Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
Все новости
+

Продажи, ценообразование и роботы: может ли IT-сервис заменить экспертизу аналитика

Застройщик ГК Сибинтел Девелопмент использует технологию динамического ценообразования и изменяет прайс в системе Profitbase.ai. Маркетолог-аналитик девелопера рассказала, как регулярное изменение цен влияет на продажи объектов и как она видит «идеальный» сервис для ценообразования. Из интервью можно узнать, зачем застройщикам регулярно менять цены на объекты и может ли IT-сервис заменить экспертизу аналитика.

 

 

Зачем застройщикам регулярно менять цены

DigitalDeveloper: Начнем с того, почему застройщикам в принципе необходимо регулярно менять цены на свои объекты. Казалось бы, установили одну стоимость — и все. Но, оказывается, нужно регулярно менять этот показатель. Как это влияет на продажу и чему подвержены изменения в стоимости?

Татьяна: Расскажу про наш опыт, надеюсь, он будет полезен. Цель любого проекта — это максимизация прибыли, и динамическое ценообразование нам в этом помогает.

Чтобы максимизировать прибыль, нужно выполнить две задачи. Первая — сделать максимально маленькую дельту между планом и актом, уравнять убытие. По нашему опыту, бывает так, что на старте продаж выполняется план за счет ликвидного ассортимента, и в конце проекта мы остаемся с неликвидными позициями и проседанием плана.

Вторая задача динамического ценообразования — управление ассортиментом, то есть повышение цен на ликвидные позиции и понижение — на неликвидные.

Александр: Мне кажется, здесь есть несколько ключевых факторов.

Сейчас себестоимость строительства может меняться из месяца в месяц. И чтобы попасть в изначальную финансовую модель, получить прибыль, необходимо менять цены централизованно.

Когда мы создаем проект, мы делаем квартирографию, опираемся на аналитику и рассчитываем на спрос по этим группам. Иногда мы попадаем в цель, иногда что-то меняется, и чтобы сгладить этот процент изменения, существует динамическое ценообразование. То есть мы собираем факторы, триггеры, на их основе делаем выводы, чтобы увеличивать цену на какой-либо продукт и тем самым увеличивать его маржинальность.

Таким образом, причинами изменения цен являются себестоимость и спрос.

 

Маркетолог-аналитик Татьяна Куракина

 

С какой регулярностью меняются цены в девелопменте

Т: Менять цены раз в месяц — это не динамическое ценообразование. Саша правильно сказал, что мы видим: есть какой-то триггер, у нас что-то изменилось, поменялась ситуация на рынке, спрос, себестоимость, — и мы должны как-то на это среагировать. Очень сложно сказать, какая регулярность, потому что это зависит от многих факторов.

 

Как происходит согласование прайса

DD: Насколько сложно происходит согласование нового прайса?

Т: Изначально это была такая сложная, весьма бумажная процедура, но с внедрением сервиса динамического ценообразования ситуация поменялась. В согласовании чаще всего участвуют три человека, и мы можем изменить цены, в зависимости от процента, даже в течение одного дня. То есть этот процесс несложный и достаточно быстрый.

И это очень важно, потому что в недвижимости мы имеем ограниченный ассортимент и набор квартир, и любое промедление — речь может идти не о днях, а о часах — может стоить нам определенной доли прибыли.

DD: За кем остается последнее слово, кто говорит, что цены будут такими?

Т: В нашей компании — за директором департамента продаж. Но я знаю, что есть и другие варианты, у всех по-разному.

DD: А как часто приходится вносить правки, возникают ли в процессе какие-то проблемы, когда затягивается обновление прайса и из-за этого теряется прибыль?

Т: Я, наверное, вношу правки в примерно 30% прайсов, отправляю их на доработку по просьбе руководителя.

DD: Но это довольно много, это почти треть. А с чем это связано, как ты думаешь?

Т: Возможно, с другим взглядом на ситуацию на рынке, потому что система предлагает какие-то одни вещи, я валидирую со своей точкой зрения, руководитель — со своей. Иногда мнения не совпадают.

DD: То есть доля субъективности здесь все-таки присутствует?

Т: Да.

