Кейс: как получить целевые лиды за 1 000 рублей для агентства недвижимости при помощи таргетированной рекламы

---

О проекте

Клиент: агентство недвижимости «Тренд» в Санкт-Петербурге и Москве.

Задачи клиента: получать заявки на подбор и покупку недвижимости в городе и ближайших пригородах от интересантов первичной недвижимости по заданным KPI:

• Санкт-Петербург: первые 3 месяца продвижения ~ 2 100 рублей за целевое обращение. Далее 1 300‒1 500 рублей.
• Москва: не дороже 1 000 рублей за целевое обращение.

Критерии целевого обращения: человек активно интересуется покупкой первичной недвижимости в ближайшие 3 месяца в целевом городе.

Решение: запустить таргетированную рекламу с типом «лидогенерация» в соцсетях Facebook, Instagram, ВКонтакте.

Формат «лидогенерация» позволяет получать заявки прямо из рекламного объявления ↓

Результат: за 8 месяцев работы с проектом получили:

• Санкт-Петербург: 1 797 обращений по средней стоимости 862,49 руб. — при среднем CPL по рынку 1 000‒1 500 руб.;
• Москва: 2 385 обращений по средней стоимости 585,87 руб. — при среднем CPL по рынку 1 000‒1 500 руб.

Из этих заявок конверсия в целевые лиды — 50,87%. Стоимость таких лидов составила:

• Санкт-Петербург: 1 688,33 руб. ⟶ 918 лидов;
• Москва: 1 144,40 руб. ⟶ 1 221 лидов.

Таким образом реальный клиент обходился в среднем за 1 423,55 рублей — при среднем CPL по рынку 2 000‒2 500 руб. К такому результаты мы пришли спустя 3 месяца работы, потому что для эффективной рекламы требуется время: нужно понять и подобрать аудиторию, протестировать множество креативов и инструментов, выстроить аналитику и оперативную обработку заявок.

Расскажем, как пришли к таким результатам.

---

Продвижение любого проекта начинается с этапа подготовки и разработки стратегии

Мы стартовали с запуска кампаний для региона Санкт-Петербург.

В качестве основного формата рекламы выбрали лидогенерацию в Facebook и сбор заявок во ВКонтакте. Эта стратегия была выбрана исходя из запроса заказчика — привлечение большого объёма лидов по минимальной стоимости. Контекстная реклама на тот момент не могла дать желаемый результат.

Техническая подготовка проекта

Нужно было автоматизировать процесс передачи и обработки заявок.

В классическом варианте это работает так: заявки собираются в центре лидов в блоке управления страницей в интерфейсе Facebook. Чтобы получить контакты, нужно в ручном режиме скачивать обращения и отдавать их в обработку:

Такой вариант нас не устраивал — лиды успевали остыть. Пользователю, который оставляет заявку такого формата, удобно, чтобы с ним связывались сразу же — спустя час велика вероятность не дозвониться.

Мы нашли несколько путей решения проблемы:

• организовать автоматизацию через Comagic, который клиент использует для аналитики;
• подключить сервис сквозной аналитики «Ньютон»;
• использовать сторонние сервисы по типу Zapir или Albato.

С Comagic не получилось выстроить работу, так как этот вариант было сложно реализовать с технической точки зрения: у сервиса не было готовой автоматизации с форм сбора заявок во ВКонтакте (только в рамках доработки) — это долго. Автоматизация с Facebook требовала дополнительной платы к основному и так не маленькому тарифу.

Вариант подключить «Ньютон» не подошёл клиенту из-за дополнительных временных затрат при переходе на новую систему аналитики, несмотря на то что «Ньютон» обладал необходимым функционалом.

Сервисы по типу Zapir или Albato работают по принципу передачи заявок из рекламных кабинетов на почту или напрямую в CRM клиенту. В интерфейсе создаются интеграции с нужными системами — например, с Facebook, ВКонтакте, Битрикс. Далее по требуемым параметрам настраивают связки для передачи данных.

Было решено остановиться на сервисе Zapir. Ранее заказчик активно работал с системой, и для быстрого старта решили передавать через него заявки на почту отдела продаж.

Это позволило упростить формат обработки лидов для менеджеров из отдела продаж: при работе с Zapir лиды в Битриксе заводились вручную, а с помощью Albato это стало происходить автоматически.

Аналитика проекта и стратегия

Перед запуском любой рекламной кампании мы сегментируем аудитории для разных задач. Под каждую из них стараемся подобрать отдельный офер, который срезонирует у пользователя в ответ на его текущую потребность. Затем запускаем рекламу.

Сразу для себя фиксируем оценку, которую дадим той или иной аудитории после теста:

• отлично сработала;
• есть потенциал, но нужна доработка;
• полный провал.

Аудитории мы определяем заранее, исходя из своего опыта, специфики клиента и транслируемого предложения. В процессе — вносим изменения в зависимости от полученных результатов.

Например, в качестве первых сегментов для запуска мы выбрали такие:

• ретаргетинг с сайта;

---

Как мы выстроили работу

Начинали с гипотез: набрасывали идеи — даже самые безумные, анализировали их, выбирали варианты, тестировали, проверяли, измеряли результат, вносили корректировки. Далее повторяли цикл.

В соцсетях нельзя запустить 1‒2 варианта рекламы и крутиться на них полгода-год с одним и тем же результатом. Аудитории и креативы выгорают, меняется внешняя ситуация на рынке — всё это требует регулярного контроля, анализа, обновления.

Пробежимся по основным этапам:

Неделя 1. Для каждой кампании готовили несколько вариантов объявлений с разными фотографиями и разными текстами и посылами. Запускали рекламу.

Неделя 2. Наблюдали. Для каждого типа рекламы у нас есть внутренние KPI — верхние границы по стоимости лида, их количество. Если реклама обходится дорого — падаем вглубь кампаний, изучаем объявления, корректируем, отключаем неэффективные, создаём новые. Если результаты хорошие — оставляем кампанию и продолжаем наблюдать.

Неделя 3. Изучали каждую кампанию. Анализируем топ-объявления: оставляем только их, переносим на другие кампании — с поправками на аудиторию и тип рекламы. При необходимости перераспределяем бюджет.

Неделя 4. Делали итоговый срез работы кампаний, фиксировали сильные аудитории, записывали сработавшие и несработавшие подходы. Затем планировали рекламу на следующий месяц.

Для примера приведём скриншот из рекламного кабинета. Здесь можно увидеть стоимость привлечения неквалифицированного обращения:

В конце месяца клиент получал подробный отчёт по работе рекламных кампаний

Кроме того, мы учитывали длительность цикла сделки в недвижимости и помимо ежемесячных готовили отчёты в разрезе более длительного периода. Такой подход позволял наглядно показывать динамику KPI, показывая клиенту, как ведётся работа над рекламными кампаниями.

Выглядит это примерно так:

Этот отчёт не простая формальность. Во-первых, анализируя показатели и формируя обоснованные выводы, мы сами понимали, как отработали в тот или иной месяц. Кроме того, мы давали развёрнутый ответ о проделанной работе на понятном для клиента языке.

В аналитике главное — понимать, почему объявление работает хорошо, и вовремя увидеть, если реклама теряет эффективность. При этом причина не всегда кроется в рекламе.

Например, если посмотреть график с динамикой CPA, увидим, что в ряде месяцев стоимость лида была значительно выше:

В августе-сентябре был старт рекламных кампаний, которым нужно было время на оптимизацию. Стоимость лида была высокой — около 2 500 рублей. За два месяца в общей сложности было протестировано 89 аудиторий и 240 объявлений для 24 рекламных кампаний. Брали старые объявления, запускали новые, подключили уже проверенные аудитории, отключали дорогие и неэффективные — и спустя 2 месяца плодотворной работы мы вышли на CPL меньше 1 000 рублей.

Ближе к зиме пошёл рост цены целевого обращения. Здесь причин было несколько:

• получив хорошую стоимость за обращение, клиент решил значительно наращивать объёмы и приводить не менее 30 обращений в день по Санкт-Петербургу и не менее 50 обращений в день по Москве. Мы обеспечили такой объём, но это привело к тому, что отдел продаж не успевал вовремя обрабатывать заявки — как следствие, это сказалось на конверсии;
• сыграли последствия льготной ипотеки, рост цен на недвижимость и снижение объёма хороших предложений.
• повлияла подготовка к Новому году и длительные праздники, сезонность;
• произошло выгорание работающих аудиторий из-за длительности использования, внешних факторов, изменений в алгоритмах работы рекламной системы и время на оптимизацию новых.

---

Статистика проекта: графики, которые наглядно отображают работу в течение 8 месяцев

Пиковыми месяцами для получения обращений были ноябрь-декабрь. Мы получали хорошую цену за заявку, поэтому клиент щедро увеличил бюджет и сильно повысил KPI.

Хуже всего в нашем кейсе отработал источник ВКонтакте — перебрав сотни комбинаций аудиторий и креативов, мы решили от него отказаться в пользу более эффективного Instagram.

Дальше можно увидеть, как регулярная работа над кампаниями влияет на стоимость обращения. Повторимся, что в таргетированной рекламе важно постоянно следить за работой кампаний, аудиторий, креативов — за один день картина может сильно измениться и необходимо держать руку на пульсе.

На момент написания кейса от клиента удалось получить данные по сделкам за август-январь:

Не каждый месяц удавалось выполнять KPI на 100%. На это могут влиять различные факторы, не только сами рекламные кампании. Месяцы проседания мы старались компенсировать перевыполнением плана: