Все потоки сходятся в один

Как устроена система анализа поведения клиентов и эффективности каналов рекламы группы компаний ПИК.

ПИК — самый большой девелопер России и один из крупнейших рекламодателей рунета. Для оценки эффективности затрат на маркетинг в группе компаний разработали PIK Data — систему агрегации и обработки данных, включающую модуль аналитики. Также это база для запуска и развития автоматизированного и персонализированного маркетинга.

Система аналитики: самостоятельно или через подрядчика

Когда встает вопрос внедрения системы сквозной аналитики, для начала, очевидно, следует провести первичную оценку возможностей. Все решения на рынке делятся на три группы:

  • Крупные интеграторы. SAP, продукты Oracle, IBM или Microsoft — долго и дорого
  • Российские системы. Roistat или Alytics — ограниченный функционал «из коробки», не позволяют решить все задачи крупного клиента
  • Зарубежные решения. Связка Google Analytics 360, Owox BI, BigQuery — нет полноценной поддержки, данные хранятся вне ИТ-инфраструктуры компании, есть сложности с агрегацией данных от российских рекламных систем.

Обычно компания, которая выбирает готовое решение, часто приходит к тому, что оно не учитывает все особенности бизнеса. В итоге компания «застревает» в бесконечной доработке системы под себя.

После первичного анализа решений мы поняли, что нет идеального, которое закрывало бы все наши задачи и позволяло бы измерять оффлайн-каналы.

Большинство решений рассчитаны на рынок e-commerce с высокой частотностью и понятным циклом сделок. Под девелоперский бизнес они не заточены. Также у нас было бы слишком мало возможностей для работы с данными от сторонних источников.

Поэтому мы в итоге решили разработать собственный инструмент. Стоимость такого решения — 3-5 млн рублей, то есть инвестиция оправдана для средних и крупных рекламодателей.

Роман Абдуллин, директор по маркетингу ПИК

Разумеется, этот путь не универсален, и глубокая аналитика нужна не всем. У нашего девелоперского бизнеса есть своя специфика: покупки происходят редко, клиенты долго выбирают продукт, воронка конверсий состоит из множества касаний с брендом — при этом нужно понимать, как связаны друг с другом рекламные компании в сети и в офлайне. Без глубокого анализа данных мы просто не могли бы оценить эффективность тех или иных статей расходов.

Для разработки собственной системы аналитики нужна крепкая ИТ-команда внутри компании. На рынке аналитических систем есть деньги, но нет постоянного спроса, из-за чего немногие специалисты выбирают эту сферу.

В итоге мы всё-таки решили разработать собственную систему аналитики — доработка готовых решений стоила бы в десятки раз больше. К тому же, оставался вопрос о безопасности — передавать данные клиентов третьей стороне опасно.

Наша система эволюционировала от целевой переменной «входящий звонок» до построения атрибутивной модели с переменной «валидированный лид», плюс данные по транзакциям и сделке клиента.

Алиса Василева, руководитель отдела веб-аналитики

Посчитать несложно, сложно — посчитать всё необходимое и правильно

На рынке недвижимости каждая компания по-своему определяет, что такое «лид». Кто-то принимает за этот показатель звонки определенной длительности, кто-то учитывает вообще все обращения. Чем лучше проработана оценка «качества» лидов — готовности людей к покупке, — тем проще правильно распределять рекламный бюджет исходя из эффективности каналов маркетинга.

Раньше мы считали лиды исходя из количества звонков. Теперь отталкиваемся от числа сделок, и данные стали сильно отличаться. Например, скачки количества звонков могут быть вызваны не успешной рекламной кампанией, а началом заселения в жилой комплекс.

Так было 20 ноября 2017 года — мы увидели прирост звонков по объекту «Бутово-парк 2», в который начали въезжать жильцы, но повышения количества зафиксированных интересов не было.

Сейчас в ПИК лидом считают подтвержденную специалистами компании заявку клиента, заинтересованного в покупке. Одна из ключевых задач PIK Data — понимать, сколько таких обращений поступает, к каким каналам они относятся, и какова в конечном итоге доля рекламных расходов в каждой сделке.

