Как застройщику находить клиентов в условиях высокой конкуренции с помощью сайта и контекстной рекламы
Задача
Клиент обратился к нам со следующей задачей – разработать сайт по новому ЖК и настроить контекстную рекламу в Яндекс.Директ и Google Реклама. Так как это новый жилой комплекс и работ по нему до этого не велось – мы делали все с нуля.
Что было сделано
Первым шагом мы провели конкурентный анализ по всем строящимся жилым комплексам в нашем городе и в частности в том районе где будет располагаться Сити-Квартал. Эта работа проводится для того, чтобы оценить уровень конкуренции среди ЖК разного класса, выделить наши преимущества перед конкурентами и делать на них акцент как на сайте, так и в рекламе.
В городе Пенза большая конкуренция среди застройщиков, в каждом районе города строится по несколько новых жилых комплексов в разных ценовых сегментах от эконом до бизнес-класса.
Слоган Сити-Квартала на Измайлова – «Я выбираю счастье». Поэтому при разработке сайта акцент был сделан на удобствах, которые получают будущие жители нового ЖК. Также для пользователей на сайте разработан подробный блок со всеми вариантами планировок и можно подобрать наиболее подходящую.
Рисунок 1 – блок на сайте о преимуществах жилого комплекса
Рисунок 2 – блок на сайте с планировками квартир
Чтобы выбор квартиры был максимально удобным и простым на сайте представлены все возможные способы связи с отделом продаж и каждый может получить подробную консультацию по любому вопросу. Пользователи могут оставить заявку в форме на сайте, заказать обратный звонок, позвонить или перевести общение в социальные сети или мессенджеры.
Ссылка на разработанный сайт: https://ситиквартал.рф/
Параллельно мы начали разрабатывать контекстную рекламу в Яндекс.Директ и Google Реклама. Так как мы уже провели анализ конкурентной ситуации на рынке мы смогли наметить примерный план продвижения и структуру проекта. Выше мы уже отметили что конкуренция в городе высокая, а бюджет на продвижение относительно небольшой. Поэтому было принято решение использовать только самые целевые запросы в теме покупки недвижимости на первичном рынке. Примеры масок, которые были использованы для сбора семантики приведены ниже:
- Брендовые запросы. Подбираем ключевые слова, в которых используется название ЖК или сайта. Пользователи, которые набирают брендовые запросы уже знают о жилом комплексе. Возможно, они только слышали о нем и хоть узнать больше, а возможно уже целенаправленно идут на сайт, чтобы купить квартиру. Как правило эти кампании самые конверсионные и дают самые горячие лиды.
- Тип жилья (квартира) + новостройка (от застройщика, новостройка) + транзакционные параметры (ипотека, цена, купить, стоимость, рассрочка, продажа) + ГЕО (Пенза) или локальные ориентиры (название района или улицы).
- Транзакционные параметры (ипотека, цена, купить, стоимость, рассрочка, продажа) + комнатность + тип жилья (квартира) + ГЕО (Пенза) или локальные ориентиры (название района или улицы).
- Транзакционный маркер (ипотека, цена, купить, стоимость, рассрочка, продажа) + новостройка (новостройка) + ГЕО (Пенза) или локальные ориентиры (название района или улицы).
- Тип жилья (квартира) + новостройка (от застройщика, новостройка) + ГЕО (Пенза) или локальные ориентиры (название района или улицы).
- Конкуренты. В нашем случае мы брали только названия конкурентов в конкретном районе города, чтобы не распылять бюджет.
Благодаря набору этих масок мы собрали самую целевую семантику, избегая слишком «общих» запросов и ориентируясь только на пользователей, которые хотят приобрести квартиру в новостройке. Это поможет нам избежать большого расхода бюджета на «холодные» запросы пользователей. Далее семантика была разгруппирована по смыслу. Брендовые ключевые слова, ГЕО, конкуренты и общие запросы обрабатываются в отдельных кампаниях.
