Cookieless-реальность.
Влияние коллтрекинга на аналитику
КАК ЗАСТРОЙЩИКУ СОБИРАТЬ ДАННЫЕ В 2022 ГОДУ
100%
Аналитика рынка недвижимости
с начала года до 22 мая
Трафик, сделки, медиасплит, распределение бюджетов по каналам
застройщиков уверены, что достоверность
их данных равна 90%, а в результате — около 30%
80%
году Google закончит блокировку файлов cookie в Chrome
в 2023
Поэтому рекламодателям нужно переходить на новые инструменты
Застройщики хотят принимать решения на основе полных и достоверных данных
Они знают, что без качественной аналитики и корректной работы каждого инструмента в их технологическом стеке не смогут оставаться конкурентоспособными.
Поэтому стараются быстрее адаптировать инструменты к новым реалиям, чтобы правильно собирать все данные своих клиентов и знать ситуацию на рынке.
Директоров
по маркетингу
девелоперских компаний
Маркетологов
застройщиков
Digital- менеджеров
рекламных агентств
1
Вебинар для:
что вы узнаете
Жизнь в новом мире без cookie — реальность, к которой застройщикам нужно готовиться уже сейчас. Несмотря на сложившуюся ситуацию, девелоперам важно продолжать качественно работать с достоверными данными.
На вебинаре мы расскажем о том, что происходило с трафиком и сделками на рынке недвижимости с января по май. Эта информация уникальна, потому что мы обладаем большой базой данных, отражающих реальную ситуацию в отрасли.
На первый взгляд кажется, что потери будут минимальными, а вопрос повышения точности второстепенный. Но как показывает практика, неправильный подход к работе с коллтрекингом приводит к потери большого количество денег, так как звонки до сих пор являются самым популярным типом обращения в недвижимости.
Неполные и недостоверные данные способны сломать всю механику анализа, исказив общую картину. Застройщик не сможет объективно оценить, какие каналы и как влияют на клиента на каждом этапе его пути к сделки. В результате девелопер делает ставку на каналы, которые на самом деле приносят меньше целевых обращений.
Исследование участникам
Участники вебинара получат на почту исследование того, как ведут себя клиенты перед покупкой недвижимости
Хотите узнать, насколько отличается поведение клиентов в зависимости от класса, локации и других параметров?