Data-driven подход: почему застройщикам без него не обойтись
«Я точно знаю, что трачу половину рекламного бюджета впустую, но не знаю, какую именно».
Американский предприниматель Джон Ванамейкер
Если бы мистер Ванамейкер родился лет, эдак, на 150 позже, то, возможно, эта фраза бы не появилась. Ведь при помощи современных инструментов предприниматели могут точно понять, какую прибыль принес каждый рубль, вложенный в рекламу.
Решения, принятые на основе данных, а не авторитета или привычки – результат data-driven подхода.
О том, как работает этот подход, как правильно его внедрять и про какие факторы нельзя забывать в процессе – рассказываем в этой статье.
Что такое data-driven и чем он отличается от остальных подходов
Data-driven (с англ. «управляемый данными») — это способ принятия решений с опорой на данные. Распространенные подходы HiPPO и best practices противоположны data-driven. Следуя HiPPO (highest paid person's opinion), решения принимают на основе опыта и интуиции руководителей. Даже самый опытный руководитель не застрахован от ошибок, не обладает железной интуицией и полной объективностью, не способен без данных предугадать последствия своих действий. Ставка на подход HiPPO может приводить к неэффективным решениям и потери прибыли.
Компании, которые руководствуются best practices, во главу угла ставят общепринятые на рынке стандарты. Это более «объемный» подход, чем просто опираться на мнение высшего руководства, но при этом best practices не универсальны и не могут работать для каждого конкретного бизнеса и специфических кейсов. Поэтому есть риск слишком увлечься «проверенными решениями» и упустить те, которые могли бы увеличить именно ваши продажи. Более того, такой подход уместен только в стабильные периоды, когда рынок ведет себя предсказуемо.
В нестабильное время едва ли не каждый месяц новые события влияют на рынок недвижимости – отмена льготной ипотеки, повышение ключевой ставки ЦБ, внешняя политика. И все инструменты, которые работали вчера, сегодня уже не принесут прибыль. Data-driven подход в этом случае показывает высокую эффективность, потому что данные — это надежная основа для принятия бизнес-решений. Он дает возможность не гадать, а просчитывать и проверять гипотезы одну за другой.
Вот несколько свойств data-driven подхода, которые это подтверждают:
1. Объективность — решения принимаются на фактических данных, а не на интуитивных предположениях, что минимизирует влияние человеческого фактора.
2. Измеримость — результаты решений легко измерить, отследить и оценить на конкретных метриках и цифрах.
3. Гибкость — data-driven помогает адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка, корректировать стратегии, опираясь на данные о том, что работает лучше прямо сейчас.
4. Прогнозируемость — опора на данные помогает строить прогнозы, замечать тенденции и предугадывать тренды.
5. Конкурентоспособность — многие компании зачастую копируют действия крупных игроков. Но не факт, что методы, которые сработали для одних, сработают и для других. Если у застройщика развита собственная data-driven культура, то можно найти набор инструментов, работающих конкретно для него. Заимствования стратегии может быть достаточно для определенного уровня. Но с таким подходом застройщику не стать лидером рынка. Для этого нужен свой путь.
Как data-driven подход помогает продавать больше и тратить меньше
Один из главных результатов использования data-driven подхода — увеличение продаж при сокращении рекламных расходов. Это возможно благодаря доступности большого массива данных и высокой прозрачности, которую они обеспечивают. Застройщик видит все сделки, все касания клиента с рекламными каналами; может отследить поведение на разных этапах воронки и оценить, какое влияние оказала реклама на каждом из них. Это помогает точно оценить эффективность рекламных каналов и правильно распределить бюджет — направить больше ресурсов на работающие каналы и отключить те, которые «съедают» деньги застройщика.
Кейс: девелоперская компания AFI Development проверяет гипотезы и распределяет бюджет на рекламные каналы, проводя скоринг на основе полных данных. Например, маркетологи застройщика предполагали, что площадка Twitch может быть эффективной для продвижения, однако через два месяца тестирования она не набрала ни одного балла в скоринге, поэтому не попала в медиасплит. В результате data-driven подход при медиапланировании помог AFI Development снизить стоимость сделки на 63%.
Какие сложности имеет data-driven подход
Основное условие эффективного внедрения data-driven — данные должны быть полными и качественными. Иначе не получится успешно реализовать подход и достичь с его помощью бизнес-целей.
Искаженные данные приводят к неверным выводам и ошибочным решениям. Например, если застройщик отключит работающий канал, опираясь на отчет, построенный на неполных данных, то в результате могут просесть продажи или увеличится стоимость обращения.
При этом в погоне за 100%-ной достоверностью есть риск потерять время и ресурсы. Часто для практики data-driven подхода достаточно точность в 97%. Погрешность в 3% не сыграют роли. Это время лучше потратить на поиск новых точек роста – например, как увеличить продажи.