PIK Data умеет обрабатывать данные от любых рекламных каналов — от контекстной рекламы до продвижения на агрегаторах недвижимости. Они собираются в едином внутреннем хранилище, после чего анализируются с помощью алгоритмов. Помимо подсчета стоимости привлечения клиента для каждого канала, система позволяет учитывать «внутренний каннибализм» — когда потенциальные клиенты переходят по рекламе одного проекта ПИК, но в итоге покупают другой.

Отчёт PIK Data по «внутреннему каннибализму»

Сейчас в сегменте недвижимости низкая частотность сделок — человек покупает 1-2 квартиры за жизнь, при этом высоки затраты на привлечение клиента. Поэтому нам не подходит подход LTV, когда измеряется совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним.

Сейчас мы оперируем стоимостью привлечения клиента (CAC, Customer Acquisition Cost), но понимаем, что рынок изменится, и мы должны это учитывать.

Роман Абдуллин, директор по маркетингу ПИК

Какие данные собирает система

Информация поступает из трех групп источников. Первый — система CRM, в которой хранятся данные о клиентах, сделках, квартирах, партнерах и сотрудниках. Их нужно адаптировать, чтобы можно было связать все данные друг с другом.

Второй источник — около десятка рекламных систем от Adwords до MyTarget и баз недвижимости вроде ЦИАН и «Яндекс.Недвижимость». От них PIK Data получает данные о расходах компании на рекламу, показах объявлений и переходах.

Самая трудоемкая часть процесса — это сбор данных из рекламных систем и поддержка бесперебойной и корректной работы. Нужно оперативно добавлять новые источники, аккаунты и учитывать возможность смены API.

Алиса Василева, руководитель отдела веб-аналитики

Третий источник — аналитические системы. Они выдают огромное количество данных, поэтому тут PIK Data нужно выделить информацию, которая важна для ПИК — источники звонков и поведение клиентов на сайте. Кроме того, данные нужно выгружать раз в несколько дней, потому что Google Analytics сжимает их, из-за чего показатели становятся менее точными.

Какие показатели рассчитываются

После сбора данные помещаются в единое хранилище и объединяются. Информация о звонке из CRM — номер телефона, дата и время — связывается с данными от системы коллтрекинга об источнике звонка, рекламной кампании и странице, с которой был совершён звонок. Туда же добавляется Google Client_ID, чтобы связать звонок с действиями пользователя на сайте.

Данные из рекламных систем объединяются с информацией о звонках с помощью меток, которыми маркируются все рекламные кампании ПИК. То же самое происходит с данными из CRM и системы коллтрекинга — они объединяются с помощью ID звонка, которая передаётся в CRM, когда потенциальный клиент связывается с компанией по телефону. В итоге можно понять, откуда пришёл звонивший, а специалист компании может построить воронку продаж для каждого источника лидов.

После этого рассчитываются три ключевых показателя: конверсия по всем этапам воронки продаж, стоимость каждого из них и соотношение рекламных инвестиций к продажам продуктов (ДРР или ROMI). Это соотношение затрат на рекламу и прибыли от заказов, которые оставили клиенты, пришедшие после рекламной кампании.

В интерфейсе PIK Data это всё представляется в виде таблиц, которые связаны между собой разными параметрами и метками. Специалисту остаётся только построить отчёты и цепочки взаимодействия клиента с брендом.

Как мы работаем с показателями

После сбора и объединения данных в Tableau проектируется отчет по эффективности всех рекламных источников, в которых есть информация о проценте и сумме покупок недвижимости, стоимости каждого этапа взаимодействия с клиентом и доле рекламных расходов.

Также формируется отчет по «внутреннему каннибализму» и ассоциированным конверсиям, который наглядно показывает, как рекламная кампания по одному проекту конвертируется в продажи по другим.

Отчёт PIK Data по ассоциированным конверсиям

Благодаря визуализации данных, любой сотрудник ПИК может легко пользоваться отчётами без специальной подготовки — особые навыки нужны для создания нестандартных отчётов и более глубокой аналитики.

Простой пример использования PIK Data в работе отдела рекламы — медиапланирование. Каждый месяц компания планирует, сколько лидов должно быть по каждому проекту. С помощью PIK Data можно посмотреть данные за прошлые месяцы и исходя из этого распределить бюджеты.

Результат

Отчёты PIK Data помогают нашим сотрудникам лучше понимать клиентов и видеть, как они взаимодействуют с ПИК. Кроме того, данные используются для персонализированных рассылок, в которых предлагаются интересные клиенту проекты.

Поскольку PIK Data позволяет более глубоко анализировать процессы внутри компании, данные от системы помогают эти процессы структурировать. Например, платить подрядчикам можно не только за трафик и звонки, но и за подтвержденные лиды, пришедшие с конкретного канала продаж, и даже за заключенные сделки.

Внедрение сквозной аналитики увеличило глубину измерения всех активностей в онлайне и оффлайне, позволило учитывать вклад источников (ассоциированные конверсии) и применять в маркетинге полноценный data-driven подход.

Сейчас глубина проникновения аналитики составляет порядка 70% и увеличивается каждый квартал. Следующие шаги — автоматизированный и персонализированный маркетинг, построение более детальной атрибутивной модели.

Роман Абдуллин, Директор по маркетингу ПИК

Советы создающим свою систему аналитики

  • Прежде всего нужно определить цели.
  • Затем – собрать данные, которые уже есть, и понять, чего не хватает.
  • Какое-то время собирать отчеты вручную, чтобы понять, какая архитектура будет у системы сквозной аналитики.
  • Спроектировать архитектуру проекта заранее.
  • Изучить рынок и принять решение: делать самостоятельно или через подрядчика. Универсальных рекомендаций нет — любой вариант до появления первых результатов требует серьезных вложений и просто попробовать не получится.
  • Просто отдать всю работу подрядчику не получится. Таким проектам очень нужен лидер — человек изнутри, который будет контролировать процессы, понимая бизнес-задачи компании.
  • Ещё одна дилемма: разрабатывать инструментарий с нуля или использовать в качестве основы CRM или Google Analytics. В первом случае можно сразу заточить систему под нужды компании, во втором у неё будет фундамент из уже существующих инструментов и данных.

Специалисты ПИК готовы ответить на вопросы о PIK Data в комментариях.

0
111 комментариев
Написать комментарий...
Евгений Еременко

Все это замечательно, но почему ваши потенциальные клиенты, приезжая в любой из офисов ПИК, ждут по 2 часа менеджера в очередях? Напоминает ситуацию с грефом, инновациями и "вы где карту открывали, туда и идите!"

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

Извиняюсь за ожидание, действительно у нас бывают пиковые нагрузки. Пытаемся и решаем их.

Буду рад ответить на ваши вопросы.

Ответить
Развернуть ветку
Вася Пражкин

В переводе с вежливо-официального:
Мы знаем про ожидание, нас это устраивает, ничего менять не планируем.
Следующий!

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

Василий, поддамся на провокацию.

Мы знаем о проблематике. Нас это не устраивает и мы меняемся. Но в пиковые часы и дни действительно стрессуем.

Будем рады пообщаться и применить ваш опыт в решении непростого кейса (не бесплатно, конечно же).

Также вам ну нужно посещать офис продаж для покупки машиноместа и кладового помещения, потому что теперь они продаются только онлайн (снизили загрузку офисов) + доставка документов доступна через почтомат и курьера. Ну про электронную регистрацию договора смысла говорить нет, это уже must have.

Ответить
Развернуть ветку
Вася Пражкин

Спасибо, Роман, за внимание к проблеме, но все решения уже давно придуманы и стары, как лысина у генерального:
1) Разнести нагрузку по времени
2) Добавить менеджеров в пиковые часы, может даже по скайпу
3) Проанализировать популярные обращения и провести еще один этап автоматизации
4) Поставить XBox с фифой и драками

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

Хотели бы пригласить вас на проект и кейс в любом удобном вам формате (консалтинг, in-house / outsource).

Мы остро нуждаемся в свежих идеях и подходах.

Могли бы, пожалуйста, направить ваши контакты (можно в ФБ).

Ответить
Развернуть ветку
Максим Чумичев

Здравствуйте! У нас есть кейс. Можем организовать пилот, заодно и познакомимся.

Если говорить более детально, то мы идеально вписываемся в поставщиков данных, отчеты и работу с вашей ключевой группой покупателей и заинтересованной аудиторией на каждом этапе воронки.

Роман, как с вами связаться?

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

проще всего в facebook

Ответить
Развернуть ветку
108 комментариев
Раскрывать всегда