Кейс: Как агентство недвижимости Binayah увеличило продажи премиальных квартир, снизив цену покупателя с помощью Rivox AI
Входные данные и особенности бизнеса
Премиальная недвижимость в Дубае
Наш клиент — агентство недвижимости Binayah средней величины, специализирующееся на продаже премиальных квартир в Дубае.
Средний чек одной сделки составляет от 25 млн до 160 млн рублей, а количество продаж редко превышает 2-3 сделки в месяц.
Проблемы агентства
- Очень мало заявок при высокой стоимости лида
- Большинство заявок были низкого качества или нецелевые
- Отдел продаж тратил много времени на обработку неэффективных лидов
Особенности ниши
Каждая продажа крайне ценна, но и стоимость привлечения клиента обычно велика из-за высокой конкуренции и малого спроса на элитную недвижимость.
Задача
Снизить стоимость качественной заявки
Уменьшить затраты на привлечение одной качественной заявки при сохранении или увеличении их количества
Увеличить долю качественных заявок
Повысить процент заявок, которые в дальнейшем доходят до реальной сделки
Снизить итоговую цену покупателя
Оптимизировать весь воронку продаж для снижения общей стоимости привлечения одного покупателя
Этап 1: Сбор данных и снижение стоимости заявки
Интеграция rivox.js
Мы интегрировали наш скрипт rivox.js на сайт агентства Binayah, который автоматически собирает 193 поведенческих параметра. Ключевые из них для данного проекта:
Поведенческий анализ
Скрипт отслеживал:
- Сколько времени пользователь проводил на просмотре конкретных объектов недвижимости
- Какие блоки он чаще всего изучал (фотогалереи, планы этажей, инфраструктура комплекса)
- Возвращался ли посетитель повторно к просмотру одного и того же объекта
- Как быстро и часто взаимодействовал с формами обратной связи
Обучение модели
На основе этих данных модель Rivox AI быстро обучилась определять признаки качественных лидов и передавать эти виртуальные конверсии в рекламные кампании в Яндекс.Директ.
Результаты первого этапа
| Показатель | Результат |
|---|---|
| Рост заявок через месяц | +45% |
| Снижение стоимости заявки | с 27 тыс. руб. до 22,7 тыс. руб. (-15%) |
| Ускорение поиска аудитории | с 14 до 4 дней |
Этап 2: Оптимизация на качественные заявки
📊 Анализ CRM
Через месяц отдел продаж собрал достаточно данных и пометил качественные заявки в CRM AmoCRM.
🎯 Определение качественных лидов
"Качественные" — это те, кто дошёл до стадии реальных переговоров или хотя бы активно интересовался условиями покупки.
🧠 Переобучение модели
Rivox AI использовал эти пометки для повторного обучения модели, ориентируясь уже исключительно на качественные заявки.
🔄 Фокус на серьёзных клиентах
Алгоритм перестал привлекать пользователей, которые только интересовались «красивыми картинками», и начал концентрироваться на тех, кто действительно готов к переговорам.
Результаты второго этапа
Это значительно сократило нагрузку на отдел продаж, позволив им тратить время только на действительно заинтересованных клиентов.
Итоговые результаты спустя 3 месяца работы
| Показатель | До Rivox AI | После Rivox AI |
|---|---|---|
| Стоимость заявки | 27 тысяч рублей | 24,2 тысячи рублей |
| Доля качественных заявок | 12% | 28% |
| Средняя стоимость привлечения покупателя | 666 тысяч рублей | 485 тысяч рублей |
| Количество сделок в месяц | 3 сделки | 5 сделок |
Таким образом, агентство Binayah смогло не только увеличить количество реальных продаж, но и существенно сократить среднюю стоимость привлечения покупателя.
Вывод
Снижение стоимости
Снижение стоимости привлечения покупателя на 27%
Рост качества
Увеличение доли качественных заявок более чем в 2 раза
Рост продаж
Увеличение количества сделок с 3 до 5 в месяц
Эффективность
Оптимизация работы отдела продаж и фокус на реальных клиентах
Внедрение Rivox AI показало, что даже в нишах с малым числом продаж и высоким чеком правильная ML-аналитика может существенно повысить эффективность бизнеса.
Хотите сократить расходы на рекламу и зарабатывать больше?
"Раньше мы просто сжигали бюджеты на рекламу и надеялись на удачу. Теперь Rivox даёт нам чёткое понимание, какие пользователи реально принесут нам прибыль. Мы перестали тратить время на пустые разговоры и сосредоточились на реальных клиентах, которые готовы купить. Это полностью изменило наш подход к работе."