Какие результаты принесет микс из look-a-like рекламы в РСЯ при продвижении застройщика?

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Как снизить стоимость целевого лида при продвижении ЖК с остатками квартир?

О проекте

Жилой комплекс был введен в эксплуатацию в декабре 2024 года, и на тот момент в нем оставалось менее 10 квартир. Ключевые преимущества: близость к центру Перми, малоэтажность и камерность, а также высокое качество отделки от застройщика. Застройщик — современный пермский девелопер, который входит в ТОП-5 по объему строительства в Пермском крае.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Задачи

Главной задачей рекламной кампании стало активное привлечение целевых лидов с целью допродажи остатков.

Реализация

Для решения поставленной задачи мы запустили аудиторный сегмент, собрав Look-Alike(LAL) аудиторию. Мы загрузили данные по пользователям, совершившим целевые действия, и алгоритмы Яндекса проанализировали их профили, выделили интересы и нашли похожих пользователей. Таким образом, мы собрали аудиторию потенциальных новых клиентов, которые могут совершить целевые действия.

Для подготовки сегмента LAL использовали базу целевых клиентов со всех ЖК застройщика, которые мы вели. Данные собирались по всем каналам с июня по ноябрь, после чего мы разместили рекламу в Яндекс.Директ.

LAL-аудитория формировалась с максимальной точностью и сохранением распределения по городам и типам устройств, так как нас интересовали именно целевые действия, а не охват.

Далее мы запустили рекламу в РСЯ для полученной аудитории. Для неё был подготовлен отдельный оффер, в котором акцентировалось внимание на возможности не упустить выгодный вариант, последние готовые квартиры в ЖК.

3. Результаты сотрудничества

Результат

За две недели мы получили 8 первичных обращений и 4 целевых — конверсия в целевые составила 50%, что очень близко к конверсии брендовой семантики. Цена целевого лида составила 4 583 рубля (без НДС), и все лиды полностью соответствуют KPI по объекту. В проектах, где уже перепробовано всё, LAL на основе широкого массива данных может стать отличной точкой роста.