В 2026 году ситуация усложняется ещё сильнее. По прогнозам «Дом.РФ», количество запусков новостроек может вырасти, тогда как ввод жилья — снизиться. Параллельно сокращается доля льготной ипотеки. Деловые СМИ также отмечают высокую зависимость спроса от условий кредитования и программ поддержки, а динамику обращений называют чувствительной к изменениям в течение года. На практике это повышает требования к аналитике: важно понимать не только стоимость лида, но и то, какие обращения доходят до сделки, через какое время и за счёт каких каналов.
Аналитика застройщиков: основные проблемы маркетинга
Ниже — типовые проблемы маркетинга в недвижимости в 2026 году, которые часто встречаются и быстро разрастаются.
- Качество обращений падает, а стоимость целевого лида растет
В 2023–2024 годах конверсия в целевой лид снижалась (например, с 40% до 20%), а средняя цена целевой заявки в 2024 году составила около 15 600 ₽ с тенденцией к росту. В такой ситуации простой прирост трафика не решает задачу. Маркетингу нужен контроль качества заявок и понимание, какие источники действительно приводят потенциальных покупателей.
- Длинный цикл делает веб-аналитику недостаточной
Если клиент возвращается несколько раз и использует разные каналы, атрибуция по последнему клику искажает картину. Команда не видит вклад источников, которые влияли на решение на ранних этапах, и теряет возможность прогнозировать, когда лиды превратятся в сделки.
Дополнительная проблема — отсутствие точных данных о среднем сроке принятия решения и о наиболее результативных связках каналов.
- Данные разрознены
Рекламные кабинеты, сайт, телефония, CRM, отчёты агентств и таблицы существуют сами по себе. Воронку приходится собирать вручную, показатели начинают расходиться между подразделениями, а решения о перераспределении бюджета принимаются с задержкой.
При том, что до 20% оборота компании может уходить на маркетинг, оптимизация по усреднённому CPL становится особенно рискованной. Канал может показывать приемлемую стоимость заявки, но давать слабую конверсию в сделку и низкий финансовый результат. В итоге сложнее объективно оценивать эффективность и быстро находить точки просадок.
- Недостаточный контроль обработки обращений
В недвижимости лид обходится дорого, но даже при качественной настройке рекламы часть обращений теряется или обрабатывается с задержкой. Без контроля коммуникаций руководители поздно замечают проблемы со скоростью реакции, качеством консультаций и причинами отказов.
сквозную аналитику?
по аналитике от Roistat
Какие инструменты помогают работать с длинным циклом
Обычно требуется связка решений, где каждый инструмент закрывает свой участок процесса, а данные приводятся к единой логике учёта: общий справочник статусов, единые правила обработки дублей, чёткая связка источника с обращением и сделкой.
1) CRM для недвижимости и продаж
CRM — основа управления длинным циклом. В ней должны фиксироваться не только контакты, но и вся логика сделки: этапы и статусы, причины отказов, суммы, ответственные менеджеры, история коммуникаций и ключевые даты — от первого контакта до договора.
Для девелопмента критично, чтобы CRM поддерживала сущности объекта: проект или ЖК, корпус, секцию, лот, тип планировки, цену, бронь, условия покупки, ипотечную программу и график платежей.
Это позволяет анализировать эффективность не «по лидам в целом», а по конкретным проектам и лотам и точно видеть, где теряются сделки.
2) Коллтрекинг и телефония
Недвижимость сильно завязана на звонках: по телефону проводятся консультации, ведётся работа с возражениями, осуществляется запись на показы, происходит обсуждение ипотеки. Поэтому здесь важны три вещи: фиксация всех контактов, контроль пропусков и корректная привязка звонка к источнику привлечения.
Без этого часть обращений не попадает в аналитику, а каналы с формами получают необоснованное преимущество. Дополнительно телефония даёт управленческие метрики: скорость ответа, долю пропущенных звонков, нагрузку по времени суток и по проектам.
