Система сквозной аналитики в недвижимости: задачи, процесс, результаты

Время чтения: 8 минут

Собирать и анализировать данные — важная потребность любой девелоперской компании. Однако, как показывает практика, успешными результатами внедрения и использования сквозной аналитики могут похвастаться далеко не все компании. CoMagic провел серию интервью и собрал кейсы от застройщиков. Они рассказали, с какими сложностями столкнулись, внедряя сквозную аналитику у себя в компании, сколько времени занял этот процесс и каких результатов они в итоге достигли.

Дмитрий Форман
logo

Наша сквозная аналитика на текущий момент состоит из 10 подсистем, консолидированных в К50:BI. Уровень детализации данных позволяет анализировать статистику на уровне площадок, кампаний, групп объявлений и конкретных объявлений и таргетингов.

Мастер-пользователь системы — наш штатный веб-аналитик, в обязанности которого входит поддержка экосистемы сервисов, настройка интеграций, разработка и поддержка типовых и кастомных отчетов. Ну и конечно же, интерпретация данных, поиск паттернов, экстремумов и т.д.

Данную систему мы внедряли с переменным успехом. Первая версия на базе Excel не требовала расходов на подрядчика и обеспечения безопасности данных, поэтому появилась в течение недели. Дальше, конечно, хотелось улучшить эту «систему» — автоматизировать сбор данных, добавить графики, повысить точность идентификации конверсий. Вот тут начались некоторые препятствия. Справившись с ними, мы столкнулись с организационной проблемой — отсутствием так называемого мастера-пользователя.

В разное время разные сотрудники исполняли эту роль, но в каждом случае были свои плюсы/минусы. То есть когда эту роль исполняет маркетолог, он смотрит на систему и процесс ее развития с позиции маркетинговых показателей. В основном это акцент на конверсиях, и желательно на тех, что ближе к продажам. Но при этом упускается из внимания блок данных по пользовательскому поведению на сайте: UX и т.п. Когда мастером-пользователем является специалист по качеству обращений, его волнует (не удивительно 😁) качество обращений.

В связи с этим мы наняли веб-аналитика, который взял на себя консолидацию задач, стоящих перед сквозной аналитикой. Таким образом мы выстроили более сбалансированное развитие функционала, сервисное взаимодействие с внутренними заказчиками системы и получили возможность обеспечить непредвзятый взгляд на статистику. Такой как бы «внутренний аудит» самих себя. Рекомендую, очень полезно.

Какие проблемы в итоге решает наша система?

Ключевое, конечно, оптимизация расходов на маркетинг и рост маржинальности за счет повышения количества обращений. При этом все это легко считается на конкретных цифрах, исходя из чего обоснование внедрения и развития такой системы не представляет сложности.

Что касается перспектив использования, пока не предвидится титанических сдвигов. Ожидания от Big Data не оправдали себя в контексте аналитики маркетинга недвижимости. Здесь целый фронт потенциала оказался нежизнеспособным — та самая мечта о тотальной автоматизации маркетинга выглядит утопией, так как нам попросту не хватает актуальных данных для построения рабочих моделей машинного обучения.

Более вероятна эволюция коннекторов, упрощение процесса развертывания, повышение привлекательности дашбордов. Но все это жалкие доли процентов во вкладе в общую результативность маркетинга.

Больший потенциал я вижу все-таки в людях, чем технологиях. Но это уже тема для другого интервью.

Дарья Потенко
Дарья Потенко, директор по маркетингу и рекламе в Metrium

Сейчас в работе мы используем связку CoMagic + наша CRM (СRM Microsoft Dynamics). Система решает следующие задачи: выявляет максимально эффективные рекламные источники, позволяет оценивать качество отработки лидов, дает возможность отслеживать связи «обращение — сделка».

Процесс построения сквозной аналитики нельзя назвать быстрым: вначале были сложности и внутренние организационные, и в сбое синхронизации данных (не раз), и в выстраивании сквозной аналитики. В целом это заняло около года.

Всем, кто поставил себе задачу построить эффективную систему сквозной аналитики, я рекомендую реально оценивать сроки не только на внедрение, но и на доработку.

