Как разработчик может увеличить конверсию, используя собранные данные о клиентах

У каждого разработчика есть потенциальные клиенты, которые взаимодействуют с компанией: заходят на сайт, кликают по рекламе, подписываются в социальных сетях, звонят, пишут, но не покупают. Ежедневная работа разработчиков позволяет генерировать большие объемы данных по таким клиентам. Однако у многих разработчиков возникают проблемы как со сбором, так и с корректным использованием полученной информации.

Как привлекать новые сделки с помощью ранее собранных данных о клиентах, рассказывает Ульяна ГончароваМенеджер по продукту Смартис.

Многим застройщикам знакома ситуация, когда человек активно ищет жилье, но что бы они ни предлагали, ничего не подходит. Это означает, что разработчик не может вникнуть в потребности клиента. Чтобы пожелания клиента совпадали с возможностями разработчика, им нужно быть «друзьями». В этом помогут данные клиента: какие квартиры интересны, сколько раз вы заходили на сайт, какой бюджет и т. д. Таким образом, застройщик сможет сделать актуальное предложение клиенту.

Что такое данные клиента

Они могут быть:

• собственные (данные первой стороны). Это информация первого порядка, собираемая самостоятельно, например, усилиями менеджеров по продажам или операторов колл-центра, которые вносят информацию в CRM;
• из сторонних источников (данные третьих лиц). Данные второго порядка. Например, рекламное агентство проводит мероприятие и в рамках мероприятия собирает и передает информацию застройщику;
• агрегировано из разных источников (данные третьих лиц). Информация третьего порядка. Например, исследование поведения покупателей на рынке недвижимости.

Важно собрать как можно больше данных, не зацикливаясь на каком-то одном типе, чтобы получить максимально объективную картину: из виджетов, из чатов и мессенджеров, веб-аналитики, телефонии, FMS, коллтрекинга, CRM. Разработчики часто игнорируют этот важный шаг, потому что не понимают его значения.

Благодаря комплексной работе с данными разработчик сможет:

1. Отключите рекламные показы для нецелевых аудиторий в каналах производительности, тем самым повысив качество трафика и оптимизировав рекламный бюджет на 7-15%.
2. Найдите новую релевантную аудиторию в каналах эффективности (аналогично той, которая уже купила или забронировала недвижимость).
3. Узнайте процент вероятности мошенничества в обращениях.
4. Поднимите ставки для «теплых» и действительно заинтересованных целевых клиентов в каналах эффективности, чтобы повысить конверсию и сократить цикл сделки.

В результате разработчик:

• привлекает новых клиентов и получает больше целевых запросов;
• снижает стоимость привлечения клиентов.

Начать нужно со сбора полных данных. Чтобы проверить, насколько хорошо это происходит, разработчику важно убедиться, что он:

• знает все места взаимодействия клиента и компании (CGM);
• фиксирует действия клиента и максимально «оцифровывает» их;
• собирает максимально подробную информацию о каждом действии клиента;
• автоматизирует сбор данных в бизнес-процессах;
• собирает согласие на сбор данных.

Данные собраны: что дальше

Разрозненный огромный массив данных нужно собрать воедино, чтобы они дополняли друг друга. И здесь не обойтись без специальных инструментов, которые должны помочь разработчику собирать данные, причем из разных источников в единый клиентский путь:

• зафиксировать сессию каждого покупателя на любом сайте разработчика;
• находить разные устройства одного и того же клиента благодаря кросс-девайсной технологии;
• Свяжите показы медийной рекламы с историей каждого клиента.

Важно, чтобы не было ограничения по времени хранения данных, чтобы информация собиралась вокруг конкретного клиента, агрегируя все. Проанализировав его, можно понять, какая гипотеза сработала лучше, что нужно масштабировать, а что отключить. Сквозная аналитика позволяет отслеживать эффективность каждой гипотезы вплоть до сделки и дает ответы на вопросы:

• где есть узкие места в сборе данных;
• в каких сценариях нужно использовать больше пользовательских данных;
• как более эффективно автоматизировать сбор данных;
• что изменить в маркетинговой кампании.

Далее необходимо активировать собранные данные, чтобы применить полученную информацию в маркетинговых стратегиях. Идеальный сценарий активации данных: распознается потенциальный клиент, ему показывается определенный креатив из рекламной кампании, с его помощью пользователь заходит на сайт, нажимает на виджет с наиболее привлекательным УТП (уникальное торговое предложение) и делает иметь дело.

Но идеальный сценарий не всегда работает. В этом случае можно искать новые подходы — проверка гипотез, проверка эффективности дополнительных креативов, подключение рекламных агентств, партнеров к работе с клиентской базой и собранными данными. Поскольку данные меняются каждый день, важно ежедневно отправлять им новую информацию и автоматически обновлять данные об аудитории в уже запущенных кампаниях.

Активация данных включает несколько сценариев:

1. «Минус» ненужной аудитории

Чтобы убрать из показов нецелевую аудиторию, нужно выбрать сегмент (спам, мошенничество, клиенты, которые уже купили или забронировали и т.д.), указать рекламные аккаунты с активной рекламной кампанией, запустить скрипт и отслеживать результат на приборная панель.

2. Сегментация аудитории

Сегментируя клиентскую базу по различным параметрам, застройщик сможет понять, например, сколько клиентов интересуются однокомнатными квартирами, кому нужна ипотека, кто из них скачивает с сайта информацию о недвижимости в формате PDF. Конструктор может сегментировать данные по любому параметру. Создание сегмента занимает 3 минуты и учитывает не разрозненные данные, а последовательные действия конкретного клиента.

Как Группа «Эталон» работает с данными

Основной целью внедрения Smartisan.CDP было снижение стоимости трафика и целевых действий пользователей, дополнительной – накопление базы клиентов. Сегодня, благодаря полному набору программных решений, Группа «Эталона» владеет информацией более чем о миллионе «цифровых персон».

Их используют маркетологи и аналитики разработчика — сегментируют данные по нужным критериям, в зависимости от задач и маркетинговой активности.

• Сценарий «Минус» помог сэкономить бюджет без использования дополнительных инструментов при закупке рекламного трафика (результаты A/B-тестирования в Яндекс.Директе):
• 11% CPC от стоимости покупки трафика;
• 20% CPL от стоимости целевых запросов, визитов в офис;
• 40% CPA от стоимости первичного целевого звонка (SQL).

• Стратегия поиска похожих аудиторий принесла девелоперу 2,2% DRR в сегментах «покупка» и «бронирование» недвижимости бизнес-класса в Москве.

Подведение итогов

Разработчики часто отказываются от внедрения новых инструментов и технологий, считая, что из-за этого они могут потерять данные или что для полноценной работы продукта придется перестраивать всю экосистему. Однако многие разработчики уже поняли, что оставаться конкурентоспособными без цифровизации бизнес-процессов невозможно. Сегодня нужно принимать решения на основе реальных пользовательских данных, чтобы меньше тратить на рекламу и больше продавать.