3) Сайт, формы и виджеты «шахматки»
Воронка в недвижимости часто начинается с просмотра конкретного лота или планировки и только потом — с отправки обращения. Поэтому важно корректно фиксировать действия пользователя и передавать в заявку параметры визита: источник, кампанию, ключевое слово, посадочную страницу, устройство.
Если эти данные не передаются, заявки определяются «без источника», а маркетинг теряет возможность связать рекламу с реальными сделками. Для крупных проектов это ещё и основа для корректных A/B-тестов и оценки изменений в пользовательском маршруте.
4) Рекламные каналы и точки контакта
Чтобы «достучаться» до клиента при длинном цикле, обычно используют набор каналов с разной ролью: контекст и поиск — для горячего спроса, медийка и видео — для охвата, ретаргетинг для возврата, классифайды — для сравнения, контент и соцсети — для прогрева. В офлайне это могут быть наружная реклама, мероприятия, колл-центры и партнёрские точки, промо в ТЦ.
Из-за разнообразия каналов важно сводить их в единую систему учёта: подтягивать расходы и клики по онлайну и фиксировать обращения из офлайна через номера, промокоды, формы и правила источников. Это позволяет сравнивать источники не по количеству заявок, а по квалификации, среднему чеку и итоговому финансовому результату.
5) Сквозная аналитика как объединяющий слой
Инструмент связывает данные из рекламных кабинетов, CRM-систем, с сайта и коллтрекинга в единую модель и позволяет управлять воронкой по бизнес-показателям. Она показывает, сколько стоило привлечение, сколько обращений дошло до квалификации, какая доля стала сделками, какой средний чек и какая окупаемость у каждого канала и связки.
Для длинного цикла это критично: можно анализировать не только факт сделки, но и длительность пути, вклад повторных касаний и причины, по которым сделки «застревают» на конкретных этапах.
Как сквозная аналитика для застройщиков усиливает маркетинг и продажи
Ценность сквозной аналитики для девелопмента — в контроле за экономикой каналов на длинном горизонте и в управлении продажами на основе данных, а не предположений. Она позволяет связать маркетинг и продажи в единую систему и принимать решения с учётом реального пути клиента.
Разберём, как сквозная аналитика помогает контролировать и улучшать пять ключевых метрик.
1. CPL — стоимость лида
Сквозная аналитика позволяет считать CPL на разных уровнях: общий, по каналу, кампании, объявлению, ключевой фразе, посадочной странице и сегменту объекта.
Для недвижимости принципиально важно разделять CPL всех лидов и CPL целевых лидов — тех, кто соответствует требованиям по объекту, бюджету, региону и стадии готовности. Без этого маркетинг оптимизирует объём, а продажи получают поток нецелевых обращений и перегруз команды.
Как оптимизировать:
- Задать ограничения по CPL и CPQL.
Устанавливайте пороги отдельно для стоимости заявки и стоимости целевого лида. Дополнительно фиксируйте минимальные требования к доле целевых обращений и конверсии в квалификацию. Если объявление даёт низкий CPL, но не проходит по качеству, его нельзя считать эффективным: оно перегружает продажи и снижает итоговую конверсию в сделку.
- Чистить спрос на уровне семантики и площадок. То есть:
- группировать запросы по намерению: брендовые, коммерческие, конкурентные, информационные;
- регулярно расширять минус-слова и устранять пересечения между кампаниями;
- отключать площадки и аудитории, которые дают заявки, но не доходят до квалификации по данным CRM.
- группировать запросы по намерению: брендовые, коммерческие, конкурентные, информационные;
- Оптимизировать креативы и офферы под целевой лид.
Тестируйте 2–3 варианта формулировок, которые заранее фильтруют нецелевую аудиторию: по диапазону цен, условиям покупки, стадии готовности объекта. В недвижимости это часто снижает объём заявок, но повышает долю целевых и итоговую конверсию в сделку.
