Альтернативные методы продвижения недвижимости бизнес- и комфорт-класса в 2022 году: кейсы ФСК и Риалвеб

Что делать, когда традиционные методы продвижения исчерпали себя и уже не приносят нужного результата? Всё чаще маркетологи застройщиков ищут новые подходы к поиску аудитории, выдвигают и проверяют как можно больше гипотез, отказываясь от приемов, которые больше не работают.

О современной работе маркетолога с застройщиками и альтернативных способах продвижения жилья бизнес- и комфорт-класса рассказывают специалисты по контекстной и таргетированной рекламе digital-агентства Риалвеб Юлия Маркова и Иван Назаров.

ФСК — одна из крупнейших девелоперских групп компаний в России.

В прошлом году подход к продвижению в сфере недвижимости стал более сосредоточенным и осмысленным. Риалвеб вместе с ФСК одними из первых взяли на вооружение этот принцип, но 2022 год принес за собой новые вызовы.

В условиях возросшей конкуренции между застройщиками и уменьшения спроса среди покупателей привычные методики уже не могли гарантировать прежний результат. Кроме этого, некоторые популярные инструменты и конверсионные площадки для продвижения стали недоступны в России.

Пришло время альтернативных решений и новых гипотез.

Чтобы выдвинуть гипотезу для продвижения под ту или иную аудиторию, а после запустить рекламную кампанию, мы пользуемся удобной пошаговой логикой.

1. Выделяем базовые аудитории в зависимости от цели покупки

   Аудитория объектов комфорт-класса почти всегда приобретает их, чтобы улучшить свои жилищные условия и поселиться там самим или с семьей.

   Цели аудитории бизнес-класса могут быть похожи, но кроме этого, они чаще покупают недвижимость для инвестиций — по нашим оценкам, среди бизнес-аудитории таких клиентов не менее 25%.

2. Определяем основные продуктовые характеристики, которые влияют на решение о покупке

   Это цена объекта, планировка, наличие или отсутствие хорошего вида, дизайнерская или другая отделка под ключ, локация, инфраструктура, особенно подходящая семьям с детьми, и так далее.

3. Формируем связку «аудитория-продуктовая характеристика -креатив»

   В зависимости от аудитории, ее целей и продуктовой характеристики, подбираем для креатива тот или иной посыл.

4. Создаем более персонализированные узкие аудитории для таргетинга и запускаем кампанию

   Для наших гипотез мы разрабатываем кастомные аудитории на основе разных источников и комбинаций данных из них. Источниками выступают несколько разных платформ:

   - сервисы аналитики: Яндекс Метрика, Google Analytics

   - CoMagic + Smartis + CRM

   - собственная платформа Риалвеб для триггерной коммуникации на основе сверхпродвинутых таргетингов

   - CDP-платформы: KonnektU и AiData

Не все гипотезы, которые мы выдвинули для Rotterdam, оказались успешными, но каждая помогла нам повысить эффективность рекламных кампаний в целом.

Гипотеза 1: Отдыхающие за рубежом

Мы предположили, что пользователи, которые отдыхают в Америке, Австралии и Океании обладают высоким уровнем дохода и являются нашей ЦА. К ним мы добавили надежный сегмент по интересам Жилая недвижимость премиум-класса.

Настройки таргетинга: Мы запустили рекламную кампанию в сети с таргетингом на следующие интересы и привычки: «Жилая недвижимость премиум-класса», «отдых в Америке», «отдых в Австралии и Океании».

Результат: Гипотеза о дорогом отдыхе за рубежом не совсем оправдала себя, но группа с надежным таргетингом на интерес «Жилая недвижимость премиум-класса» принесла нужные встречи. CPV оказался всего на 8% выше, чем средний CPV в кампании «Контекст Небренд РСЯ».

Гипотеза 2: Жители престижного района

Мы предположили, что нашей ЦА может являться сегмент пользователей, проживающих в радиусе 1 км от места строительства объекта ЖК Роттердам - они живут в престижном районе с высокой концентрацией новостроек бизнес-класса, знакомы с локацией и ее инфраструктурой.

Настройки таргетинга: Кампания на поиске с таргетингом на высокочастотные ключи и корректировкой 1200% на геолокацию в радиусе 1 км от ЖК Роттердам

Результат: Гипотеза подтвердилась немного не так, как мы рассчитывали. Первичные и верифицированные обращения обошлись нам дешевле, чем в среднем по группе «Контекст Небренд» на поиске, но сами встречи обошлись в 2,7 раза дороже.

В итоге обращения и встречи перешли в объекты группы ФСК комфорт-, а не бизнес-класс, то есть мы привлекли аудиторию, которая оказалась недостаточно платежеспособной.

Гипотеза 3: Сегменты по платежеспособности: Топ 1-2% и Топ 2-5%

Если запустить таргетинг на сегменты по платежеспособности «Платежеспособность 1-2%» и «Платежеспособность 2-5%», то первый окажется более конверсионным, чем второй.

Настройки таргетинга: Мы настроили кампанию на поиске с таргетингом на высокочастотные ключи и корректировками 1200% на сегменты пользователей с самым высоким уровнем платежеспособности («Платежеспособность 1-2%») и пользователей с уровнем платежеспособности выше среднего («Платежеспособность 2-5%»)

Результат: Гипотеза подтвердилась — встречи принесла группа «Платежеспособность 1-2%». Можно оптимизировать кампанию, оставив только эту группу.

