Киберия

ORT HOMES
недвижимость в Турции
ORT
HOMES
Кейс на 11 400 000 € по продаже зарубежной недвижимости
Заказчик – турецкое агентство недвижимости.

Продукт – новостройки и виллы в Аланье, Стамбуле, Мерсине, Анталье.

ЦА – русско-язычное население РФ и Казахстана 25+, с доходом выше среднего.

Модель сотрудничества с заказчиком - CPA-маркетинг, за каждую успешную сделку наша команда получала бонус к базовому прайсу.

Временной срез: берем аналитику с июля 2022 года по июнь 2023 года включительно

Задействованные каналы: Яндекс + РСЯ, ВК, YouTube, Email, Telegram, Нельзяграм, Нельзябук, WhatsApp, Авито, Дзен, Приан и др. (подробнее ниже)

Задействованные инструменты: Сайт, Квиз, Чат-боты, DMP-технологии, amoCRM, IVR, ИИ-звонкии др.

Кто работал над проектом: проджект-менеджер, маркетолог, контент-менеджер, SMM-менеджер, директолог, дизайнер, копирайтер, СРМ-аналитик.
ЦЕЛИ ПРОЕКТА
В период роста количества релокаций из России в другие страны, заказчик решил воспользоваться моментом и провести масштабирование бизнеса.

Основная цель: продать на 10 млн за год (в предыдущем было 5,5 млн).

Скрин предыдущего месяца:
ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ РЕШЕНИЯ:
Мы столкнулись со следующими нюансами:
Рынок агентств недвижимости в Турции был крайне перенасыщен предложениями.
Попробуйте пройтись по центральным улицам Аланьи – агентств там больше чем кафе. Аналогичная ситуация и если просто погуглить жилье в Турции через поисковики.

Поэтому, решено было провести грамотную отстройку от конкурентов, не перебивая их рекламным бюджетом, а превосходя их в способах и качестве продвижения.

Если Директ – то не «в лоб» на каталог, а через догоняющие баннеры и на квиз. Хитростью а не силой, как говорится.
В данный период в Турции происходил прогрессирующий рост цен на квартиры.
Кого-то это пугало или банально отсекало по бюджету, кто-то предпочитал ждать и верить, что скоро можно будет купить хорошую недвижимость за 40-50к евро.

Поэтому, нужно было искать максимально платежеспособную аудиторию. Работа не на количество, а на качество сделок. Концентрация на инвестиционных комплексах, премиальных новостройках, а также на высоковолатильной вторичке (тогда она еще была)).
ЧТО БЫЛО СДЕЛАНО?
0. CRM
В самом начале мы проанализировали amoCRM заказчика и нашли ряд недочетов, которые могли повлиять на многие бизнес-процессы. В связи с этим, были доработаны все воронки и этапы, заново настроены триггеры запуска прогревающих рассылок, перенастроена телефония, dashboard руководителя.
1. WEB-разработка
Сайт заказчика имел ограниченный функционал и плохое usability. Было принято решение о разработке нового сайта. А также для рекламных целей сделали несколько Квиз-сайтов.
Пример посадочной страницы:
2. РРС-реклама
  • Была настроена реклама на Яндекс и РСЯ с оплатой за заявку. Как говорилось выше - основной акцент в оферах сделан не на цену, а на эксклюзивность предложения. Именно Директ+Квиз впоследствии принесли наибольшее количество лидов.
  • Настроена таргетировнная реклама в Нельзябук и Нельзяграм.
  • Настроена таргетировнная реклама в VK.
3. Контент-маркетинг и СММ
Заказчик уже имел инстаграм и ютуб-канал с определенным контентом.
Было принято решение использовать контент по максимуму – то есть транслировать его на все доступные каналы.
Telegram-канал, ВК, Email, Дзен.
Развитие Telegram-канала осуществлялось с помощью посевной рекламы.
Развитие ВК-сообщества осуществлялось с помощью массфоловинга, stories-мейкинга, reels-мейкинга.
Email-рассылки использовались в качестве инструмента CRM-маркетинга. То есть для прогрева уже имеющейся клиентской базы.
Дзен развивали органическим способом.
4. Лидогенерация
Дополнительно мы периодически внедряли различные инструменты по лидогенерации. Каждый из них претендует на отдельный самостоятельный кейс, постараемся в будущем их сделать.
Здесь мы продвигали инвестиционный проект Заказчика с помощью многолинейной цепочки сообщений.
DMP-технологии
Данный инструмент позволяет получить контакт пользователя без привязки к ФИО (что кстати не является персональными данными), плюс идентификация идет только тех, кто дал согласие на обработку своих данных.
IVR-роботы (аудиорассылки через голосовых роботов)
В данном случае на телефон поступает звонок с привлекательным предложением. Вопреки общему мнению (что это аудио СПАМ и что это не работает) – не совсем так. Если брать только потенциально заинтересованных (например, тех кто состоит в ВК-группах по поиску недвижимости и у кого открыт номер телефона) – то конверсия очень даже достойная.
Выше представлен срез отдельной аудиорассылки. Видим, что 55 человек в итоге заинтересовались предложением. При достаточно низких расходах на данный вид коммуникаций – считаем его вполне перспективным.
ИИ-роботы (реанимация базы через звонок робота с искусственным интеллектом)
В данном случае мы настраивали не просто голосовое сообщение, а целый алгоритм, позволяющий заменить живого человека. Это очень удобно, когда нужно провести тысячи идентичных звонков с целью понимания кто готов кто нет покупать. Пример запуска робота будет ниже.
CPA-сети
В данном случае речь идет о покупке лидов через арбитраж трафика. Не очень любим данный канал, но иногда использовали, цена-качество оставляли желать лучшего, поэтому в итоге почти полностью отказались.
Аналитика конверсий по месяцам
Переходим к детализации кол-ва лидов по месяцам.
Тут видно, что в разные периоды мы добавляли или убирали некоторые источники.

Например, с октября по февраль мы тестировали площадки Приан и Крыша, но результаты были слабые, и их отключили.

Или, например, в декабре и марте участвовали в выставках, а в марте проводили вебинары.
В мае и июне начали процесс реанимации старых лидов через роботов ИИ.
Расходы
Детализованные поканальные расходы в данном проекте вывести крайне трудно, так как кроме переплетающихся между собой каналов - был еще ряд инструментов и технологий захвата лида.

К примеру, часть рекламного трафика просеивалась через DMP-определитель, а далее уходила на обзвон через IVR-робота. Это уже три статьи расходов. При этом другая часть того же трафика уходила в автоворонки чат-ботов – это абсолютно другой механизм и другие расходы.

Относительно прозрачным можно считать расходы Яндекс.Директ.

Конверсией считалось получение контакта, то есть, либо заполнение формы клиентом, либо получение номера через DMP-определитель с последующим подтверждением интереса от клиента.

* Конверсии, которые в таблице выше обозначены как«DMP-тех», это те что были определены без принадлежности к источнику трафика.

** Расходы на DMPне учитываются в расходах Яндекс.Директ.

Стоимость конверсии в итоге получилась совсем небольшая (220 рублей)
Процесс реанимации тоже относительно прозрачен, так как замыкался только на ИИ-робота.

В расходах мы учли цену разработки робота и его «зарплату».

Получилось 765р за полноценныйлид (квалифицированный менеджером).
Для общего понимания, стоит упомянуть общие среднемесячные расходы на маркетинг.

В переводе на ввро, с учетом нашей комиссии и всех расходов (включая рекламные расходы, зарплаты субподрядчикам и др.), они составили около 9500 евро\мес. То есть, 114000 евро за год, что равняется ровно 1% от общей выручки. Учитывая 10050 лидов за период, это около 11.35 евро за лид.

Неплохо при выручке в 11.4 млн евро :)
ИТОГИ
Цель достигнута, заказчик, с нашей помощью, продал недвижимости на 11.4 млн евро за один год (с 1.07.22 по 30.06.23), что более чем в 2 раза превышает выручку за предыдущий период.

И это несмотря на значительные сложности, которые могли влиять на рынок - сначала в России в 22 году, а затем в Турции в 23 году: землетрясение, выборы и их ожидание, изменение политики выдачи ВНЖ для нерезидентов уже после выборов и т.д.

Вот такие цифры по выручке получились по итогу:
ХОЧУ ТАКОЙ ЖЕ РЕЗУЛЬТАТ