Как говорил американский бизнесмен Джон Ванамейкер: «Я точно знаю, что трачу половину рекламного бюджета впустую, но не знаю, какую именно». Но если бы годы его деятельность пришлись бы на современных период, то это выражение бы точно не увидело свет. Ведь сейчас существует множество инструментов, которые позволяют проследить путь каждого рубля, вложенного в маркетинг. Принятие решений на основе этой достоверной информации называется data-driven подходом.
Как он работает и что нужно сделать, чтобы его правильно внедрить, расскажем в статье.
Как data-driven отличается от других подходов
Data-driven переводится с английского как «управляемый данными». Этот подход противоположен таким способам принятия решений, как HiPPO и best practices:
- HiPPO (highest paid person's opinion) — подход, при котором учитываются опыт и интуиция руководства.
- Best practices — это использование общепринятых стандартов при принятии ключевых решений.
Оба этих способа имеют недостатки. Например, даже максимально опытные и искушенные в своей сфере руководители могут ошибаться или действовать на основе личного опыта, а не здравого смысла. Так же и best practices — они не идеальны и могут хорошо работать в одной сфере, но совершенно не подходить для другой. В обоих случаях есть риск пойти по заведомо ложному пути и упустить из виду стратегии, которые привели бы к прибыли.
Также эти подходы работают хорошо, когда рынок находится в стабильной ситуации, но не в условиях перемен работают. В настоящее время новые события, влияющие на федеральный рынок, происходят постоянно — отменяются условия льготной ипотеки, повышается ключевая ставка ЦБ, происходят изменения во внешней политике. В итоге, решения, которые работали вчера, уже не эффективны сегодня.
В таких случаях на первый план выходит data-driven подход. Он позволяет беспристрастно оценить данные и принять на их основе надежные и взвешенные решения. Можно не гадать, что именно принесет успех, а делать выводы, исходя из проверенной информации.
Вот несколько основных принципов data-driven:
1. Объективность. В первую очередь оцениваются четкие данные, а не интуиция, предположения и опыт. Это позволяет свести к минимуму ошибки из-за человеческого фактора.
2. Измеримость. Все полученные результаты можно легко оценить, используя заранее определенные показатели.
3. Гибкость. Подход, основанный на данных, позволяет быстро изменять стратегию и вносить коррективы, исходя из условий рынка на сегодняшний день.
4. Прогнозируемость. Используя четкие данные, можно строить прогнозы по будущим трендам в развитии рынка.
5. Конкурентоспособность. В отличие от слепого копирования практик крупных компаний, data-driven подход позволяет сформировать принципы, которые сработают именно для данной компании. Это помогает прокладывать собственный путь в конкурентной борьбе и выгодно выделяться среди других застройщиков.
Как data-driven становится помощником в планировании бюджета
Используя data-driven подход, можно значительно сократить расходы на продвижение. Данные становятся доступнее и прозрачнее — можно посмотреть информацию по каждой сделке и каждому взаимодействию клиента с компанией. Так застройщик видит, с какими каналами происходили касания, как вел себя клиент, как повлияло на него то или иное рекламное сообщение.
Обладая этой информацией, можно отследить эффективность всех каналов, кампаний и объявлений — и на основе этого отключить неэффективные площадки и перелить бюджет в наиболее перспективные.
Кейс: при распределении денег на рекламные каналы застройщик AFI Development основывается на точных данных. Например, маркетологи предположили, что одной из наиболее эффективных площадок станет Twitch. Площадку тестировали два месяца, но она показала минимальные результаты, поэтому было решено от нее отказаться. Так, благодаря проработке всего сплита, застройщику удалось уменьшить стоимость сделки на 63%.
Чем может быть сложен data-driven подход
Главное для data-driven подхода — наличие полных и качественных данных. Если они будут искажены, то и в стратегии на их основе появятся ошибки. Например, если в отчете об эффективности канала будет не полностью отражено его влияние, то маркетологи могут сделать неправильные выводы и отключить его. В результате продажи просядут, а стоимость обращения повысится.
Однако добиваться стопроцентной достоверности тоже не стоит — можно потерять и время, и деньги. Достаточно точности 97% — такой показатель позволит получать практически идеально точные данные, которые будут максимально отражать эффективность рекламной стратегии. А освободившееся время лучше потратить на поиск новых точек роста.