А: Мне хочется уточнить. Таня, ты сказала, что процесс изменился с внедрением сервиса динамического ценообразования. 30% нужно делать заново, приходят правки на дополнительные условия и нужно пересогласовывать. А как было до внедрения продукта?

Т: Процесс согласования у нас был очень сильно растянут. Если сейчас доработка может пройти в рамках одного дня, то раньше, когда отправлялось на доработку в ручном режиме, на то, чтобы все пересчитать и отправить на согласование, тратилось много моего личного времени. Сейчас, когда все я делаю в системе, все автоматизировано, у меня нет ручных механических операций, это происходит гораздо быстрее.

А: Спасибо. Я бы хотел добавить, что процесс и количество согласующих от девелопера к девелоперу может отличаться, но в основном это коммерческий или генеральный директор, аналитик и руководитель отдела продаж. Вот эти три человека часто участвуют в процессе, и иногда один человек совмещает в себе две роли.

 

Менеджер продукта Profitbase.ai Александр Ведерников

 

Почему Сибинтел не отдает аналитические задачи на аутсорсинг

DD: Давайте перейдем к следующей теме и остановимся на вопросе аналитики на аутсорсинге. Таня, у вас был какой-то опыт, когда данные проверяются сторонним аналитиком, как эти процессы были выстроены и почему в итоге вы отказались от этого?

Т: Мне кажется, здесь все зависит от цели компании. Есть компании, у которых нет задачи развития внутренних компетенций в сфере аналитики, они готовы отдать этот процесс на аутсорсинг и спокойно забыть о нем, то есть у них есть человек, который просто будет принимать решение по ценам, которые предлагают сторонние организации.

У нас цель была другая, мы хотели развивать данную компетенцию внутри нашей компании. Когда мы рассматривали такой сервис, в котором данные проверяют, валидируют и уже представляют нам сторонние аналитики, мы увидели много минусов для нас и меньше плюсов.

DD: Можно подробнее про плюсы и минусы?

Т: Во-первых, в случае когда сотрудник работает в штате, он видит всю ситуацию изнутри в целом. Сотрудника на аутсорсинге не всегда посвящают, например, в какие-то финансовые вопросы, а они очень важны в этой ситуации. Мы как региональный застройщик задаемся вопросом, обладает ли аналитик экспертизой именно на локальном рынке.

Также были опасения, связанные с тем, что дополнительный человек — это дополнительное звено с точки зрения согласования, соответственно, это может затянуть весь процесс, чего нам тоже не хотелось бы.

Еще вставал вопрос элементарного доверия, процесс интеграции сотрудников достаточно трудозатратный, и было нежелательно, чтобы возникла ситуация, когда у аналитика не оказывается заявленных компанией-подрядчиком компетенций, когда мы уже потратили на интеграцию время и деньги.

Есть и какие-то плюсы. Например, аналитик со стороны видит ситуацию более масштабно, работает с большим количеством проекций, и, вероятно, у него больше компетенций в этом плане. Но для нас минусы превышали плюсы, поэтому мы отказались от этой истории и пришли к использованию IT-решения.

 

Почему Сибинтел начал использовать сервис для ценообразования

DD: Расскажи, как это было? Как возникла идея использовать в ценообразовании именно сервисы?

Т: Началось с того, что был поставлен вопрос об автоматизации всех процессов: внедрении CRM и т.д. Параллельно с этим, мы сразу же решили, что у нас будет сервис динамического ценообразования, потому что у нас возникли проблемы с управлением ассортиментом.

Мы не могли оценить спрос, были определенные метания: не хотелось столкнуться с тем, что проект затянулся, а мы недополучили прибыль из-за того, что, например, продали большую часть ассортимента в его начале. Мы понимали, что нам нужен сервис динамического ценообразования, и выбрали среди прочих Profitbase, причем именно систему, а не только инструмент Profitbase.ai.

 

Каким должен быть идеальный сервис динамического ценообразования

DD: Немного пофантазируем, представим, каким в идеале должен быть этот инструмент для застройщика?

Т: Я могу сказать, что мы хотели бы получить от сервиса динамического ценообразования: это сокращение количества механической работы, автоматизация процесса, но при этом сохранение права корректировки рекомендаций, которые выдает сервис. Нам важно было, чтобы компания, которая занимается внедрением ДЦО, обладала каким-то уровнем экспертности в этом вопросе.