Следующим этапом идет разработка самих рекламных кампаний. Для этого проекта были разработаны кампании: Поиск, РСЯ, Баннер на Поиске, Графические объявления и Ретаргетинг. При первом запуске в объявлениях акцент конечно же был сделан на старт продаж. Нужно было рассказать пользователям о новом ЖК и показать, как выгодно покупать квартиру на старте продаж. Далее рекламные объявления изменялись в зависимости от актуальных акций застройщика. Примеры текущих рекламных объявлений приведены ниже:
1. Объявления поисковых кампаний
Рисунок 3 – примеры объявлений на Поиске
2. Объявления для РСЯ
Рисунок 4 – примеры объявлений в РСЯ
3. Баннер на Поиске
Рисунок 5 – пример баннера на Поиске
4. Графические объявления
Рисунок 6 – примеры графических объявлений
5. Ретаргетинг. Кампания нацелена на аудиторию тех, кто уже был на сайте, но не оставил заявку. Этих пользователей было решено вести на квиз, который мы разработали дополнительно к сайту. Так как у нас была вся информация по Сити-Кварталу и картинки всех планировок мы разработали максимально подробный квиз, чтобы собирать более горячие лиды. В квизе есть вопросы по комнатности квартиры, которую хотел бы пользователь и по выбору этажа, в зависимости от ответа на эти вопросы пользователю предлагаются варианты планировок именно этих квартир и именно на том этаже, который он выбрал. Мы предположили, что это должно повысить вовлеченность пользователя при прохождении опроса и привлекать наиболее заинтересованных в покупке людей. Примеры вопросов из квиза на скриншотах ниже:
Рисунок 7 – главная страница квиза
Рисунок 8 – пример оформления вопроса в квизе
Рисунок 9 – пример оформления вопроса в квизе
Рисунок 10 – пример оформления вопроса в квизе
Ссылка на квиз: https://mrqz.me/citykvartal
Чтобы понимать насколько эффективно работает реклама и грамотно вносить корректировки, мы подключили все необходимое для аналитики. Настроили счетчики Яндекс.Метрики + Google Аналитика и настроили цели, подключили call tracking для отслеживания звонков и добавили виджет обратного звонка. В результате мы считаем все заявки, которые получает клиент.
Также чтобы собрать и визуализировать все данные по рекламе в одном месте, автоматизировать систему отчетности по проекту мы разработали отчет в Google Data Studio. Пример нескольких страниц из отчета на скриншотах ниже:
Рисунок 11 – пример отчета по рекламному трафику в Google Data Studio
Рисунок 12 – пример отчета по рекламному трафику по дням месяца в Google Data Studio
Каких результатов добились?
Имея все данные по показателям рекламы мы можем делать правильные выводы и грамотно вносить корректировки в рекламные кампании. Первое время после запуска проекта стоимость лида очень низкая от 300 до 500 ₽ за заявку. Это связано с тем, что у нового ЖК открылись продажи и тот кто хотел приобрести там квартир сделали это. Они активно начали изучать жилой комплекс, узнавать цены и активно взаимодействовать с рекламной кампанией.
С каждым месяцем стоимость конверсии росла при прочих равных условиях. На скриншоте представлена статистика за 10 месяцев работы по проекту.
Рисунок 13 – статистика по рекламным кампаниям помесячно
На следующем графике явно видно как с момента запуска количество конверсий снижается, а их стоимость соответственно растет. Это закономерная ситуация. По опыту работы с проектами по недвижимости мы видим, что больше всего заявок приходит на момент старта продаж в ЖК, потом их становится меньше и чем ближе к дате сдачи дома тем больше заявок опять становится. Так как не все готовы ждать 1-3 года когда дом будет сдан в эксплуатацию.
Рисунок 14 – график по количеству конверсий и цене конверсии за все время работы
Также клиенту было предложено запустить видеорекламу на площадках-партнерах Яндекса и на YouTube. Хочется отметить, что бюджет на видеорекламу учитывается в общем бюджете и соответственно завышает стоимость конверсии. Так как от медийной кампании не стоит ожидать прямых конверсий, она служит для большей узнаваемости и охвата аудитории. Для видеорекламы была подобрана аудитория по интересам «Недвижимость» + «Ипотека».
За все время работы контекстной рекламы общая стоимость конверсии составила порядка 900 ₽. В среднем за месяц удается привлечь порядка 70 заявок.
Примеры рекламных объявлений
Результаты
Отзыв клиента
