Продуктовые сегменты рынка недвижимости помогают агентствам и девелоперам персонализировать предложения и оптимизировать воронку продаж. Для нашего клиента мы решили задачу с сегментацией, а заодно — и со сбором подписной базы — с помощью опросов на сайте.
Опросы в маркетинге используется для сбора информации о текущих и потенциальных покупателях, чтобы в дальнейшем эффективнее с ними работать. Петербургскому застройщику «Северный город» наши опросы помогли собрать контакты для отправки писем и сформировать сегменты продуктов для формирования валидных рекомендаций по результатам этих опросов.
В результате:
- поняли, какие сегменты рынка недвижимости создать для продуктовых предложений в рассылках;
- собрали подписную базу;
- ушли от практики холодных звонков в виде коллбэков, которые часто практикуются в сфере недвижимости и крайне негативно воспринимаются потенциальными клиентами.
Как выглядел опрос
Опрос был размещён на сайте, пройти его мог любой пользователь, находящийся на любом уровне сделки.
Пользователям предлагалось ответить на такие вопросы:
Как мы составляли вопросы
Мы исходили из параметров, по которым затем могли бы собрать группы продуктов для рекомендаций. Самыми важными вопросами были: «Где вам комфортно жить?» и «Сколько планируете потратить?»
Добавили вопросы, ответы на которые застройщик смог бы использовать дальше в работе уже с реальными клиентами. Например, они дарят подарки новоиспечённым собственникам жилья, в том числе для детей и животных — добавили эту информацию в опрос.
Как собирали базу
Результаты приходили пользователям на почту — после завершения опроса нужно было ввести свой email:
Какие рекомендации получали пользователи
Вот такое письмо приходит прошедшему опрос.
Как мы формировали сегменты рынка недвижимости для клиента
Сначала мы выделили четыре ценовые группы:
- до 4 млн рублей;
- 4–6 млн рублей;
- 6–9 млн рублей;
- свыше 9 млн рублей.
В этих группах сформировалось по три сегмента с такими предпочтениями пользователей:
- загородный ЖК;
- городской ЖК;
- любой.
Так получили сегменты рынка недвижимости, каждому из них был присвоен идентификатор, по которому собиралось персонализированное письмо с рекомендациями. Всего сформировалось 12 сегментов.
Если по результатам опроса мы видели, что потенциальному покупателю хотелось бы жить в городе и он готов потратить не больше 4 млн на покупку квартиры, то отправляли ему соответствующие квартиры из сегмента продуктов, в котором квартиры уже отфильтрованы по параметрам местоположения и стоимости.
С какими сложностями столкнулись
Основная сложность была в том, что нужно было учесть отображение в письме студий.
Сначала казалось, что всё просто, но потом мы увидели, что в письмо выводится нулевая площадь кухни у студий. Ага, стало быть, нужно задать условие, которое будет выводить блок про площадь кухни в письмо, если items.AdditionalData.Studio = true, а если items.AdditionalData.Studio = false, то выводим площадь кухни. Эти параметры задавались в коде письма.
Потом оказалось, что в фиде нет ложных значений этого параметра, есть только истинные. Сделали из этого вывод, что нужны хорошо структурированные фиды.
Ещё одна заминка: сразу не исключили из сегмента «Квартиры до 4 млн» кладовки и парковочные места. Из-за этого пользователям в рекомендациях отправлялись абсолютно все товары стоимостью до 4 млн рублей. Добавив дополнительный параметр в фильтр, мы исключили все товары, которые не относились к жилым помещениям.
Что получили в итоге
Анализ результатов опроса показал следующее.
733 пользователя открыли опрос, 90 завершили его и оставили контакты для получения рекомендаций.
Много потерь было на первом этапе, после нажатия кнопки вызова виджета, когда пользователям становилось понятно, что это за кнопка.
Только 287 человек (39,15%) начинали проходить опрос.
В процессе прохождения тоже были потери. До финального этапа они были незначительными, возможно, даже случайно закрывали. Но на этапе оставления контакта потери составили 45% от дошедших до этого этапа.
Для девелоперов и агентств недвижимости обычная практика в подобных активностях просить клиента оставить телефон для коллбэков. Наш вариант не снижал конверсии в звонки, но давал пользователям возможность лучше познакомиться с продуктом в ситуации, когда нет срочности покупки и нет желания общаться по телефону.