Андрей Кулагин
Андрей Кулагин, управляющий директор Manufaqtury

Наша ниша — это коммерческие помещения офисного назначения. Мы работаем с разными типами клиентов как с B2В (формат гибкого офиса для среднего бизнеса), а также ведем совместные проекты по реализации модели Built-to-Suit для крупных компаний. Каждому типу аудитории требуются свой набор ИТ-сервисов и физически оказываемых услуг.

Внедряя ИТ-платформу для взаимодействия с клиентами, мы в том числе настраивали системы взаимосвязей и дашборды для постоянного мониторинга актуальных данных и построения прогнозируемых моделей поведения. Вот несколько проблем, которые нам удалось решить с видимыми эффектами для бизнеса:

1. Мы поняли, какие сервисы востребованы у разных сегментов аудитории. Несколько месяцев глубокой аналитики позволили оптимизировать расходы на техническую поддержку сервисов, которые не пользовались частым спросом у B2B-клиентов.

2. Наблюдая в отдельном дашборде текущую загрузку офисного пространства и время окончания тарифа каждого пользователя, мы выстраиваем систему заблаговременных уведомлений с предложением его продлить. Этот момент становится триггером для усиления продаж среди новых клиентов и вливания средств в рекламную кампанию.

3. Анализ данных позволяет корректировать ценовую политику. Так мы видим, сколько пользователей бронирует переговорные помещения и на какой срок. На основании этой информации мы можем делать специальные предложения — например, включать определенное количество бесплатных часов в рамках предлагаемых нами тарифов.

4. С помощью дашборда с отмененными или неоплаченными заказами мы понимаем наиболее частые причины срыва сделки и увеличиваем конверсию на дальнейшей воронке.

5. В целом благодаря сетевому анализу мы скорректировали политику предоставления сервисов и стратегию дальнейшего развития нашей платформы по управлению коммерческой недвижимостью Q:OS.


Зачем компаниям-застройщикам сквозная аналитика?

Итак, с помощью сквозной аналитики девелоперские компании могут решать следующие задачи:

  • Объединять данные из рекламных систем, сервисов веб-аналитики и CRM. Можно проанализировать, какая реклама способствует продажам, а какая не окупает себя.

    Реклама

  • Оценивать эффективность рекламы по количеству продаж. Действительно ли реклама, приводящая большое количество обращений, эффективна.

    Оценивать эффективность рекламы

    * пример из личного кабинета сквозной аналитики CoMagic

  • Настраивать отчеты под разных пользователей.

    Настраивать отчеты под разных пользователей

  • Оценивать маркетинг по различным срезам данных: от ключевого слова и города до страницы обращения и сделки.

    Оценивать маркетинг

  • Настраивать собственные метрики в отчетах со значимыми бизнес-показателями.

    Настраивать собственные метрики

  • Настраивать отчеты под разных пользователей: для маркетолога, продуктолога, коммерческого и генерального директоров.
Дмитрий Кудинов
Дмитрий Кудинов, основатель CoMagic

Недвижимость — одна из немногих отраслей, где сошлись два весьма важных фактора:

1) Очень высокая стоимость лида / сделки.

2) Длинный цикл сделки.

Сочетание этих факторов приводит к тому, что, к примеру, московский застройщик тратит на рекламу миллионы (а зачастую и десятки миллионов) рублей в месяц, а эффект от этой рекламы в виде сделок видит только через несколько месяцев.

В таких условиях сквозная аналитика — технология или инструмент, который «связывает рекламу со сделками», это единственная и безальтернативная возможность не выбрасывать деньги на рекламу, а делать полезные выводы и постоянно повышать эффективность маркетинга в компании.



Заключение

Чем больше ваш маркетинговый бюджет, тем сложнее им управлять. Компании-застройщики, как правило, ведут несколько рекламных каналов, и сквозная аналитика позволяет им видеть и понимать, какие каналы работают, а какие нет. Зная это, можно правильно распределить рекламный бюджет, выявить проблемы на пути пользователя к сделке и устранить их, улучшить качество обработки лидов и многое другое. Таким образом, сквозная аналитика — незаменимый инструмент, делающий маркетинг в сфере недвижимости управляемым и эффективным.




Оцените статью
Поделитесь с друзьями
Содержание: