Успех через понимание. Как аудиторные исследования помогают оптимизировать ДРР в кампаниях ФСК

О бренде

Группа компаний ФСК является одной из крупнейших строительных компаний России и входит в 10 крупнейших девелоперов страны. Компания основана в 2005 году, в нее входят разнопрофильные структуры, которые позволяют самостоятельно производить полный цикл работ, начиная с проектирования, строительства и до последующей эксплуатации. Сегодня ФСК ведет деятельность в любом сегменте жилищного строительства, будь то индивидуальный проект или комплексная застройка городских микрорайонов.

Background and challenge

Большинство застройщиков идут по пути достижения оптимального баланса между инвестициями и KPI (продажами объектов). ФСК такой баланс уже был достигнут (что подтверждается достижением максимального уровня по фреймворку 5A Digital Maturity от Google и BCG), и возникла необходимость найти решение, которое позволит продолжить рост и не отставать от конкурентов. Появился челлендж: Подобрать инструменты в рамках развёрнутой у ФСК концепции test & learn, которые могут обеспечить дополнительный прирост эффективности размещения.Proximity Media (Media Direction Group) нужно было найти решение, которое по своей эффективности стремилось бы к контекстной рекламе, были проанализированы возможности различных поставщиков. Необходимо было применить как накопленные клиентом данные, так и использовать новые механики и технологии. На роль такого инструмента подошел надёжный технологический партнер Weborama, располагающий инновационными решениями: Audience Insights, BigFish, Large Language Model, MoonFish.

Цели проекта

Повысить эффективность кампаний без кратного увеличения бюджета через понимание consumer journey (анализ аудитории, выявление поведенческих инсайтов и коммуникационных сообщений).

Решение

ФСК всегда использовал новейшие разработки, увеличивающие эффективность, помимо этого компания имела серьезный технологический стек. Это одна из основных составляющих ДНК бренда. Поэтому Proximity Media (Media Direction Group) была внедрена механика с использованием технологического стека и математических моделей Weborama для повышения эффективности контакта через микросегментирование и контекстуальный анализ.

Для реализации поставленных целей мы использовали инструмент Audience Insights, исследование на базе данных клиента.

Анализ проходит следующим образом:

В результате данного подхода в исследуемой аудитории были выделены 5 групп: “Карьеристки”, “Финансисты”, “Ценители семьи”, “Планирующие свадьбу”, “Любители гаджетов”.

Параллельно было проведено BigFish исследование - анализ текстового пространства вокруг бренда для выявления конкурентов, определения характера упоминаний и специфических интересов бренда в рамках исследуемого контекстуального пространства.

Помимо классической модели анализа корпусов текста, позволяющей учитывать связанность слов между собой, была использована Large Language Model, которая также дает возможность учитывать контекст и тональность предложений.

В результате обработки двух корпусов текста, один из которых был собран на основе списка конкурентов, другой - из лемм связанных с компанией ФСК (вариации написания названия бренда ФСК, названия ЖК), выделили 7 основных тем, которые обсуждаются аудиторией в контексте строительства и новостроек.

С помощью инструмента для создания кастомных аудиторных сегментов MoonFish и на основе полученной аналитики были выбраны и построены 4 новых для бренда аудиторных сегмента: “Любители гаджетов”, “Финансисты”, “Карьеристки” и “Отделка” с такими соц-дем параметрами: женщины и мужчины от 25 до 55 лет с доходом выше среднего и геотегом: Москва + Московская область.

MoonFish сегмент “Финансисты”, который имел меньший объем аудитории, чем другие, мы расширили за счет применения технологий предиктивного машинного обучения. Для построения данного сегмента мы обогатили профили поведенческими интересами, затем обучили на отобранных данных несколько моделей и определили наилучшую из них для дальнейшего применения.

В период с середины октября до начала ноября запустили баннерную рекламную кампанию на премиальной баннерной и видеосети Weborama Audience Activation.

Оптимизация

В ходе рекламной кампании на основе внедренных в платформу математических моделей и предиктивных алгоритмов производилась оптимизация размещения, позволяющая оценивать эффективность аудиторных сегментов по каждому формату креатива в разрезе домена, браузера, ОС, устройства и перераспределять бюджет на наиболее результативные каналы.

Результаты

В заключение, в рекламной кампании наилучшие результаты показал сегмент “Отделка”, который был создан на основе анализа текстового пространства.

Сегмент имеет наибольшее количество визитов на сайт (403), высокий показатель времяпровождения на сайте (58 секунд) и CTR (0,20%), что говорит о попадании в целевой сегмент ФСК.

С учетом того, что ФСК имел свой собственный технологический стек и возможность оценивать офлайн конверсии по с помощью post-view атрибуции, по модели Шепли, по всем сегментам удалось получить аналитику по конверсиям, сегмент “финансисты” показал наилучшие результаты по СPA Первичные встречи в офис продаж: на 55% лучше, чем бенчмарк.

Александр Лебедев, маркетинг директор ГК ФСК: "Колебания экономических составляющих рынка, таких как ключевая ставка, инфляция, изменения рынка труда и заработных плат, ведут, в первую очередь, к изменению интересов верхней воронки продаж в отрасли недвижимости. И чтобы добиться хороших performance-показателей, необходимо изучать меняющиеся интересы и запросы потенциальных потребителей, чтобы создать для них релевантные месседжи. Такой подход позволяет нам разговаривать на одном языке с целевой аудиторией и рассказывать, как они могут удовлетворить свои потребности благодаря нашим предложениям".

Алина Багурина, руководитель отдела по дата-продуктам Weborama: "Поиск релевантной аудитории — одна из профильных задач дата-компании. Для этого у нас собран целый технологический стек — платформа по работе с данными, инструменты для аудиторной аналитики, семантического анализа, сегментации и масштабирования аудитории на основе данных Weborama. Все это позволило детально проработать аудиторию, полученную при размещении рекламы ФСК, и сделать выводы, какие сегменты пользователей наиболее заинтересованы в предложениях компании в данный момент".

Александра Голодникова, Директор по цифровым коммуникациям: "Данный кейс демонстрирует потенциал применения связки кастомных сегментов, ML-алгоритмов и набора методик для анализа текста. Грамотное внедрение подобного инструментария расширяет возможности для более точечной оценки аудиторных предпочтений и формирования релевантных месседжей. Как следствие, повышается эффективность кампании в целом".