surfup

Konut Projesi Geliştiricisi

Web sitesi ve quiz hunisi, nitelikli potansiyel müşteri maliyetini %41 düşürdü

Gayrimenkul · Geliştirme · Potansiyel müşteri yaratma · CRM
Proje bağlamı

Müşteri, nüfusu bir milyonu aşan bir şehirde konfor sınıfı konut bölgeleri geliştiren bir şirket: üç proje aktif olarak satışta ve satışlar şirketin kendi satış ekibiyle emlak komisyoncuları üzerinden yürütülüyor. Çalışmamızdan önce web sitesi bir tanıtım vitriniydi: vaziyet planı, render görselleri ve daire planlarının PDF’leri vardı; reklamlar ana sayfaya yönlendiriliyor, tek telefon bırakma formu ise her tür talebi topluyordu. Başvurular CRM’e gecikmelerle ve kayıplarla elle aktarılıyor, hiçbir nitelendirme yapılmıyordu. Pazarlama ekibi basit bir soruyu yanıtlayamıyordu: Her kanaldan gelen bir satışın maliyeti ne? Projeyi başlatan etken, çevrimiçi reklam bütçesinin iki katına çıktığı hâlde web sitesi kaynaklı satışların artmadığı çeyrek oldu.

01 · Zorluk

Web sitesini katalog görünümünden bir satış aracına dönüştürmek:

PDF yerine etkileşimli daire seçimi, satış danışmanıyla görüşmeden önce ziyaretçiyi nitelendiren bir akış, her başvurunun kaynağı ve yanıtlarıyla birlikte CRM’e otomatik aktarılması ve reklam tıklamasından satışa kadar uçtan uca analiz. Kesin kısıt, satış ekibinin işleyişini aksatmamak; yeni sisteme geçiş reklam kampanyaları durdurulmadan yapıldı.

02 · Tamamlanan çalışmalar

Tasarımla değil verilerle başladık: tıklamadan satışa kadar akışı inceledik, CRM’in bir yıllık geçmişini çıkardık ve satış danışmanlarına başvuruda hangi alanların eksik olduğunu sorduk. Yanıtlar tüm mimariyi belirledi.

  • Müşteri yolculuğunu ve verileri denetledik: reklam tıklamasından satışa kadar akış, sonuçsuz aramaların nedenleri ve satış danışmanlarıyla görüşmeler. İlk aramada gerçekten zaman kazandıran beş quiz sorusunu belirledik.
  • Sıra, alan, kat ve manzaraya göre filtreler içeren etkileşimli daire araması tasarladık. CRM’den güncellenen gerçek daire durumlarını gösteren etkileşimli yerleşim planını, her hafta eskiyen statik PDF’nin yerine koyduk.
  • Altı adımlı bir quiz akışı kurduk: bütçe, satın alma zamanı, hane halkı, dairenin bitiş durumu, ödeme yöntemi ve sonucu iletmek için iletişim bilgisi. Her adımda ilerleme çubuğu var; yanıtlar son seçimleri hemen etkiliyor.
  • Partner bankaların programlarını içeren bir konut kredisi hesaplayıcısı ekledik: seçilen daire için tahmini taksit, satın almanın gerçekçiliğini gösteriyor ve iletişim bilgisi bırakma isteğini artırıyor.
  • CRM entegrasyonu kurduk: her başvuru UTM etiketi, kaynak, quiz yanıtları ve ilgilenilen daireyle bir satış fırsatı oluşturuyor. Yinelenen kayıtlar ve botlar otomatik ayıklanıyor; danışmana bilgileri hazır bir kart geliyor.
  • Uçtan uca analiz yapılandırdık: reklam hesapları, web sitesi ve CRM bağlantısı her kanal için müşteri adayı ve satış maliyetini raporluyor; pazarlama ekibi ilk kez bütçenin gerçekte nereye gittiğini görebiliyor.
  • Bir dizi A/B testi yaptık: quiz mi geri arama formu mu, formun ne zaman gösterileceği ve düğme metinleri. Sadece daha çok başvuru değil, en fazla nitelikli iletişim sağlayan yapılandırmayı bıraktık.

Temel karar, akışı dürüst kurmaktı: quiz sonucunu bir formun arkasına saklamadık; önce uygun daireleri gösterip ancak ardından tam hesaplamayı göndermek için iletişim bilgisi istedik. Bu, biçimsel olarak iletişim sayısını azaltır; ama her kişi ne istediğini bilir. Hacmi değil niteliklendirmeyi optimize ettik: toplam başvuru sayısı yalnızca biraz arttı, fakat her bin ziyaretteki satış sayısı %27 yükseldi ve satış ekipleri artık “Elinizde neler var?” aramalarıyla vardiyalarını geçirmiyor.

