволит:

·        Наиболее полно и оптимально решать все вопросы, связанные с построением персональных коммуникаций – от самого начала взаимодействия с потребителем до того момента, когда он становится клиентом и счастливым обладателем площади в новом жилом комплексе;

·        Оптимизировать рекламные расходы по всему медиамиксу;

·        Лучше видеть путешествие к покупке для разных сегментов пользователей;

·        Накапливать знания об особенности ЦА и тем самым лучше планировать и быстрее находить правильные рецепты для привлечения ее на новые объекты.