Кейс: продвижение застройщика элитной недвижимости

Комплексное интернет-продвижение квартир, домов и апартаментов в престижных районах города. Делимся тем, что сработало и что нет.

Клиент — застройщик элитной недвижимости в Петербурге. Нам в Serenity нужно было привести обращения по четырем объектам: жилому комплексу, клубному дома, комплексу апартаментов и коттеджному поселку.

По договору мы не можем говорить о количестве приведенных заявок. Делимся другими результатами:

Вся работа разделилась на 4 больших параллельных этапа. Чтобы быстрее начать приносить заявки, мы сразу запустили контекстную и таргетированную рекламу. Параллельно начали их анализировать и разрабатывать детальную стратегию продвижения.

Рассказываем обо всех этапах подробно.

На начальном этапе мы проработали стратегию продвижения в социальных сетях: с помощью контента и таргетированной рекламы.

Проанализировали показатели сайтов

Собрали данные из Яндекс.Метрики за год по всем объектам и выяснили, что стратегия продвижения на тот момент состояла в привлечении максимального числа первичных обращений, но не всегда целевых.

Изучили Facebook и Instagram застройщика

У аккаунтов отсутствовал единый стиль оформления, а посты не промоутировались.

Изучили рынок

Промониторили деловые СМИ России и Петербурга. Оценили, насколько популярна недвижимость как вид инвестиций. Посмотрели, на какие факторы обращают внимание покупатели квартир в элитных комплексах.

Проанализировали конкурентов

Изучили, как конкуренты коммуницируют с аудиторией в социальных сетях. Разделили их на застройщиков, элитные ЖК и апарт-отели:

Составили портреты аудитории

Для каждого из комплекса составили по 4 портрета основных покупателей.

Для каждого из таких портретов составили Content-map — цепочку постов, приводящих к покупке:

Параллельно с контент-стратегией мы запускали контекст и таргет. За три дня запустили таргетированную рекламу по всем четырем проектам, чтобы быстро начать получать заявки.

Сделали акцент на аудиториях
Сначала мы использовали базу аудиторий, уже взаимодействующих с клиентом. Затем с помощью портретов аудитории, составленных на этапе стратегии, продумали, как можно найти ЦА каждого объекта:

Убирали нецелевую аудиторию
В сегменте недвижимости часто попадается аудитория не только тех, кто собирается ее приобрести, но и аудитория самих строителей. Мы убирали их из аудиторий и постоянно искали новые решения, чтобы показывать рекламу только ЦА.

Оптимизировали рекламные кампании
Обновляли креативы и УТП каждые 2–3 месяца, чтобы они не приедались пользователям, а кликабельность рекламных предложений и запоминаемость бренда не падала. Также использовали разные форматы объявлений: холсты, карусели, посты с кнопками и сториз.

Использовали лидформы
В начале работы вели аудиторию на сайт. Пользователи проводили там много времени, но не конвертировались в заявку. Поэтому мы стали использовать лидформы — с ними можно оставить заявку, не покидая соцсеть.

Отказались от автозаполнения
Попробовали запустить лидформы с автоматическим заполнением в Facebook, но приходило много некачественных или пустых заявок, поэтому заполнение сделали ручным.

В Instagram лидформ с ручным заполнением нет, поэтому мы задавали дополнительные вопросы, которые отсеивали нецелевые заявки. Например: «Вас интересуют апартаменты для себя или для бизнеса?».

С помощью контекстной рекламы мы закрывали высокий спрос потенциальной аудитории, а потом догоняли людей, которые были на сайте клиента, с помощью ремаркетинга.

Изучили текущее положение
Собрали запросы с привязкой к геопозиции для каждого из четырех объектов клиента в поисковой выдаче. Например, апартаменты находятся на Васильевском острове, поэтому мы используем семантику с указанием локации: «апартаменты на Васильевском», «квартиры на Васильевском».

Кроме того, вместе с объявлением на поиске показываем баннер. Так мы занимаем два рекламных места и решаем две задачи: закрываем горячий спрос и используем медийный формат.

Отслеживали заявки
Настроили коллтрекинг и отслеживание всех форм на сайте, чтобы фиксировать звонки с сайта и рекламных кампаний. Это позволяло определять источники обращений по телефону и оптимизировать бюджет.

Отсеивали нерелевантные запросы
Проанализировав статистику и отчеты, мы увидели, какие поисковые запросы не приносят результата по основным и многокнальным конверсиям. Отключили их. Благодаря этому мы эффективнее расходовали бюджет, направляя его на конверсионные каналы и запросы и постоянно снижая стоимость перехода на сайт.

Отсеивали нерелевантные площадки
Обращали внимание не только на запросы, но и на площадки. Отключили малоконверсионные площадки, проверяя их через многоканальные последовательности. Расходовали бюджет только на площадки, которые приносяли результат.

Работали с адаптивными объявлениями
К обычным развернутым объявлениям в Google.Рекламе добавляли адаптивные поисковые объявления. Их формат позволяет указывать до 30 заголовков и четырех описаний

Отсеивали нерелевантные запросы
Система анализирует поведение пользователя и показывает наиболее релевантный заголовок с тем УТП, которое, по мнению Google, приведет к конверсии. Так мы обеспечивали дополнительную персонализацию объявления.

Размещались на сторонних площадках
Размещали текстово-графические блоки с объявлениями на порталах недвижимости Петербурга. За 3 недели работы получили 10 качественных обращений.

Использовали автотаргетинг на поиске и в РСЯ
Создали отдельные кампании с автотаргетингом. С его помощью объявления в поиске и рекламных сетях можно показывать без ключевых фраз. Так мы расширили недорогие низкочастотные запросы на поиске. В РСЯ снизили стоимость клика на 26%, а стоимость заявки на 13%.

Использовали look-a-like
Выгрузили базу контактов из коллтрекинга, создали похожий сегмент для рекламы и запустили объявления на него. В итоге получили дополнительный охват и новую базу потенциальных клиентов.

Запускали рекламу на YouTube
Показывали ролики в YouTube тем, кто был на сайте, но не оставил заявку. Ролики ориентированы на разные аудитории. Например, молодым людям и родителям — видео со студенткой, а аудиториям 45+ ролик с пожилыми людьми. Так мы коммуницировали с клиентами со всех сторон, учитывая их портреты и потребности.

Корректировали ставки
При покупке недвижимости окно принятия решения доходит до нескольких месяцев, поэтому важно «подогревать» аудиторию. Из систем аналитики выделили аудиторию, которая заинтересована в покупке апартаментов, и сделали на нее корректировки — так эти пользователи видели наши объявления чаще.

Отсеивали нерелевантные запросы
Настроили «поисковый» ремаркетинг и скорректировали ставки на тех, кто заходил на сайт, но не отправил заявку — так «горячие» пользователи видели наше объявление на самых топовых позициях в расширенных форматах.

DOOH-реклама
Сделали баннеры для цифровой наружной рекламы. Видеоэкраны выбрали в общественных местах тех районов, где живет или работает ЦА.

Улучшили аналитику и настроили детальное отслеживание всех рекламных кампаний, чтобы видеть источники продаж и оперативно оптимизировать стратегию продвижения.

Улучшили старую систему аналитики
На старте работы у компании были плохо настроенные цели и счетчики аналитики на каждом объекте. Мы перенастроили их и подключились к коллтрекингу клиента, чтобы не терять всю статистику по звонкам.

Получали данные из Яндекс.Метрики, Google Analytics, Top.mail.ru и коллтрекинга Calltouch и переносили их в единый отчет в Power BI. Так мы отслеживали конверсионность, динамику и количество качественных лидов.

Отслеживали многоканальные конверсии
Основная часть заявок из контекстной рекламы приходила по брендовым запросам. Но если оставить только их, эффективность рекламы снизится. Ведь до того, как ввести этот брендовый запрос, пользователь взаимодействовал и с другими каналами. Отследить, с какими именно, помогали многоканальные конверсии.

Слушали колл-центр
Мы слушали, как сотрудники клиента обрабатывают звонки и возражения потенциальных покупателей, чтобы улучшать качество работы колл-центра.

Мы сами определяли качество и количество заявок. Например, если звонящий рассчитывал на покупку апартаментов за четыре миллиона, а они стоят шесть, то заявка считалась некачественной.

Сквозная аналитика в ручном режиме
В ручном режиме отслеживали конверсии до заявки и первичных обращений. Клиент передавал нам закрытую статистику заявок из своей CRM-системы и мы сопоставляли их со своими данными коллтрекинга. Так мы видели, с какого канала приходят качественные заявки, и оптимизировали работу с рекламными инструментами.

Тестировали разные каналы продвижения
Мы постоянно тестировали новые каналы размещения рекламы. Оставляли только те, с которых получаем хорошие результаты. Например, размещали статью клиента на Яндекс.Дзен и запускали рекламные кампании в myTarget, но получили небольшое количество конверсий, поэтому отказались от этих каналов продвижения.

Агентство: Serenity