03 · Sonuç

Projenin ekonomisi kısa sürede iyileşti: reklam bütçesi aynı kalırken satış ekibi bütçesi ve satın alma takvimi belli olan başvuruları üç kat fazla almaya başladı; web sitesinden gelen satışın maliyeti ise üçte bir azaldı. Entegrasyon, web sitesi ile CRM arasındaki yazışmalarda kaybolan başvurular gibi ayrı bir kayıp türünü ortadan kaldırdı: artık her satış fırsatı otomatik oluşturuluyor ve yöneticiler tarafından gerçek zamanlı görülebiliyor. Uçtan uca analiz bütçeyi yeniden dağıttı: tıklama sayısında iyi görünen iki kanal satış düzeyinde zarar ediyordu; bütçe, kârlılığı doğrulanmış kanallara aktarıldı.

04 · Öne çıkan sonuçlar
GöstergeSonuç
Ziyaretten başvuruya dönüşüm1,1% → 3,4%
Nitelikli müşteri adayı maliyeti−41%
Müşteri adayından satışa dönüşüm+27%
Başvurunun CRM’de görünme süresiBir güne kadar, elle → Anında, otomatik

Göstergeler vaka çalışmasının kaynak materyallerinden aktarılmıştır. Süre, kaynakta belirtildiği yerlerde verilmiştir.

Yeni hunide ilk çeyrek
ziyaretten başvuruya dönüşüm (önce %1,1)
3,4%
nitelikli potansiyel müşteri maliyeti
−41%
potansiyel müşteriden satışa dönüşüm
+27%
başvuruların CRM’e otomatik aktarımı
100%
Ziyaretten başvuruya dönüşüm
Ziyaret → başvuru
Önce1,1%
Sonra3,4%
Misafir yolculuğu
  1. 01Reklam tıklaması
  2. 02Quiz6 adım
  3. 03Daire seçimi
  4. 04İletişimtam hesaplamayı almak için
  5. 05CRM’de başvuruUTM ve quiz yanıtlarıyla
Quiz’in altı adımı
  1. Bütçe
  2. Satın alma zamanı
  3. Hane halkı
  4. İç kaplama
  5. Ödeme yöntemi
  6. İletişim
Sonraki adımlar

Bir sonraki adım olarak gördüğümüz gelişim alanları:

  • Peşinatla çevrimiçi daire rezervasyonu, self-servis satışın bir sonraki seviyesi: satış ofisine gitmeden beş dakikada rezervasyon.
  • İnşaat aşamasındaki destek yükünü azaltacak; belgeler, ödemeler ve inşaat ilerleyişini gösteren daire sahibi hesabı.
  • GEO görünürlüğü: bölgeler, okullar ve altyapı hakkında yapılandırılmış bilgiler; yapay zekâ asistanlarının “Hangi konut kompleksini seçmeliyim?” sorusuna geliştiricinin projelerini doğru biçimde eklemesini sağlar.
Alıntı
Eskiden arama satın alıyorduk. Şimdi planını seçmiş ve konut kredisi taksitini bilen insanlarla yapılan konuşmaları satın alıyoruz. Lansmandan sonraki ilk toplantıda satış danışmanları, “Başvurular neden bu kadar akıllı oldu?” diye sordu.

— Konut projesi geliştiricisinin satış müdürü

En yeni içerikler

Tüm içerikler

SurfUp’tan uygulamalı makaleler ve rehberler.

Rehber · 10 dk.

“Nedir?” sayfaları ve AI yanıtları: tıklama kaybı mı, talep düşüşü mü?

Bankanın bilgi bölümünde ziyaretler talep −%13 iken %24 düştü. AI bloğundan kaynaklanan tıklama kaybını talep düşüşünden ayırmayı ve kendi verilerinizde ölçmeyi öğrenin.

Oku
Rehber · 8 dk.

Google güncellemesinden sonra trafik düştü

Trafik düşüşünün Google güncellemesinden mi, mevsimsellikten mi yoksa teknik arızadan mı kaynaklandığını anlayın. 2026 güncelleme çizelgesi, altı soruluk kontrol ve ilk 14 günün planı.

Oku
Rehber · 9 dk.

Talep mi düştü, site mi kayıp yaşadı: trafiği Wordstat ile nasıl karşılaştırırsınız?

Mevduat talebi %75, trafik %37 düştü; kartlarda talep −%35, trafik −%63. Trafiği taleple karşılaştırıp piyasa hareketini site sorunu sanmayın.

Oku