- Управлять объёмом с привязкой к качеству. А именно:
- повышать ставки и расширять охват там, где качество стабильно;
- снижать ставки или ограничивать показы при падении доли целевых лидов;
- масштабировать постепенно, чтобы не «сломать» качество при выходе в менее релевантные сегменты.
- повышать ставки и расширять охват там, где качество стабильно;
- Оценивать посадочные по качеству, а не по заявкам.
Сравнивайте страницы по доле целевых лидов и конверсии в следующий этап, а не только по CR в заявку. Если обращений много, но квалификация слабая, причина обычно в несоответствии ожиданий или в форме: низкий порог отправки, слабая валидация, дубликаты и спам.
- Использовать правило «корректировка → контроль → отключение».
Для связок, которые не доходят до квалификации, сначала варьируйте настройки (минусация, уточнение гео, смена креатива, ограничение аудитории), затем проверяйте результат на достаточном объёме данных и только после этого отключайте. Это снижает риск преждевременно устранить связки с отложенным эффектом.
- Усиливать малые, но качественные связки.
Если канал даёт меньше лидов, но лучше конвертируется в сделку, его стоит масштабировать: переносить бюджет, расширять похожими запросами и аудиториями, делать отдельные посадочные под конкретные сегменты.
2. Конверсия воронки продаж
В недвижимости важно считать конверсию не только от визита к заявке, но и по всем этапам продаж: дозвону, квалификации, показу, брони, ипотеке, договору. Сквозная аналитика позволяет анализировать каждый шаг в разрезе источников, сегментов и типов обращений.
Это помогает находить конкретные узкие места: где-то высокий процент недозвонов, где-то много заявок без записей на показ, а где-то сделки «сыпятся» на этапе брони.
Как оптимизировать:
- Нормировать этапы и статусы
Зафиксируйте единые стадии воронки и обязательные причины отказов. Тогда конверсия будет считаться одинаково по всем проектам и менеджерам, а сравнение каналов станет корректным.
- Разделить воронку по типам обращений и «теплоте»
Считайте отдельно звонки и формы, а также тёплые и холодные лиды. У этих потоков разные нормы конверсии и разные точки провалов.
- Искать причину срыва с начала воронки
Если падает итоговая конверсия, сначала смотрите, на каком этапе возникает провал: дозвон, квалификация, показ, бронь или ипотека.
- Управлять предквалификацией
При большом количестве нецелевых лидов корректируйте офферы, скрипты, формы и вопросы, которые помогают сразу отсеивать неподходящих клиентов.
- Усилить контроль обработки
При проблемах с дозвоном вводите KPI по скорости реакции, контролируйте пропущенные обращения, корректируйте график работы и распределение лидов по сменам, а также вводите обязательные статусы «контакт/нет контакта».
- Адаптировать сценарии под рекламные предложения
Клиенты из разных каналов приходят с различными ожиданиями. Универсальный скрипт и структура консультации в таких условиях снижает конверсию уже после первого контакта.
3. ROI — окупаемость инвестиций
Когда процессы продаж выстроены, сквозная аналитика позволяет считать ROI в разрезе каналов, кампаний, ключевых слов и посадочных страниц. Это помогает отличить «дорогие, но продающие» каналы от «дешёвых, но бесполезных» и корректно учитывать вклад прогрева и возврата.
Как оптимизировать:
- Управлять ROI на уровне связок, учитывая вклад прогрева и длинный цикл сделки
Оценивайте не только отдельные каналы, но и комбинации касаний. Задавайте окно анализа (60, 90, 120 дней) и регулярно пересчитывайте показатели.
Если в пути клиента участвуют медийка, ретаргетинг или Telegram, учитывайте их вклад через модели атрибуции, отражающие последовательность касаний. Это снижает риск отключить источники с отложенным эффектом.
4. Средний чек сделки
В недвижимости этот показатель также нужно анализировать в разрезе источников и сегментов.