Что касается картинки «Ожидание и реальность», у нас ожидание совпало с реальностью, а где-то реальность даже превзошла ожидания. Мы получили сервис, который в одном окне показывает всю информацию по проекту.

Мне не нужно куда-то заходить, выгружать дополнительно какие-то данные. Я вижу темпы продаж, статистику, план-факт, сроки завершения продаж, прогнозы по выручке и сразу же вижу рекомендации, которые мне дает система. Соответственно, когда какие-то объекты начинают вымываться, я сразу же в моменте могу все увидеть, скорректировать и отправить на согласование.

 

     

Что такое вымываемость и почему она опасна

DD: Можно сразу прояснить вопрос о вымывании объектов: что это такое?

Т: Есть определенные типы квартир с разными характеристиками: это могут быть плоды полета фантазии, особенные планировки, разные виды из окна, другие уникальные особенности. Какие-то квартиры пользуются большим спросом, и их немного, ассортимент начинает вымываться, то есть их становится все меньше и меньше.

А есть квартиры, которые, возможно, в чем-то человека не устраивают, и их становится все больше и больше. Чтобы не оказаться в ситуации, когда в конце проекта остались одни неликвидные квартиры, мы управляем ассортиментом как раз с помощью динамического ценообразования.

 

Как аналитику помогает сервис Profitbase.ai

DD: Таня, ты сказала, что Profitbase даже превзошел ваши ожидания. Можешь подробнее об этом рассказать?

Т: На самом деле, какая-то своя собственная система динамического ценообразования до внедрения сервиса Profitbase у нас присутствовала, как это водится, в Excel. И там были какие-то сравнительные алгоритмы на основе перспективного анализа спроса.

Но коллеги предложили нам вариант оценки вымываемости в долгосрочной и краткосрочной перспективе. Вот такой способ мы вряд ли бы использовали, потому что, я думаю, это очень сложно сделать в Excel. Сейчас мы им активно пользуемся, и мне он очень нравится, я прямо испытываю удовольствие.

DD: Скажи, насколько Profitbase, с твоей точки зрения, близок к этому идеальному сервису динамического ценообразования?

Т: Я считаю, что вообще все можно улучшать, и, как я вижу, коллеги стремятся к этому, прислушиваются и готовы внимательно проработать каждый запрос клиентов.

Мы хотели автоматизировать процессы, разгрузить аналитика, то есть меня, чтобы была возможность больше заниматься стратегическими задачами, смотреть на ситуацию в общем, а не копаться в разных мелочах. Вот это мы и получили. Мы не хотели исключать человека из этого процесса и оставили окончательное решение именно за экспертом.

  

Почему окончательное решение по изменению цен должен принимать аналитик, а не система

DD: Почему окончательное решение должно быть именно за человеком, а сервис здесь выступает именно как помощник, а не как конкурент человеческому интеллекту? Поделитесь, пожалуйста, своим мнением по этому вопросу.

Т: Я думаю, что сервис — это помощник. Возможно, в будущем появятся супермашинные обучения, которые будут закрывать все задачи, учитывать все факторы. На данный момент, мне кажется, у нас больше стоял вопрос в автоматизации процесса. И, в принципе, мы эту задачу закрыли.

На данный момент мы не можем учесть в системе и полностью доверить изменение цен машине. Это очень рискованно, на мой взгляд. Поэтому сочетание живого человека и рекомендаций, которые даются с помощью алгоритма, сегодня мне кажется самым рабочим, и оно помогает эффективно принимать решение.

Кроме того, я чувствую еще и такую историю, как проверка самого себя. Я вижу какие-то вещи, о которых точно знаю, что здесь система считает правильно. Я не обратила на это внимание, и мне подсказывают. Это вопрос синергии.

  

Как внедрение Profitbase.ai изменило процесс согласования прайса в компании

DD: Давайте вернемся к вопросу, как изменился процесс согласования прайса после внедрения Profitbase, разложим по полочкам.

Т: Как я уже говорила, процесс ускорился, и еще хотела бы добавить, что он стал достаточно прозрачным, то есть все сотрудники коммерческого блока имеют доступ к системе, к сервису Profitbase, и теперь могут оценить и посмотреть, почему вот на данный момент принимается такое решение по ценообразованию.

