Антифрод для разработчиков: как не потратить бюджет на фейковые лиды

В периоды, когда рекламный бюджет находится под контролем и все вложения должны максимально окупиться, платить за фейковых клиентов особенно неприятно. Разработчики, работающие с платформами, платящими за лиды, могут столкнуться с низкой доходностью транзакций, при этом план по звонкам и запросам выполняется без проблем. Ульяна Гончарова, продакт-менеджер компании Smartis, рассказывает, как выявить недобросовестных подрядчиков и бороться с мошенничеством и мошенничеством.

Мошенничество на рынке недвижимости: больше, чем спам и боты

Звонки, намеренно имитирующие поведение целевых клиентов, мы считаем мошенничеством.

Важно отличать мошенничество от спама.

Спам – это заведомо нецелевые звонки, например, рекламные звонки через ботов.

Опознать его самостоятельно легко — менеджер сразу понимает, что к нему добрался робот или кто-то предлагает свои услуги.

Мошенничество направлено на то, чтобы максимально запутать разработчика и сыграть роль реального клиента. Звонки совершают реальные люди, которым часто за такую ​​работу платят и предоставляют сценарии поведения, приближенные к реальным. Клиентами обычно являются разные подрядчики, которые заинтересованы в улучшении KPI и показывают, какие лиды вам приносят.

Мошенничество — острая проблема для застройщиков; С этим сталкивается практически каждый разработчик, у которого в медиа-сплите есть сайты с оплатой по модели CPA.

По нашим данным, каждый десятый звонок разработчику может быть фейковым.

Чаще всего фейковые запросы поступают из баз данных по недвижимости, рекламы в СМИ и лидогенерации.

Опасности мошенничества: почему важно с ним бороться

Мошенничество не следует воспринимать как статистическую ошибку; это может серьезно повлиять на эффективность рекламных кампаний и, в конечном итоге, на план продаж. Вот некоторые неприятные последствия:

1. Трата рекламного бюджета. Разработчик вкладывает деньги в сайт и рассчитывает получить целевых клиентов. Вместо этого он получает только фальшивый интерес и потенциальных клиентов, которые не совершают покупки. Мошеннические запросы остаются в отчетах и ​​искажают представления об эффективности каналов, что в будущем может привести к неправильному распределению бюджета.

2. Нагружает колл-центр и тратит управленческие ресурсы. Пока операторы тратят время на общение с фейковыми клиентами, настоящие могут зависать на линии и оставаться без присмотра. Следуя алгоритмам обратного звонка, менеджеры несколько раз пытаются связаться с воображаемым клиентом после того, как он перестанет проявлять признаки активности. Похоже, вы упускаете потенциального покупателя, который совсем недавно проявил желание заключить сделку, и вам нужно всеми силами его удержать. Но на самом деле это пустая трата ресурсов сотрудников.

3. Неадекватно завышает стоимость привлечения клиентов с сайта. Плата за фейковые лиды в конечном итоге увеличивает стоимость привлечения реальных клиентов. Например, вы потратили 100 000 рублей на сайт, с которого пришли: 65 клиентов-мошенников, успешно прикинувшихся целевыми, 34 нецелевых и один целевой. В результате стоимость реального таргетированного звонка от клиента становится заоблачной: за 100 000 рублей разработчик рассчитывал привлечь 10 целевых звонков по 10 000 рублей каждый.

«На бумаге» ключевые показатели эффективности были перевыполнены – поступило 66 целевых звонков на 1 515 рублей. Но на самом деле целевой вызов всего один, и его реальная стоимость составит 100 000 рублей, что уже в 10 раз превышает запланированную.

4. Создает проблемы с выполнением планов продаж. План по лидам из канала выполняется, но сделок нет. Такая ситуация вызывает непонимание – почему люди уходят и не покупают? Может быть, что-то не так с предложением или менеджеры вас подводят?

Как понять, что вы имеете дело с мошенничеством

1. Невозможно восстановить связь с клиентом, который ранее интересовался. Лид просто пропадает и несколько раз не берет трубку, хотя в первом разговоре показал себя целевым и закрыл все внешние показатели интереса, например долго разговаривал с менеджером, многих спрашивал уточняющими вопросы.

2. Множество целевых звонков, которые не превращаются в сделки. Здесь очень легко спутать мошенников с реальными клиентами, которые просто недовольны предложением, или с ошибками менеджеров, не сумевших должным образом обработать запрос.

Однако можно выявить закономерность – если это массовая ситуация и сделки чаще всего срываются с одной площадки или одного канала, то стоит задуматься о достоверности звонков.

3. Аномальные всплески целевых звонков. При отслеживании плотности звонков можно обратить внимание на скачки: на сайт поступило 2-3 звонка, а потом вдруг за один день поступило 15-20. Вот здесь вам следует быть осторожным. Часто такие аномалии могут возникать в конце месяца или расчетного периода с сайтом, когда он пытается закрыть недостающие по плану лиды.

4. Частые сбои на разных этапах воронки. В этом случае проблема может быть и на стороне застройщика, но если отказ за отказом и это выглядит подозрительно, то стоит рассмотреть вариант мошенничества.

Как бороться с мошенничеством: автоматический алгоритм

К сожалению, вручную определить такое поведение крайне сложно, так как сайты с годами совершенствовали свои механизмы, и клиенты могут выглядеть максимально приближенно к реальным, охватывая все критерии целевого звонка.

Если отфильтровывать их интуитивно, то есть риск «выкинуть» вместе с мошенничеством реальных покупателей, которые усомнились в предложении или просто не смогли ответить на звонки по личным причинам. Поэтому советуем вам довериться автоматизированным антифрод-технологиям. На примере нашего алгоритма мы покажем, как работает такая система.

Антифрод — это автоматический алгоритм, который оценивает процент вероятности мошенничества для каждого запроса. Все запросы, поступившие в коллтрекинг, затем поступают в личный кабинет клиента и проходят скоринг. Разработанный нами алгоритм выполняет скоринг на основе 11 параметров:

1. Ищет номер телефона клиента в сегментах «Спам» или «Антифрод» глобальной отраслевой базы данных платформы.
2. Проверяет совпадения имени по номеру телефона.
3. Изучите историю обращений человека.
4. Проверяет количество звонков по IP-адресу.
5. Проверяет номера телефонов с помощью файлов cookie клиента.
6. Изучите историю посещений сайта.
7. Изучает источники рекламы, из которых звонил клиент.
8. Проверяет источники посещения сайтов.
9. Проверяет наличие посещений, бронирований, транзакций в истории человека.
10. Проверяет неудачные обратные вызовы.
11. Изучите историю приложений, чатов, мессенджеров по номеру телефона.

Каждая механика дает положительный или отрицательный процент или остается на нейтральном нуле. Процентный расчет нужен, чтобы показать вероятность – если у клиента несколько противоречивых показателей, это не значит, что он точно мошенник. Мы считаем запросы, набравшие 75 % и более, подозрительными.

При подключении антифрод создается автоматический дашборд; нет необходимости настраивать его вручную. В отчете есть раздел, показывающий долю мошенничества среди всех целевых запросов с сайтов. Напротив каждого сайта отображается статус и рекомендации, что делать в том или ином случае — вам не придется думать о том, нормально ли 30% мошенничество на сайте или нет, а также что делать с таким сайтом. .

Мы обращаем внимание на те сайты, где доля мошеннических звонков выше 60% — такие сайты отмечаем статусом «Много мошенничества». На их основе дальше смотрим показатели — конверсии в посещения, совершенные посещения офиса, бронирования, подписанные контракты, СРБ.

Целесообразно проводить оценку за период не менее 60 дней, учитывая длительный цикл продаж. Если сайт не приносит достаточного количества посещений, бронирований и продаж и все останавливается только на выполненном плане по запросам, вы можете принять решение об его отключении.

Также нужно присмотреться к сайтам с долей 40–60%, так как это не самый качественный трафик. Оптимальный процент подозрительных звонков – ниже 40%. В этом случае доля находится в пределах нормы, и сайт на данный момент можно считать свободным от мошенничества.

Преимущества автоматизированных антифрод-технологий:

1. Индивидуальный подход. Анализируем персон, а не подписчиков. Человек – это не обязательно один человек. Часто приобретением недвижимости внутри одной семьи заинтересованы несколько человек, например муж и жена, и все они взаимодействуют с рекламными каналами застройщика. Также у одного потенциального клиента может быть несколько номеров телефонов. Всю историю, связанную с человеком, мы склеиваем в один CJM. Это позволяет более полно отслеживать поведение клиента при касании рекламы.
2. Собственная обновляемая база данных по спаму и мошенничеству. Если разработчики уже поймали человека на мошенничестве при личном общении, то он попадает в базу данных, а при проверке другими разработчиками сразу помечается как фейк. База данных обновляется ежедневно и содержит данные, которые остаются анонимными. Также в базу данных по спаму и мошенничеству не попадают люди, совершившие транзакции.
3. Готовый отчет о качестве запросов. Значительно экономит время по сравнению с ручной сборкой таких отчетов. Дает возможность посмотреть данные с учетом доли мошенничества, проанализировать сайты и как следствие отключить недобросовестные.
4. Отслеживание плотности звонков. Позволяет видеть аномальные всплески количества звонков и проверять вероятность их мошенничества.

Антифрод-технология помогает разработчику:

• быстро оценить качество запросов с разных платформ — скоринг происходит автоматически и ежедневно;
• выявить недобросовестных подрядчиков – выяснить, кто пытается обмануть, чтобы закрыть ведущий план и прекратить с ними сотрудничество;
• оптимизировать рекламный бюджет и снизить СРБ;
• увеличить конверсию из целевых запросов в транзакции за счет отказа от рекламных площадок, которые приводят к мошенничеству и не приводят к сделкам и перевода бюджетов на проверенные и качественные сайты – меньше мошеннических звонков, больше возможностей «покупать» звонки от реальных клиентов в качественных каналах.

Кому стоит использовать антифрод: чек-лист

Антифрод-алгоритм подойдет разработчикам, которые узнают себя по двум и более признакам:

1. Общий бюджет на сайты лидогенерации, базы данных недвижимости и рекламу в СМИ — более 500 000 рублей в месяц. Или если вы не пользуетесь такими сайтами из-за частых мошенничеств, вы занижаете свой бюджет на них, боясь его потратить зря.
2. Цель — привлечь больше сделок, а не потенциальных клиентов.
3. Клиенты с конкретных платформ не обращаются массово после целевого запроса.
4. Нет уверенности в «реальности» призывов, которые на первый взгляд кажутся адресными.
5. Реклама в каналах лидогенерации, СМИ и базах данных по недвижимости не окупается — звонки есть, а сделок нет или очень мало.

***

Сегодня разработчикам важно избегать ошибок, которые приводят к потере данных. В такой ситуации новой точкой роста может стать корректная работа с фейковыми запросами. Застройщик, выявивший недобросовестных подрядчиков и справившийся с мошенничеством и мошенничеством, сможет не только выполнить план по звонкам и заявкам, но и увеличить отдачу от инвестиций.