Сквозная аналитика связывает средний чек с каналом привлечения и сценарием коммуникации. А также показывает, где маркетинг даёт выручку, а где — только объём лидов.
Как оптимизировать:
- Сегментировать чек по источникам и объектам
Без этого легко усилить трафик на сегменты, которые не соответствуют целевой экономике проекта.
- Настроить креативы под нужный сегмент
Если задача — продвигать более дорогие объекты, в рекламе и посадочных должны быть соответствующие триггеры. Например, преимущества, условия, доступность, сценарии использования, а также корректные ориентиры по цене и ипотеке, чтобы не приводить аудиторию «ниже порога».
- Управлять посадочными и маршрутами на сайте
Страницы могут по-разному распределять аудиторию по чеку: одна ведет в каталог, другая — в конкретный ЖК. По данным аналитики можно усиливать те, которые чаще генерируют более высокий чек при приемлемой конверсии.
- Контролировать влияние акций
Они могут повышать конверсию, но снижать чек и маржинальность. Их эффект нужно оценивать комплексно: конверсия, чек, ROI.
- Выявлять каналы «дешевого» трафика с падением чека
Если канал дает много лидов, но средний чек заметно ниже, это сигнал пересмотреть таргетинг, гео, сегменты аудиторий и формулировки оффера.
5. Длительность цикла сделки
Это одна из ключевых метрик прогнозирования. Она показывает, через сколько времени обращения превращаются в бронь и договор и как статистика отличается по каналам и сегментам.
Сквозная аналитика позволяет измерять путь от первого визита или обращения до сделки, строить распределения по срокам и сравнивать источники по скорости закрытия.
Как оптимизировать и прогнозировать:
- Разделять цикл по типам спроса
Брендовые и коммерческие запросы могут закрываться быстрее, информационные и охватные — дольше. Если это не учитывать, прогноз будет неточным.
- Настроить коммуникации под реальный срок созревания
Если значительная доля сделок закрывается через 3–6 недель, ретаргетинг и цепочки писем через email должны быть рассчитаны на этот период.
- Планировать нагрузку на продажи
Зная длительность цикла и конверсию по этапам воронки, можно прогнозировать, например, сколько лидов нужно сегодня, чтобы получить нужное число сделок через месяц. А ещё понять, как распределить ресурс менеджеров по проектам и сменам.
- Искать ускорители цикла
Сравнивать, какие посадочные, офферы и сценарии коммуникации сокращают время до показа или брони. А потом масштабировать их.
- Контролировать «зависшие» этапы
Если лиды массово застревают на одном шаге (например, «квалифицирован» без записи на показ) — это сигнал к пересмотру процессов: дозвона, напоминаний, консультаций и работы с ипотекой.
Именно поэтому 50% компаний в сфере недвижимости уже полностью или частично используют сквозную аналитику для оптимизации бизнеса.
Roistat: аналитика для девелопера
Roistat — маркетинговая платформа с более чем 200 готовыми интеграциями и набором из 23 инструментов для задач маркетинга и продаж — в том числе и сквозная аналитика.
После подключения нужных сервисов данные в отчётах обновляются автоматически, поэтому можно регулярно анализировать показатели в разрезе периодов, каналов и этапов воронки. Платформа работает в веб-браузере и не требует установки.
Дальше разберем, какие данные и сводки чаще всего нужны в недвижимости и как выстроить их сбор и аналитику на практике.
Интеграции, актуальные для застройщиков
А) M2LAB (CRM для застройщиков)
Интеграция позволяет выстроить связку маркетинга и продаж без ручного переноса данных. Заявки с сайта и других точек контакта автоматически передаются в CRM, а из CRM обратно в аналитику возвращаются статусы, этапы, результаты и суммы сделок — в зависимости от настроек и дисциплины заполнения.
