Спасибо, Ваша заявка отправлена!
Просчет UNIT-экономики в сфере недвижимости – ключ к эффективному продвижению и доходности бизнеса. Она позволяет оценить прибыльность каждого рекламного источника и на основе полученных данных принимать решения о распределении бюджета и оптимизации кампаний.
Анализировать успешность продвижения необходимо не только в разрезе Performance‑метрик, но и по анализу UNIT-экономики. В новом кейсе AMDG рассказали, как специалистам удалось достичь поставленных клиентом целей с помощью сочетания Performance-метрик и UNIT-экономики.
Премиальный жилой комплекс, сочетающий тишину леса с инфраструктурой для комфортной жизни.
Рост количества целевых лидов
Повышение конверсии из лида в продажу
Отсутствие акций и скидок на покупку недвижимости
Google Ads.
Яндекс.Директ.
Meta (Facebook/Instagram).
TikTok (Тест)
Meta Ads традиционно считается главным каналом продвижения для проектов в сфере недвижимости, так как генерирует много лидов по низкой цене.
Анализ UNIT‑экономики данного проекта показал, что при продвижении премиальной недвижимости результативность Meta Ads ниже, чем у других источников.
В TikTok сложилась аналогичная ситуация: за два месяца работы и последующее прохождение лидов по воронке продаж ни один из них не превратился в сделку.
Эти данные использовались при планировании рекламного бюджета на следующие периоды.
Мужчины и женщины в возрасте 25-55 лет с доходом выше среднего. Основной акцент был сделан на Минск и прилегающие районы. На остальные регионы Беларуси приходилась меньшая часть рекламного бюджета.
Таргетинги: инвестиции, покупка квартиры, дорогие хобби, должности с высоким доходом, геотаргетинг на районы с высокой стоимостью недвижимости.
Ключевые слова: свободная планировка, квартиры с большим метражом, запросы с указанием района, где располагается ЖК.
Исключения: запросы о рассрочке, недорогом жилье и т.п.
В начале кампании бюджет на рекламу распределяли на основе опыта агентства. Приоритет отдавался тем рекламным каналам, которые обеспечивали более качественные лиды и приносили максимально эффективные результаты.
При пересмотре стратегии, оценивали не только классические performance-показатели (количество лидов, CPL), но и более "глубокие" результаты и движение по воронке: сколько людей дошли до визита в офис, заключили договор или совершили покупку.
тестировали узкие премиум‑аудитории по интересам и уровню дохода,
усложнили лид формы (добавили вопрос о планируемом бюджете на покупку жилья),
использовали новые креативы.
Эти действия привели к росту числа лидов, прошедших второй и третий этапы воронки продаж.
Сквозная аналитика объединила в себе данные сайта, CRM и рекламных площадок. Ее настройка позволила отслеживать путь клиента от первого контакта до сделки и оценивать эффективность каждого рекламного инструмента.
Для проекта была настроена интеграция CRM-системы клиента - Bitrix24 и Яндекс.Метрики. Отдельная цель в Яндекс.Метрике для каждого этапа воронки продаж позволила повысить качество приходящих лидов.
Дополнительно через инструмент "Загрузка данных" была добавлена информация о расходах рекламных систем, что позволило усилить контроль бюджета кампании.
Несмотря на самую высокую стоимость лида среди всех систем наибольший процент успешного закрытия сделки в продажу показал Яндекс.Директ – 3,45%. Далее следует Google Ads – 2,57%. Meta Ads показал самый низкий процент конверсии – 0,36%.
Наименьшая стоимость лида наблюдалась в Meta Ads. В Google Ads CPL в 3 раза выше, в Яндекс.Директ – в 8 раз выше.
По результатам продвижения больше всего лидов принесла площадка Meta Ads (52%). Доля лидов из Google Ads составила 36%, из Яндекс.Директа – 11%. Оставшееся количество пришлось на TikTok. Продвижение на этой площадке запускалось в качестве теста на 2 месяца, позже было отключено из-за нерезультативности.
Наиболее конверсионными в Яндексе и Google стали поисковые кампании. Конверсия из лида в продажу составила 5,5 и 4,2% соответственно, несмотря на более высокую стоимость лида по сравнению с другими запущенными инструментами.
Для корректного сопоставления статистики данных CRM и рекламных кампаний требуется настройка сквозной аналитики. Бесплатно ее можно настроить в Яндекс.Метрике.
Несмотря на большое количество лидов и их низкую стоимость, при анализе UNIT-экономики система может оказаться неэффективной в разрезе бизнес-результатов.
Проведение A/B-тестов может помочь улучшить качество лидов и найти новые результативные решения для их привлечения.
Для каждого инструмента стоит оценивать эффективность отдельно. В данном проекте наибольшую конверсию в продажу показали поисковые кампании в Яндекс.Директ и Google Ads.
