Für Zoopla, einen der führenden Immobilienmarktplätze Großbritanniens, ist die Steigerung des digitalen Engagements der Schlüssel, um seinen Partnern einen ROI zu liefern und seine langfristigen Wachstumsziele zu erreichen.

Mit über 55 Millionen Besuchen auf ihren mobilen Apps und Websites und einer Abdeckung von über 70 % der britischen Immobilienangebote erfasst Zoopla eine enorme Menge an Verbraucherdaten. Diese Daten können dann verwendet werden, um Wohnungssuchende mit ihrer Traumimmobilie zusammenzuführen und Zoopla-Kunden (Makler und Bauträger) mit relevanten Verbraucherkohorten zu vernetzen.

Mit seinem veralteten Tech-Stack war Zoopla jedoch an manuelle Datenabfragen, Batch-Datenimporte und fragmentierte Ansichten des Kundenengagements gebunden. Das Zoopla-Team wusste, dass datengesteuerte Strategien auf der Grundlage von Geointent und Segment-Personas entscheidend für das schnelle Wachstum ihres Geschäfts waren.

Mit ihrem alten ESP war Zoopla auf manuelle SQL-Abfragen, Batch-Datenimporte und Best-Guess-Segmentierung angewiesen.

„Unser bisheriges ESP konnte den Umfang unseres Geschäfts nicht bewältigen. Wir haben die umfangreichen Daten, die wir haben, nicht genutzt, und die Segmentierung war in unserem gesamten Tech-Stack uneinheitlich oder nicht zugänglich. Jede Änderung, die wir vornehmen mussten, erforderte mindestens zwei Wochen Engineering-Aufwand“, erklärte Chris Frost, Senior Product Manager bei Zoopla.

Neben den nativen Cross-Channel- und Segmentierungsfunktionen benötigte Zoopla einen Anbieter mit einer adäquaten Datengrundlage, skalierbaren APIs und umfangreichen Partnerintegrationen, um seine latenten Kundendaten zu aktivieren.

„Bei dieser Bewertung ging es nie um eine fetzige Benutzeroberfläche. Das Wesentliche für mich als Vermarkter ist ironischerweise nicht die Marketingfunktionalität. Wenn man bei diesen Elementen eine smarte Auswahl trifft, fühlen sie sich für mich wie Tischeinsätze an“, sagte Adam Knight, Director of Engagement bei Zoopla. „Es geht darum, wie die Engineering-Funktion unseres Unternehmens uns als Vermarkter unterstützt, damit wir das Test- und Iterationstempo beschleunigen können.“

Nach einer umfassenden Evaluierung entschied sich das Zoopla-Team in puncto Kundenerlebnis für den Data-First-Ansatz von Iterable, um sein Wachstum zu beschleunigen.

„Nachdem wir unsere Anwendungsfälle in Workshops bearbeitet und unsere Datenarchitektur kartiert hatten – eine der hilfreichsten Phasen unseres Überprüfungsprozesses – wurde uns klar, dass Iterable der beste Partner für uns war“, sagte Knight.

Durch die Einführung von Iterable in ihren Tech-Stack sind zuvor komplizierte (oder komplett unerreichbare) Anwendungsfälle jetzt zugänglich.

Geointention oder das Verständnis, an welchen Orten ein Verbraucher interessiert sein könnte, ist die Grundlage, um Immobiliensuchende mit den richtigen Immobilien verknüpfen. Zum Beispiel könnte jemand, der derzeit in London ansässig ist, in ein bestimmtes Postleitzahlgebiet von Manchester umziehen wollen. Zoopla sucht nach Daten, Vorlaufdaten, gespeicherten Suchen und mehr, um die Absicht der Verbraucher zu ermitteln und zu bewerten. Diese Punktzahl wird dann verwendet, um relevante Inhalte und Empfehlungen bereitzustellen, die auf die Orte zugeschnitten sind, für die sich ein Verbraucher interessiert.

Vor Iterable verhinderten Datensilos, dass Zoopla ein klares Verständnis von der Geointention hatte. In ihrem ESP gespeicherte Daten wurden nicht in Echtzeit mit Daten in Segment oder dem Rest ihres Tech-Stack vereinheitlicht. Diese Trennung führte zu einer fragmentierten Sicht des Kundenverhaltens und schränkte die Fähigkeit von Zoopla ein, effektiv auf die Geointention zu reagieren.

Darüber hinaus hat Zoopla Anfang 2020 ein neues Programm „Zooploma“ gestartet, um Erstkäufer von Eigenheimen zu unterstützen und zu informieren.

„Erstkäufer machen einen erheblichen Teil des Marktes sowie fast 40 % aller Immobilientransaktionen aus. Ihre Herausforderungen zu verstehen, sie zu unterstützen und sie durch den Prozess zu begleiten, ist von zentraler Bedeutung für unser Ethos“, so Ritter. (Quelle)

Durch die profunde Integration von Iterable in Segment kann Zoopla die Zielteilnehmer von Zooploma jetzt schnell anhand einer Vielzahl von Attributen identifizieren.

Für Zoopla ging es bei der Modernisierung seines Tech-Stacks darum, sowohl eine Plattform als auch eine Partnerschaft zu finden, die Wachstum ermöglichen würden. Mit Iterable kann das Zoopla-Team nun die notwendigen Strategien anwenden, um das Engagement zu steigern und die Verbraucherpräferenz auszuarbeiten, die für den langfristigen Erfolg von Zoopla von wesentlicher Bedeutung ist.