Как выглядит настройка интеграций в Roistat
Что это дает на практике:
- автоматическую передачу обращений в CRM с сохранением источника;
- загрузку статусов и финансовых результатов обратно в аналитику;
- корректный расчёт CPL, конверсий по этапам и ROI по каналам;
- возможность быстро находить точки потерь: где и на каком этапе «сыпятся» лиды.
Инструмент часто становится точкой генерации заявок в недвижимости, потому что клиент выбирает конкретный объект и оставляет обращение уже после сравнения вариантов. Интеграция позволяет фиксировать такие заявки в аналитике и связывать их с источником трафика и параметрами визита, а также при необходимости передавать лиды дальше в CRM по настроенной логике.
Что это дает на практике:
- фиксацию лидов из «шахматки» как полноценных обращений, а не «событий без результата»;
- корректную привязка к рекламному источнику и посадочной странице;
- сравнение эффективности трафика не только по количеству заявок, но и по качеству и результатам в CRM;
- снижение объёма ручной обработки и — как следствие — меньше переносов и меньше ошибок в источниках.
В) Рекламные каналы ( «Яндекс Директ», VK-реклама, Google Ads и Avito)
Интеграция с рекламными платформами позволяет подтягивать в систему аналитики расходы и структуру кампаний и дальше сопоставлять их с визитами, обращениями и результатами продаж. В зависимости от канала можно получать детализацию до уровня кампаний, групп и объявлений, а для контекстной рекламы — до уровня ключевых слов и поисковых запросов.
Что это дает на практике:
- прозрачную стоимость привлечения на уровне кампаний, объявлений и ключей;
- понимание, какие кампании генерируют заявки, квалификацию и сделки;
- сравнение каналов по ROI, CPL и конверсии воронки;
- быстрое выявление ключей, объявлений и аудиторий, которые дают клики, но не приносят продаж.
Для недвижимости это особенно критично: качество обращений напрямую зависит от семантики, географии, типов объектов и условий покупки. Когда расходы видны на уровне ключевых слов и связаны с результатом по сделкам, проще защищать бюджет и аргументированно перераспределять его между направлениями.
Г) Классифайды и площадки («ЦИАН», «Яндекс.Недвижимость»)
Не по всем площадкам доступна автоматическая загрузка данных. Это решается через ручной ввод расходов и пользовательские показатели, которые затем используются в общих отчётах.
Это удобно, когда часть бюджета идет на размещения, а эффективность надо сводить рядом с контекстом и продажами.
Отчёты и инструменты Roistat, востребованные в недвижимости
- Мультиканальная аналитика
Инструмент позволяет сравнивать модели атрибуции и видеть вклад каналов с учётом всей цепочки касаний, а не только последнего клика. В отчётах можно учитывать мультиканальные заявки, выручку, прибыль и ROI.
На практике разница может быть кратной. Каналы, которые по последнему касанию выглядят убыточными, при учёте всей цепочки показывают высокий вклад в сделки. Это особенно важно для медийки, ретаргетинга, email и блогеров.
Разберём пример.
ROI при атрибуции по последнему касанию и ROI с учётом всех касаний могут отличаться в разы. Например, у email при обычной атрибуции ROI −79%, а при учете всех касаний — 835%; у blogger ROI −92%, а по мультиканальной модели — 687%.
При этом у платных каналов эффект тоже заметен: Google Ads меняется с 136% до 204%, а «Яндекс Директ» — со 180% до 213%. Это наглядно показывает, что часть источников влияет на решение на ранних или промежуточных этапах. Если оценивать их только по последнему клику, такие каналы легко ошибочно признать убыточными.
- Отчёт «Цепочка визитов»
Помогает разбирать реальный путь клиента до обращения или покупки, особенно когда решение принимается не за один заход. В сводке можно быстро увидеть, из каких источников состояла последовательность посещений и какие комбинации чаще приводят к заявкам и сделкам. Это дает понимание роли каждого канала: кто приводит аудиторию впервые, кто возвращает, а кто чаще становится финальной точкой перед конверсией. А на этой основе проще корректировать бюджет и медиаплан.
Видно, что пользователи впервые приходили на сайт через разные каналы, но последними часто оказывались инструменты контекстной рекламы.
- Отчёт по ключевым словам
Кастомный отчёт для поиска нерелевантных запросов, дублей по кампаниям и точек минусации.
Особенно актуален, когда один застройщик продвигает несколько ЖК с пересекающейся семантикой.
- Отчёт по времени
Настраиваемая сводка, с помощью которой легко находить интервалы с расходами без заявок и использовать это для оптимизации ставок и расписаний.
В недвижимости его также применяют для анализа «созревания» клиента и настройки ретаргетинга.
- Отчёт по регионам
Ещё один кастомный инструмент. Позволяет сравнивать эффективность регионов по трафику, конверсии, продажам и финансовым метрикам.
Разберём пример.
При 12 139 визитах конверсия в заявки составила 2.5%, что в итоге привело к 86 продажам. Ключевой финансовый показатель ROI достиг 86%, что свидетельствует о хорошей окупаемости маркетинговых вложений. Средний чек по России находится на уровне 7 836 ₽, при этом CAC составляет 4 642 ₽, что считается здоровым соотношением.
Региональная разбивка выявляет классическое для российского рынка распределение: Москва и Московская область обеспечивают 44% всех продаж. При этом такие регионы, как Татарстан и Свердловская область, демонстрируют более высокую, чем в среднем по стране, конверсию в заявки — подобное положение дел может указывать на нераскрытый потенциал. Отдельного внимания заслуживает международный трафик из Беларуси и Казахстана, который показывает сопоставимые с российскими регионами показатели конверсии, подтверждая перспективность этих рынков.
- «Когортный анализ» и прогнозирование
Инструмент показывает, через сколько времени пользователи из одной когорты (например, по дате первого визита) доходят до результата — заявок, продаж или выручки.
Разберём пример.
Путь от первого визита до продажи может занимать до 5 недель, поэтому оценка эффективности «за 7–14 дней» часто занижает вклад каналов с отложенным эффектом. На практике это используют для прогноза и выбора корректного окна анализа: если основная доля продаж приходит на 3–5 неделе, бюджет, ретаргетинг и ожидания по выручке стоит планировать с учётом этого лага.
Это базовый слой для построения моделей: если вы знаете, что существенная доля сделок закрывается через 3–5 недель, вы не будете преждевременно отключать каналы с отложенным эффектом.
Она превращает записи звонков в структурированные данные. Система распознаёт речь, выделяет ключевые темы и автоматически тегирует разговоры: жалобы, возражения, сценарии консультаций.
Разберём детальнее интерфейс инструмента.
В истории звонков видно, как диалоги автоматически помечаются тегами: «Жалобы на долгое ожидание», «Фразы-извинения» или «Обработка возражений клиента». Это позволяет не просто слушать записи, а сразу видеть статистику по основным проблемам и сценариям, выявляя типичные причины недовольства клиентов или успешные кейсы менеджеров.
Главная ценность инструмента — интеграция со сквозной аналитикой. Каждый звонок привязан к источнику трафика (например, «Яндекс Директ», Google Ads, «blogger»), менеджеру и сделке. Причём опция анализа с помощью ИИ позволяет оценивать эффективность каналов не только по количеству звонков, но и по качеству коммуникаций и их конверсии в продажи.
На практике это даёт два эффекта: оптимизацию рекламного бюджета за счёт исключения «пустых» источников и точечное обучение менеджеров на основе реальных диалогов.
Кейсы
Строительная компания «ЕкатеринодарИнвестСтрой» снизила стоимость качественного лида на 9%
Перед сдачей двух жилых комплексов в Краснодаре застройщик столкнулся с высокой конкуренцией и ростом затрат на рекламу. Стоимость привлечения лидов (CPL) была слишком высока, а многие заявки поступали от неподготовленных к покупке клиентов. Необходимо было достичь чётких KPI: получить определенное количество лидов для каждого ЖК, удерживая стоимость квалифицированного лида (CPQL) в рамках 6 850 ₽ и 8 500 ₽.
Маркетинговое агентство «Лайка» провело глубокую интеграцию и настройку Roistat для заказчика, который уже использовал эту платформу. В работе был сделан упор на ключевые показатели: CPL (стоимость лида) и CPQL (стоимость квалифицированного лида). Ежедневный мониторинг этих метрик в Roistat позволил оперативно выявлять и отключать неэффективные объявления, перенаправляя бюджет на рабочие креативы и аудитории. Интеграция с CRM компании обеспечила полную прозрачность пути клиента — от рекламного клика до работы менеджера.
Благодаря постоянной оптимизации на основе данных удалось не только выполнить, но и превзойти часть плановых показателей:
- Для ЖК «Гулливер» стоимость квалифицированного лида (CPQL) составила 6 242 ₽ при плане в 6 850 ₽ (снижение на 8.9%), а количество таких лидов превысило план на 9.9%.
- Для ЖК «Екатерининский Парк» CPQL остался на уровне плана (8 580 ₽), а количество лидов — почти полным выполнением.
Система сквозной аналитики позволила гибко адаптировать стратегию к изменениям рынка, контролировать бюджет и повышать качество лидов.
Клуб элитной недвижимости Boss&Hall сократил стоимость лида в 3 раза за 30 дней
Компания, продающая элитную недвижимость в Москве, сталкивалась с типичными для рынка проблемами: чрезмерно высокой стоимостью лида (CPL достигала 10 000 ₽) и нецелевым расходованием большого рекламного бюджета. Из-за отсутствия аналитики невозможно было определить, какие каналы приносят заявки, а какие — только генерируют убыток. В итоге при значительных расходах количество заявок оставалось низким.
За 30 дней была внедрена и настроена система Roistat. Специалисты провели полную интеграцию между сайтами компании, рекламными каналами и CRM. Это позволило отслеживать источник каждой заявки и каждого звонка — благодаря коллтрекингу. Главным инструментом принятия решений стал ежедневный анализ окупаемости инвестиций (ROI) по каждому рекламному каналу.
Уже через месяц системной работы на данных были достигнуты впечатляющие результаты:
- Стоимость лида (CPL) снижена в 3 раза — с 4 800 ₽ до 1 031 ₽.
- Еженедельный рекламный бюджет сокращен на 36% (со 198 000 до 127 000 ₽) за счёт отключения неэффективных каналов.
- Количество заявок в неделю увеличилось в 2.4 раза.
Компания получила полный контроль над рекламными расходами и начала привлекать больше клиентов, тратя существенно меньше.
Заключение
Для застройщиков сквозная аналитика перестаёт быть дополнительным инструментом и становится базовой инфраструктурой управления. Она даёт контроль над экономикой маркетинга в условиях длинного цикла сделки, роста стоимости лида и разрозненных данных.
Платформа позволяет управлять ключевыми метриками — от CPL и конверсии до ROI и длительности цикла — на основе единой модели данных. Это переводит работу с маркетингом из режима интуиции в режим управляемых решений, где бюджет, качество лидов и скорость продаж опираются на фактический результат, а не на предположения.
Часто задаваемые вопросы
Кейсы
Интернет-магазин
Магазин бытовой техники
Провели аудит маркетинга, оптимизировали бюджет — и увеличили ROI в 2 раза
Рост ROI
x2
Байкал 4×4
Производитель вездеходов
Навели порядок в данных и получили +296% к ROI: лайфхак для бизнеса с развитым клиентским сообществом
Конверсия в заявку
+30%
Сеть клиник широкого профиля
Медицина
Настроили аналитику, провели интеграцию 2-х CRM-систем и добились роста ROMI в 2 раза
Рост ROMI
+211%