Гипотеза 4: Жители центра Москвы

Предположим, что сегмент пользователей, проживающих либо работающих в центре Москвы, обладает высокими доходами и поэтому является нашей ЦА.

Настройки таргетинга: Кампания на поиске с таргетингом на высокочастотные ключи и корректировкой 1200% на центр Москвы + 6 км

Результат: Гипотеза подтвердилась. Кампания принесла нам первичные обращения, верифицированные целевые обращения (ВЦО) и встречи. Стоимость привлечения встреч оказалась почти на 24% ниже, чем в среднем по всем кампаниям Контекста Небренда.

После ухода с российского рынка Google Рекламы мы предположили, что альтернативным способом «поймать» пользователей, которые пользуются Гуглом, может стать реклама в Яндексе. Ведь большая часть пользователей не будет копаться в настройках браузера и менять поисковик по умолчанию, которым часто является Google, однако мы можем сегментировать такую аудиторию и показывать ей рекламу через РСЯ.

Настройки таргетинга: В Яндекс Метрике мы собрали сегмент на посещения сайта с SEO выдачи Google и Google Рекламы.

Результат: Стоимость встречи по данной кампании составила всего 5,18% от планового значения. Гипотеза подтвердилась, поэтому мы продолжили работу с данным сегментом.

Работа с CDP-сегментами — это закупка данных у сторонних провайдеров. Так мы можем собирать и использовать необычные и кастомные таргетинги, которых нет в самих рекламных системах.

ФСК — технологичная компания, которая активно занимается развитием CDP-сегментов и обогащает данные поставщиков своими. Это позволяет нам реализовывать весь потенциал двух популярных CDP-платформ: KonnektU и AiData.

KonnektU работает с first-party data — собственными данными рекламодателя. Так мы получаем возможность собирать и гибко настраивать аудитории сайта рекламодателя и данные его клиентов, сегментировать их по различным уровням воронки, давности взаимодействия, площадкам и ЖК.

AiData работает с third-party data — агрегированными данными из множества различных источников. Такие данные основаны на поведенческих профилях пользователей — интересах, активностях в интернете, хобби или предпочтениях.

Гипотеза 1: Пользователи категории «max points»

Мы решили предложить квартиры комфорт-класса в ЖК Датский пользователям, которые искали бизнес-варианты, но в итоге не совершали никаких дальнейших действий — по-видимому, из-за слишком высокой цены.

Настройки таргетинга: Таргет настроили в РСЯ на пользователей категории «max points» — это аудитория, которая уже была на сайте и получила много «очков» за какие-то действия на нем, показав этим высокий интерес к квартирам. Вторым сегментом стало сочетание аудиторий «Интерес к бизнес-классу» и «Доход выше 100 тыс. в месяц».

Результат: Гипотеза показала положительные результаты, а по показателям CPV, CPL и ДРР лучше всего отработали аудитории CDP-платформы KonnektU, где ДРР ниже остальных небрендовых кампаний на 60%. По итогам теста было принято решение масштабировать эти кампании.

Гипотеза 2: Инвесторы

Мы предположили, что целевой аудиторией для квартир комфорт-класса в ЖК Движение станут инвесторы из-за хорошего потенциала роста стоимости жилья в этом ЖК.

Настройки таргетинга: Таргет настроили в РСЯ на аудитории «Инвестирование в недвижимость» и любых инвесторов c интересом «Недвижимость в МСК и МО»

Результат: Лучше всего по показателям CPL и CPV отработали сегменты AiData с интересом к инвестициям. ДРР у этих аудиторий ниже, чем у небрендовых кампаний на 30%. Эти сегменты мы будем использовать для дальнейшего масштабирования в поисковых кампаниях.

Рынок недвижимости не стоит на месте, особенно в такое сложное время. Чтобы угнаться за конкурентами и продолжать запускать успешные рекламные кампании, необходимо регулярно выдвигать новые гипотезы и тестировать их.

• Убедитесь, что вы хорошо понимаете разницу между продвижением для аудиторий недвижимости бизнес- и комфорт-класса. Например, в большинстве случаев первых бессмысленно привлекать низкой ценой объекта, в то время как для вторых это один из самых решающих факторов

• Используйте все возможности для поиска гипотез, а не только данные платформ. Например, можно изучить входящие звонки клиентов, выявить самые частые вопросы об объекте и разработать креативы на их основе

• Помните, что несработавшая гипотеза — это тоже результат. Даже если ваше предположение оказалось ошибочным, важно проанализировать, какие именно нюансы вы не учли при прогнозе. С каждой неудачной гипотезой вы получаете важные уроки и приближаетесь к успешным кампаниям и более глубокому их пониманию

• Обратите внимание на те гипотезы, которые уже срабатывали у вас в Google и Facebook, и попробуйте перенести и адаптировать их в Директ

• Чтобы определить возможные интересы пользователей, обратитесь к отчету по интересам в Яндекс Метрике. Обращайте внимание на небанальные вещи, которые подкинут вам идей для тестирования таргетингов. Например, в нашем случае относительно высокий аффинити-индекс показывали интересы «Красота и здоровье», а именно «Уход за лицом», и «Бытовая техника», а именно «Техника для дома». Эта информация может стать потенциальной точкой роста, если верное ее интерпретировать.