Сквозная аналитика помогает принимать бизнес-решения, опираясь на данные, а не на гипотезы и экспертную интуицию. Однако далеко не всем графикам и отчётам, построенным СА, сто́ит доверять. Эффективно оптимизировать каналы, распределять ресурсы и в конечном итоге значительно экономить бюджет можно только располагая полными, достоверными данными.

Один из ключевых показателей, который необходимо доводить до высоких значений для достоверной картины — матчинг сделок. Чем выше процент сделок с известным рекламным источником, тем яснее застройщик видит, какие каналы приносят прибыль, а какие требуют корректировок.

Низкий матчинг — распространённая проблема для рынка недвижимости. Сказываются длинный цикл сделки, множество каналов коммуникации и технические сложности работы с данными внутри компаний. Показатель может составлять всего 30–40%. Остальные 60–70% сделок совершаются как будто бы без усилий маркетологов.

На деле это не так: по данным нашего исследования рынка доля «самоходов» составляет всего 10%, остальные клиенты обращаются в компанию после нескольких касаний как с онлайн-, так и с офлайн-рекламы. На пути до сделки клиент взаимодействует с девелопером в среднем от 9 раз: через звонки, заявки, визиты в офис. При этом застройщик либо не знает источников обращений и сделок, либо неверно их определяет, что приводит к путанице в работе с рекламными каналами. Эффективные по ошибке отключают, а в неконверсионные вкладывают дополнительные бюджеты.

Расскажем, как мы помогли ГК «Эталон» внедрить сквозную аналитику и повысить матчинг сделок, и к каким результатам это привело.

Задачи и цели клиента

ГК «Эталон» — один из крупнейших девелоперов на рынке. За 34 года работы компания ввела в эксплуатацию 7,5 млн м² недвижимости в Москве, МО и Санкт-Петербурге. Компания первой в России стала обладателем сертификата экологичности и энергоэффективности Green Zoom. В 2021 финансовом году продажи ГК «Эталон» в денежном выражении выросли на 6%, до рекордных 84,38 млрд ₽.

Застройщик давно хотел развернуть сквозную аналитику, чтобы принимать решения по рекламным каналам на основе данных, а не руководствоваться субъективным мнением экспертов. Одна из основных проблем, которая этому препятствовала — высокие требования службы безопасности и IT-отдела.

Цели: снизить стоимость первичного целевого обращения и сделки, сэкономить рекламный бюджет.

Задачи:

1. выстроить цепочку привлечения клиента от просмотра рекламы до сделки;
2. оценить эффективность рекламы по каналам и подрядчикам;
3. создать основу для регулярной оптимизации рекламного бюджета;
4. автоматизировать отчёты по продажам и рекламе.

Решение

Первый этап: внедрение сквозной аналитики при консервативной СБ

Чтобы удовлетворить запрос службы безопасности, мы развернули коробочное решение на внутренних серверах — таким образом все данные оставались в компании. Это повысило стоимость работ, но позволило продвинуться дальше.

Однако регламенты защиты корпоративной информации всё ещё не разрешали открывать подрядчикам доступ к CRM, который был необходим для оперативного отслеживания показателей и построения отчётов.

Проблему решали с помощью «прослойки» данных между CRM клиента и нашей системой аналитики. «Прослойка» дублировала всю необходимую для работы системы информацию, но при этом позволяла обойтись без прямого доступа к CRM компании.

На этом этапе нам удалось оцифровать все данные застройщика по каналам коммуникаций, построить подробную воронку до сделок, создать общий отчёт для отслеживания показателей.

Второй этап: повышение матчинга сделок

Чтобы доверять сквозным отчётам, процент матчинга сделок должен быть не ниже 60–70%.

Многие компании для оценки каналов используют модели атрибуции last-клик и first-клик, однако они не помогают определить реальный источник сделки и объективно оценить вклад всех каналов. Мы использовали модель атрибуции «на всех касаниях», которая позволяет видеть всю цепочку. Важно «склеить» все взаимодействия клиента и учесть переходы с нескольких устройств.

Как поэтапно повышали матчинг сделок:

• объединили в одной системе все обращения клиентов из каждого канала застройщика;
• добавили информацию из нашей базы данных (DMP) по пользователям, которые переходили на сайты проектов ГК «Эталон»;
• отделили сделки по жилой недвижимости от традиционно сопутствующих сделок — покупки кладовых и машиномест и так далее;
  
  
  
  
• учли все касания клиентов используя линейную модель атрибуции.
  
  
  

При линейном распределении получили следующую картину по источникам. Долю сделок с неизвестным источником удалось снизить до 43%:

Также из сделок по жилой недвижимости выделили брокерские, чтобы не искажать картину по обращениям отдельно с рекламных каналов. Так мы повысили матчинг ещё на 12%:

Результаты

Проект был реализован за первое полугодие 2020 года. Нам удалось добиться поставленных задач и помочь ГК «Эталон» внедрить систему сквозной аналитики, повысив матчинг сделок до 70%. Это привело к реализации основной цели: клиент получил понимание источников большинства сделок и контроль над каждым этапом воронки продаж, а также сэкономил рекламный бюджет.

Итоговые затраты по проекту составили 6 млн рублей. Стоимость работ возросла из-за развёртывания системы внутри IT-структуры компании клиента. Экономия рекламного бюджета ГК «Эталон» по данным за 2020 год — 141 млн рублей.