Para Zoopla, uno de los principales mercados inmobiliarios del Reino Unido, es aumentar el compromiso digital para ofrecer ROI a sus socios y cumplir con sus objetivos de crecimiento a largo plazo. 

Con más de 55 millones de visitas a través de sus aplicaciones móviles y sus sitios web, y la cobertura de más del 70 % de las ofertas inmobiliarias del Reino Unido, Zoopla recopila una gran cantidad de datos de los consumidores.  Estos datos se pueden usar para llevar a quienes buscan una vivienda hasta la casa de sus sueños y conectar a los clientes de Zoopla (agentes y promotores inmobiliarios) con unas cohortes de consumidores relevantes. 

Sin embargo, con su anterior stack de tecnología, Zoopla estaba limitada por consultas de datos manuales, importaciones de datos por lotes e imágenes fragmentadas del compromiso del cliente.  Sabiendo que las estrategias basadas en los datos ofrecidos por la intención geográfica y la herramienta Personas de Segment eran fundamentales para detectar un crecimiento rápido en su sector, el equipo de Zoopla era consciente de que necesitaba modernizar su stack tecnológico.

Con su antiguo ESP, Zoopla tenía que llevar a cabo consultas SQL manuales, importar datos por lotes y segmentar de manera intuitiva.

«Nuestro anterior ESP no podía hacer frente a la escala de nuestro negocio. No estábamos aprovechando la riqueza de nuestros datos y la segmentación era incoherente o inaccesible en algunos puntos de nuestro stack tecnológico. Cualquier cambio que tuviéramos que llevar a cabo exigía al menos dos semanas de trabajo de ingeniería», asegura Chris Frost, gerente sénior de productos de Zoopla.

Además de unas capacidades de segmentación y cross-channel nativas, Zoopla necesitaba un proveedor con el fundamento de datos, las API escalables y las integraciones de socios enriquecidas que le permitieran sacar a la luz sus datos de los clientes de latentes.

«Lo que se buscaba con esta evaluación no era una interfaz de usuario atractiva. Lo importante para mí como marketer no es, aunque pueda parecer irónico, la funcionalidad del marketing. Yo creo que estos elementos, si eliges de manera inteligente, son un requisito básico», asegura Adam Knight, director de compromiso de Zoopla. «Lo importante es cómo permite que el departamento de ingeniería de nuestra empresa nos ayude en nuestra labor de marketers para que podamos acelerar el ritmo de las pruebas y la iteración».

Después de llevar a cabo una evaluación exhaustiva, el equipo de Zoopla eligió el enfoque para la experiencia del cliente basado en datos de Iterable para impulsar su crecimiento.

«Después de examinar nuestros casos de uso y mapear nuestra arquitectura de datos —una de las fases más útiles de nuestro proceso de revisión— quedó bastante claro que Iterable era el mejor socio para nosotros», asegura Knight.

Al introducir Iterable en su stack tecnológico, ahora se pueden acceder a casos de uso que anteriormente eran complicados (o totalmente inalcanzables).

La intención geográfica, o saber en qué ubicaciones puede estar interesado un consumidor, es fundamental para conectar a los buscadores de vivienda con los inmuebles adecuados. Por ejemplo, puede que alguien que viva actualmente en Londres esté pensando en mudarse a una zona concreta de Mánchester. El objetivo de Zoopla es examinar datos, datos de clientes potenciales, búsquedas guardadas y otros para determinar y asignar una puntuación a la intención del consumidor. Esta puntuación se utiliza para ofrecer un contenido relevante y recomendaciones adaptadas a las ubicaciones en las que está interesado un consumidor.

Antes de utilizar Iterable, los silos de datos no permitían que Zoopla tuviera una imagen clara de la intención geográfica. Los datos alojados en su ESP no estaban unificados en tiempo real con los datos alojados en Segment o el resto de su stack tecnológico.  Esta desconexión ofrecía una imagen fragmentada del comportamiento del cliente y limitaba la capacidad de Zoopla para actuar de manera eficaz en base a la intención geográfica. 

Además, Zoopla puso en marcha su nuevo programa Zooploma a principios de 2020 con el objetivo de ayudar e informar a quienes compran su primera vivienda.

«Estos compradores novatos son una proporción significativa del mercado y representan casi el 40 % de todas las transacciones inmobiliarias.Conocer sus dificultades y apoyarlos y guiarlos a través del proceso es una parte fundamental de nuestra filosofía», afirma Knight. (Fuente)

Gracias a la profunda integración de Iterable con Segment, Zoopla puede ahora identificar rápidamente a los participantes objetivo de Zooploma en función de una serie de atributos.

Para Zoopla, modernizar su stack tecnológico significaba encontrar una plataforma y una asociación que hiciera posible el crecimiento. Gracias al uso de Iterable, el equipo de Zoopla puede implementar ahora las estrategias necesarias para aumentar el compromiso y desarrollar la preferencia del consumidor que es parte fundamental del éxito a largo plazo de Zoopla.