Получается, ситуация достаточно прозрачная для всех, не только для меня — человека, который это все рассчитывает, но и для других моих коллег, которым просто приходится с этим работать. Они видят ситуацию в целом, на основе чего я принимаю решение и предлагаю какие-то вещи.

DD: Саша, ты что-нибудь дополнишь из опыта других застройщиков, может быть, они делились с тобой какими-то инсайтами?

А: Добавлю, что само согласование — это часть продукта Profitbase. Это часть, наверное, любой системы ценообразования, но буду говорить только о Profitbase.ai. То есть наша задача здесь, как я говорил, расширить данные и ускорить принятия решения. Раньше процесс согласования включал в себя формирование отчета в Excel, его отправку по почте, ожидание корректировок, повторную отправку и т.д.

Сейчас это все делается одной кнопкой «Отправить на согласование», и хотя бы эти действия (по созданию письма, отправке и выбору адресатов, отслеживанию ответов) автоматизированы.

Мы старались ускорить этот процесс. Наверное, нам есть еще что улучшать, например добавить какие-то еще разрезы в виде ускорения, не только через канал почты, но еще что-то добавить в мессенджер. Но кажется, что в какой-то части, по словам Тани, мы добились успеха, постараемся его приумножить.

  

 

 

Как работает сервис Profitbase.ai

DD: Как конкретно работает этот сервис на основе искусственного интеллекта? Как проходит этот процесс анализа данных, что конкретно делает сервис, как он выводит рекомендации по цене квартир, и как потом Таня, как специалист, с этими данными работает? Мне интересен пользовательский опыт Тани, а также взаимодействие с этим сервисом и взгляд изнутри от Саши.

Т: Мы работаем в режиме одного окна, я открываю проект, который сейчас на этапе строительства, вижу, что у меня есть какие-то рекомендации по изменению цены, что система мне предлагает какие-то вещи. Я могу сказать, как у нас это сделано, но я думаю, что здесь везде схема такая же. Все алгоритмы по изменению цены зашиты как конструктор или слои.

Сейчас мы по одному критерию оцениваем продажи, а вот — следующие критерии, затем другие и т.д. И, соответственно, итоговая цена формируется в прайс-лист, который я отправляю на согласование со своими комментариями. Мне приходит согласованный ответ, я нажимаю кнопочку «Согласованный», затем «Опубликовать» и публикую эти цены в системе. Это если кратко.

DD: По каким критериям строятся вообще рекомендации по цене?

Т: Есть несколько критериев: это комнатность, тип планировки, все особенности квартиры или группы квартир, на которые у нас поделен ассортимент, есть критерий по этажности, по вымываниям, по этажам. И все это финализируется одной историей про соответствие финмодели и плану продаж, это конечная точка, когда система проверяет, мы в рамках плана работаем или уже что-то должны сделать, чтобы выполнить план.

DD: А вот какие данные вы, как застройщик, должны предоставить для работы сервиса, чтобы он начал анализировать и выдавать рекомендации? То есть из каких данных этот конструктор состоит?

Т: Ну, первое, основное, наверное, это план продаж. То есть план продаж в рамках всего проекта в разрезе площади, количества квартир. Конечно, тут зависит от компании, я думаю, желательно, еще брать в разрезе ассортимента тоже. То есть площадь, цена и количество.

 

  

А: Попробую рассказать, почему и как это все работает. Начну с того, что, правильно Таня говорит: девелопер предоставляет нам свой план продаж, и мы настраиваем интеграцию с его системой, где у него, соответственно, перелинкуются все текущие продажи. Это является условной мастер-базой, на что мы смотрим, например, в алгоритмах по вымываемости: у нас их пять, они являются условным корнем для любой системы динамического ценообразования.

Также у нас есть алгоритмы по отклонению от плана продаж, алгоритмы по эластичности темпов продаж, и у нас также были подходы к различным ML-алгоритмам, то есть довольно обширное количество механик, которые мы можем конструировать в разные мета-алгоритмы, так мы это называем.

Мы получаем данные от девелопера, которые динамически меняются. После этого смотрим на ту модель, которую построили на стадии проектирования и которую можно менять в ходе промышленной эксплуатации системы, если картина продаж изменилась. Когда мы видим, что другая механика будет работать лучше, формируем рекомендации при получении какого-то триггера.

У нас появляется возможность сформировать прайс-лист и принять его. Наверное, как-то так, Таня добавит, если я что-то упустил.

Т: Наверное, еще какая-то ретроспектива нужна, анализ продаж. Это то, о чем говорит Саша: при подключении к системе анализируется ретроспектива прошлых продаж. Но, опять же, наверное, возможно и без ретроспективы сделать.

А: Если у девелопера уже есть какая-то картина продаж, то мы можем на этом, допустим, построить наши механики на основе фактических данных. Если, условно, у нас ранее не было продаж, а есть только их план, то мы идем относительно плана. И уже потом, по ходу продаж, через какое-то время меняются алгоритмы в сторону фактической ситуации на рынке.

Я думаю, что систему динамического ценообразования можно с успехом внедрять на любых проектах. У нас были сомнения, возможно ли это на каком-то маленьком продукте, но это работает на любых уровнях.

 

  

СПРАВКА:

Profitbase — цифровая экосистема для девелоперов, которая включает решения для управления продажами, проведением сделки, маркетингом и клиентским сервисом застройщика. Платформа запущена в 2016 году, сегодня решения Profitbase используют более 500 застройщиков в России и СНГ.

 

  

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Новый взгляд на ценообразование в девелопменте: аналитик начал высыпаться, а цены на квартиры — расти. Кейс Сибинтел

Сбербанк и Profitbase переводят продажи квартир в онлайн

Как технологии помогают застройщикам сократить расходы в кризис

Profitbase проведет на форуме недвижимости «Движение» конференцию по цифровизации девелопмента

Российские IT-компании готовят специальные предложения для поддержки рынка недвижимости

Бизнес в России точно не умрет: MR Group, ГК Самолет, ГК Пионер обсудили будущее рынка на большой конференции по цифровизации девелопмента на RosBuild

Онлайн-продажи квартир 2022. Учимся на чужих ошибках и запускаемся на счет «Три!..»

Группа Эталон выстроила бесшовный процесс дистанционной продажи квартир с сервисами Profitbase

Геном инноваций: Profitbase стал резидентом Сколково

ФСК выстроила в Санкт-Петербурге работу с ценами на базе автоматизированных алгоритмов и искусственного интеллекта Profitbase.ai 

Вся правда об онлайн-продажах: исследование ТОП-100 застройщиков от Profitbase

Profitbase — в едином реестре российского ПО

Стартап-шоу для застройщиков: новый проект с онлайн-оценкой инноваций в недвижимости

Новые возможности для застройщиков: как изменился Profitbase за 2020 год

Личный кабинет покупателя: онлайн-продажи квартир с Profitbase

Profitbase — IT-платформа для управления маркетингом и продажами в недвижимости

70 сервисов для цифровизации девелопмента

+

Методология формирования ТОП застройщиков по динамике развития

Портал ЕРЗ.РФ по итогам 2024 года приступил к ежегодной публикации ТОП застройщиков по динамике развития. В этот рейтинг входят 100 застройщиков, показавших по итогам прошедшего года наибольшую динамику развития.

    

ЖК Патрики. Фото: ГК ТОЧНО

 

Место застройщика в ТОП по динамике развития определяется суммой набранных баллов по следующим пяти показателям:

 динамика места застройщика в ТОП по объему текущего строительства в РФ (на 1 января года, следующего за отчетным, по сравнению с 1 января отчетного года);

• динамика места застройщика в ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию в РФ (за отчетный год по сравнению с предшествующим годом). По данному показателю в формуле расчета баллов также учитывается рейтинг ЕРЗ (показатель соблюдения застройщиком сроков ввода жилья в эксплуатацию на 1 января года, следующего за отчетным);

• динамика места застройщика в ТОП по потребительским качествам жилых комплексов в РФ (на 1 января года, следующего за отчетным, по сравнению с 1 января отчетного года);

• динамика количества регионов, в которых осуществляется жилищное строительство (на 1 января года, следующего за отчетным, по сравнению с 1 января отчетного года);

• динамика количества жилых комплексов в стадии строительства (на 1 января года, следующего за отчетным, по сравнению с 1 января отчетного года).

Застройщик не включается в ТОП по динамике развития, если он отсутствует в ТОП по объему текущего строительства на 1 января отчетного года либо на 1 января года, следующего за отчетным.

 

1. Расчет баллов, начисляемых за динамику места застройщика в ТОП по объему текущего строительства в РФ

При определении количества набранных баллов по данному показателю используется логарифмическая шкала. Например, вес годового улучшения на одно место в ТОП по объему текущего строительства с 2000-го места на 1999-е составляет 0,001 балла, а за перемещение со 2-го на 1-е место в данном ТОП — 30 баллов.

     

Источник: ЕРЗ.РФ

 

Пример расчета

Застройщик переместился в ТОП по объему текущего строительства с 828-го на 109-е место, т. е. поднялся на 719 строк. Эти 719▲ строк вошли в несколько диапазонов, перемещение в которых имеет различный вес. А именно: 328▲ в диапазоне от 500 до 1000 с весом 0,002814 балла за одно место, 300▲ в диапазоне от 200 до 500 с весом 0,011044 балла за одно место, 91▲ в диапазоне от 100 до 200 с весом 0,031072 балла за одно место. Итоговый балл по данному показателю будет рассчитан как: 328*0,002814+300*0,011044+91*0,031072=7,0636 балла.

 

2. Расчет баллов, начисляемых за динамику места застройщика в ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию в РФ

При определении количества набранных баллов по данному показателю используется логарифмическая шкала. Например, вес годового улучшения на одно место в ТОП с 2000-го места на 1999-е составляет 0,000333 балла, а за перемещение со 2-го на 1-е место в ТОП — 10 баллов.

Если застройщик отсутствует в одном из двух используемых ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию, считается, что он занимает в таком ТОП место, следующее за последним застройщиком в нем. Если застройщик отсутствует в обоих используемых ТОП по объему ввода жилья, то он не включается в ТОП по динамике развития.

  

Источник: ЕРЗ.РФ

 

Годовая динамика изменения рейтинга ЕРЗ учитывается следующим образом. Если застройщик переместился вверх в ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию, то итоговый балл за такую положительную динамику умножается на коэффициент в зависимости от рейтинга ЕРЗ (показателя соблюдения застройщиком сроков ввода жилья в эксплуатацию) на 1 января года, следующего за отчетным.

Чем ниже рейтинг, тем меньше баллов получает застройщик. Например, для рейтинга 5★ коэффициент учета положительной динамики в ТОП по объему ввода в эксплуатацию составляет 1, для рейтинга 4★ коэффициент 0,9, а для рейтинга 0.5★ — всего 0,1. Отрицательная динамика в ТОП по объему ввода в эксплуатацию учитывается вне зависимости от рейтинга.

 

Пример расчета

Застройщик переместился в ТОП по объему текущего строительства с 395-го на 84-е место, т. е. поднялся на 311 строк. Эти 311▲ строк вошли в несколько диапазонов, перемещение в которых имеет различный вес. А именно: 195▲ в диапазоне от 200 до 500 — с весом 0,003681 балла за одно место, 100▲ в диапазоне от 100 до 200 — с весом 0,010357 балла за одно место, 16▲ в диапазоне от 50 до 100 — с весом 0,029141 балла за одно место. При этом рейтинг застройщика составляет 4.5, а динамика в ТОП по вводу положительная, поэтому будет использован понижающий коэффициент 0,95. Итоговый балл по данному показателю будет рассчитан как: (195*0,003681+100*0,010357+16*0,029141)*0,95=2,108861 балла.

 

3. Расчет баллов, начисляемых за динамику места застройщика в ТОП по потребительским качествам жилых комплексов в РФ

При определении количества набранных баллов по данному показателю используется логарифмическая шкала с весами, аналогичными тем, которые применяются для расчета баллов в ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию. Например, вес годового улучшения на одно место в ТОП с 2000 места на 1999 составляет 0,000333 балла, а за перемещение со 2-го на 1-е место в ТОП — 10 баллов.

Если застройщик отсутствует в одном или обоих ТОП по потребительским качествам, используемых для расчета, то балл по данному показателю не начисляется.