Не стоит забывать, что для data-driven подхода требуются специальные инструменты и обученные сотрудники — это тоже требует времени и денег. Необходимо подготовиться к тому, что придется отлаживать процессы, внедрять новые сервисы или перерабатывать уже имеющиеся — например, CRM и колл-трекинг. Но если все сделать правильно, то затраты обязательно окупятся.
Кейс: Строительный холдинг «СЕНАТОР» автоматизировал обработку лидов в CRM. За счет этого влияние человеческого фактора снизилось, и на основе полных и актуальных данных маркетологи построили точные отчеты в сквозной аналитике Smartis. Достоверность данных выросла до 99%, матчинг качественных лидов — до 93%, а матчинг сделок — до 90%.
Маркетологи смогли составлять медиаплан, основываясь на точных данных, и в итоге конверсия на каждом этапе воронки выросла на 12-15%.
Какие технологии помогут внедрить data-driven подход
Разберем с помощью каких технологий можно получать актуальные и полные данные — на примере платформы Smartis.
ETL (Extract, Transform, Load) – хранение данных
Smartis помогает получать информацию о пользователях из CRM, коллтрекинга, рекламных кабинетов и других источников. Данные представляются в формате наглядных отчетов.
BI – визуализация данных
Используя Smartis, девелопер может получить полные и подробные данные для полной картины касаний клиента с рекламными площадками. Smartis позволяет не просто собирать данные, но и дополнять их, соединяя разрозненные сведения в одном хранилище. Это помогает полностью увидеть поведение клиентов на каждом этапе и при каждом взаимодействии с рекламой.
Post-view
Это означает отслеживание дальнейших взаимодействий клиента с компанией после просмотра баннера — вплоть до продажи. Так можно наиболее точно и эффективно оценить вес медийной рекламы в сделке. Допустим, потенциальный клиент увидел баннер девелопера на классифайде, потом нажал на объявление в соцсети, а после этого набрал название сайта в поисковике и перешел по ссылке. Все эти взаимодействия можно будет увидеть в отчете post-view.
Кросс-девайс
Бывает, что члены одной семьи интересуются одним и тем же девелопером — при этом они заходят на сайт, смотрят объявления и оставляют свои данные с разных устройств. Smartis позволяет использовать person-based подход, чтобы объединять такие данные в один профиль.
Модели атрибуции
Оценивая объявления по разным моделям, можно увидеть, какие роли были у рекламных каналов на разных этапах, и как они влияли на пользователя. Модели атрибуции позволяют оценить вклад каждого взаимодействия с рекламой в целевое действие.
Когортный анализ
Он показывает поведение конкретной группы пользователей — объединенной по характеристикам или действиям. Сравнивая различные когорты, можно оценивать количество сделок после каждой кампании, время от просмотра рекламы до продажи и изменения в поведении когорт после корректировки рекламы.
Как интерпретировать данные в data-driven подходе
Безусловно, важно собрать данные, подготовить инструменты, создать интеграции. НО чтобы подход реально работал, нужно корректно обрабатывать информацию и использовать ее в разработке стратегии.
Кейс: Специалисты компании «АМ Девелопмент» поняли, что на рекламное продвижение тратятся значительные бюджеты, но целевые действия заканчиваются на кликах и обращениях, а далее лиды не продвигаются. Тогда маркетологи решили проверить рекламные каналы и отключили половину контекстной рекламы. Объем трафика остался таким же — стало ясно, что те лиды, которых приводила реклама, продолжали приходить через SEO. Так компания заметно уменьшила траты на рекламу, сохранив трафик.
Заключение
Data-driven подход — это возможность для застройщиков оптимизировать затраты на продвижение и повысить продажи. Этот подход помогает видеть каждое касание, сделку и поведение пользователя на любом уровне воронки продаж. Это позволяет принимать взвешенные решения, основанные на конкретных данных, и быстро корректировать стратегию.
На данный момент data-driven подход может стать большим преимуществом в конкурентной борьбе, так как помогает быстро подстраиваться под изменения рынка и искать новые точки роста.
🔥 Больше контента – больше пользы
В нашем Telegram-канале вы найдете:
– Аналитику рынка и фишки для маркетологов.
– Анонсы отраслевых мероприятий в сфере недвижимости.
– Живое общение и обратную связь.
– И даже мемы.
А на сайте ждёт ещё больше статей и детальных разборов кейсов.
👉 Подписывайтесь и читайте дальше:
Telegram: https://t.me/smartisbi
Сайт: https://clck.ru/3NPptP