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房地产AdaKonut

示例场景 — 并非真实客户数据

AdaKonut 将合格看房预约提升 63%

AdaKonut 用打分与培育在 9 周把看房预约做到 +63%。

9 周2026年6月30日场景目标

关键指标

示例场景

63%

更多预约

34%

更少空拨

9 weeks

衡量窗口

故事要点

  • 表单新增预算与购房目的字段
  • 当天联系安排看房预约
  • 合格预约增长 63%
  • 爽约提醒实现自动化
  • 门店接待能力为广告引流设上限

项目线索洪水被打分;WhatsApp/邮件培育让销售办公室停止空拨。

一张表收所有预算带;销售早上批量打隔夜线索;lookalike 拉来超低首付投资者。

下文是问题、做法与结果——团队可复用的衡量与预算步骤。

交付旅程

从发现到证明的四步

每个案例同一纪律:先澄清衡量,再设置、优化、证明结果。

01

评分表单

上线预算、目的与时间字段。

02

触达 + 邮件

时段推荐与培育序列正式上线。

03

容量

门店满额时广告自动限流。

04

预约影响

情景目标:9 周内增长 63%。

挑战

一张表收所有预算带;销售早上批量打隔夜线索;lookalike 拉来超低首付投资者。

我们做了什么

Tecrube 加预算/时机/自住或投资字段,按分排队,当天给看房空档,满员限流。

结果

9 周合格预约 +63%。空拨下降,CPL 虽升但预约成本下降。

关键收获

  • 在房地产领域,低廉的 CPL 意味着高昂的销售人员时间。
  • 没有预算字段,线索评分就是盲评。
  • 爽约提醒挽救了预约的投资回报。
  • 门店接待能力必须调节广告投放。

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关于这个故事

常见问题

关于时间、渠道以及如何获得类似结果的简短回答。

是的——分别设置评分与信息主线。

通过 Tecrube 投放 Meta Ads、Google Ads,并进行批量邮件与线索跟进。

授权均有记录;仅对已授权名单进行培育。

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