 

Пример расчета

Застройщик переместился в ТОП по потребительским качествам жилых комплексов с 24-го на 55-е место, т. е. опустился на 31 строку. Эти 31▼ строки вошли в несколько диапазонов, перемещение в которых имеет различный вес. А именно: 5▼ — в диапазоне от 50 до 100 с весом 0,029141 балла за одно место, 26▼ — в диапазоне от 20 до 50 с весом 0,114387 балла за одно место. Итоговый балл по данному показателю будет отрицательным и рассчитан как −5*0,029141−26*0,114387=−3,119768 балла.

 

4. Расчет баллов, начисляемых за динамику количества регионов, в которых осуществляется жилищное строительство

При определении количества набранных баллов по данному показателю используется линейная шкала. Вес прироста на один регион составляет 15 баллов. Учитываются только регионы, которые отражены в ТОП по объемам строительства. Регионы земельного банка, как и регионы, в которых стройка завершена, не учитываются.

 

Пример расчета

Застройщик увеличил число регионов строительства, отраженных в ТОП по объему текущего строительства, с 3 до 6, т. е. на 3. Итоговый балл по данному показателю будет рассчитан как: 3*15=45 баллов.

 

5. Расчет баллов, начисляемых за динамику количества жилых комплексов в стадии строительства

При определении количества набранных баллов по данному показателю используется линейная шкала. Вес прироста на один жилой комплекс составляет 3 балла. Учитываются только ЖК, которые отражены в ТОП по объемам строительства. ЖК, планируемые к строительству, как и ЖК, в которых стройка завершена, не учитываются.

 

Пример расчета

У застройщика число строящихся, отраженных в ТОП по объему текущего строительства, жилых комплексов уменьшилось с 4 до 2, т. е. на 2. Итоговый балл по данному показателю будет отрицательным и рассчитан, как: −2*3=−6 баллов.

 

Пример итогового подсчета баллов

   

ГК ТОЧНО — первое место в ТОП

Показатель

Расчет

     Балл

динамика места застройщика в ТОП по объему текущего строительства

10→3=7▲=5▲+2▲= 5*2,716419+2*30

73,582095

динамика места застройщика в ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию в РФ

27→18=9▲=7▲+2▲+5★= (7*0,114387+2*0,32183)*1

1,444369

динамика места застройщика в ТОП по потребительским качествам жилых комплексов в РФ

20→29=9▼=9▼= 9*0,114387

1,029484

динамика количества регионов, в которых осуществляется жилищное строительство

2→4=+2*15

       30

динамика количества жилых комплексов в стадии строительства

11→13=+2*3

       6

Итого сумма баллов

109,996981

Источник: ЕРЗ.РФ

            

ГК Самолет — второе место в ТОП

Показатель

Расчет

Балл

динамика места застройщика в ТОП по объему текущего строительства

1→1=0◼

       0

динамика места застройщика в ТОП по объему ввода жилья в эксплуатацию в РФ

2→2=0◼

        0

динамика места застройщика в ТОП по потребительским качествам жилых комплексов в РФ

70→51=19▲=19▲= 19*0,029141

0,553676

динамика количества регионов, в которых осуществляется жилищное строительство

6→12=+6*15

        90

динамика количества жилых комплексов в стадии строительства

56→60=+4*3

        12

Итого сумма баллов

102,553676

Источник: ЕРЗ.РФ

 

С ТОП 100 застройщиков по динамике развития за 2024 год можно ознакомиться по ссылке.

    

 

  

 

 

Другие публикации по теме:

Третья редакция методологии оценки потребительских качеств новостроек (v. 2024) и комментарии к параметрам оценки

Описание проекта портала ЕРЗ.РФ «ТОП новостроек»

Описание проекта ТОП жилых комплексов от портала ЕРЗ.РФ

Впервые опубликованы ТОП новостроек и застройщиков, рассчитанные с помощью новой методологии ЕРЗ.РФ по оценке потребительских качеств ЖК 

Методология ЕРЗ.РФ ляжет в основу проекта национального стандарта по классификации умных МКД

Опубликована третья редакция методологии присвоения классов умным многоквартирным домам

Эксперты разъяснили методологию моделирования и прогнозирования жилищного рынка