Кроме того, внедрение data-driven подхода потребует ресурсов. Для сбора, обработки и анализа больших объемов данных необходимы инвестиции в специальные инструменты, а также в обучение сотрудников. Нужно быть готовыми к затратам времени и усилий, чтобы отладить процессы, интегрировать новые сервисы и навести порядок в уже используемых, например, в CRM и колл-трекинге.
Хорошая новость: при правильной реализации data-driven подход значительно окупает все инвестиции в него.
Кейс: Строительный холдинг «СЕНАТОР» повысил достоверность данных до 99%, показатель матчинга качественных лидов до 93% и матчинг сделок — до 90% (подтверждение нашего тезиса о том, что за 100% гнаться не обязательно). Чтобы добиться этого, застройщик навел порядок в CRM: автоматизировал бизнес-процессы по обработке лидов и снизил влияние человеческого фактора.
На основе полных и чистых данных маркетологи девелопера смогли построить в сквозной аналитике Smartis достоверные отчеты. Так отдел маркетинга начал медиапланироваться с опорой на данные, которым можно доверять. В результате застройщику удалось повысить конверсию на каждом этапе воронки на 12-15%.
Какие технологии помогают правильно реализовать data-driven подход
ETL (Extract, Transform, Load) – хранение данных
Smartis позволяет собирать данные из множества источников, включая CRM, сервисы коллтрекинга, рекламные кабинеты и аналитические платформы, и предоставляет их в виде подробных и понятных отчетов.
BI – визуализация данных
С помощью Smartis застройщик получает детализированные данные, которые позволяют составить полную картину взаимодействия клиентов с рекламными каналами. Платформа не только собирает данные, но и обогащает их, объединяя разрозненную информацию в единое хранилище маркетинговых данных. Это помогает маркетологам девелопера понять, как именно клиенты ведут себя на всех этапах воронки и какие каналы приводят к сделкам.
Post-view
Технология отслеживает путь клиента от момента просмотра объявления до совершения целевого действия. Благодаря этому маркетологи застройщика могут точно оценить вклад медийной рекламы в продажи. Например, клиент может увидеть медийный баннер застройщика на Циане, затем кликнуть по объявлению в социальных сетях, а после перейти на сайт через поисковик. Все эти касания будут учтены с помощью post-view.
Кросс-девайс
Smartis пользуется person-based подходом и умеет объединять данные пользователей из одного домохозяйства в единый профиль клиента. Это исключает ошибки и искажения данных, которые случаются, например, когда члены одной семьи при покупке квартиры заходят на сайт застройщика, оставляют заявки и просматривают объявления с разных гаджетов и номеров телефона.
Модели атрибуции
Одна из механик, которая поможет понять, как именно отработала реклама – работа с разными моделями атрибуции и когортным анализом.
Модели атрибуции помогают понять, какой вклад в конверсии вносят различные касания клиента. Оценивая рекламу с помощью разных моделей (например, линейной), маркетолог видит, какие задачи выполняли рекламные каналы на этапах воронки и как воздействовали на клиента между этапами. Подробнее про работу с моделями атрибуции и сценарии их использования для застройщиков читайте в нашей статье.
Когортный анализ
Когортный анализ помогает отслеживать поведение людей, объединенных в одну группу по одним характеристикам или действиям во времени.
Благодаря этому появляется возможность сравнивать разные когорты, отмечать, сколько сделок привела каждая рекламная кампания, оценивать время от взаимодействия с креативом до сделки, а также как меняется поведение когорт после изменения настроек рекламы. Про тонкости построения когортного анализа мы рассказывали ранее в блоге.
Трактовка данных в data-driven подходе
Ключевой момент в data-driven подходе — это интерпретация данных. Собрать данные, подготовить стек технологий, настроить интеграции — это важные основные шаги. Но чтобы получить реальную ценность от подхода, необходимо уметь правильно интерпретировать информацию и использовать ее для принятия решений.
Отличный пример – кейс компании «АМ Девелопмент». В один момент в компании увидели, что на рекламу уходит много денег, клики и обращения есть, но по воронке лиды не продвигаются. Команда пошла на эксперимент и отключила половину контекстной рекламы. Выяснилось, что трафик, который приводила брендовый контекст, продолжил приходить уже через SEO. Таким образом трафик остался на том же уровне, но затраты сильно сократились.
Заключение
Data-driven подход открывает перед застройщиками возможности для эффективной оптимизации бюджетов и увеличения продаж. Видимость всех касаний, сделок и поведения клиента на всех уровнях воронки продаж помогает девелоперам принимать обоснованные решения и оперативно вносить корректировки. В текущей ситуации на рынке, data-driven подход становится все более серьезным конкурентным преимуществом, позволяющим быстро адаптироваться к реалиям и находить точки роста.
Чтобы узнать больше о data-driven подходе и получить практические советы по его применению, подписывайтесь на наш Telegram-канал, там мы регулярно делимся новыми фишками и инсайтами!