Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
+

Аналитика в девелопменте: как BI-системы облегчат жизнь застройщика

Как и в любом бизнесе, в девелопменте важна аналитика. Важен контроль и анализ метрик, на основании которых принимаются решения о том, что делать дальше.

        

 

    

BI — это система поддержки принятия решений. Она обрабатывает массив данных о бизнесе из разных источников и предоставляет в простом и понятном для человеческого восприятия виде.

В девелопменте BI-система собирает данные о строительстве и реализации объектов: сколько стоила постройка, каково отставание от плана, каковы темпы продаж и суммы поступлений, сколько квадратных метров построено/продано/висит в остатках.

Все данные, которые компания оцифровывает в BIM, системах учета, CRM, сквозной аналитики, и любых других системах, сводятся и обрабатываются в BI, чтобы у топ-менеджмента перед глазами всегда была актуальная картина по всем показателям.

Данные можно комбинировать по-разному и настраивать отчеты в зависимости от бизнес-задач.

  

   

Преимущества BI:

• Данные автоматически обновляются, они всегда актуальны;

• Руководитель может обратиться к системе в любой момент и проверить показатели, которые его интересуют. Ему не нужно запрашивать отчеты и ждать, чтобы проверить какую-то догадку или гипотезу;

• Система гибко настраивается по уровню доступа. Все сотрудники смогут работать с данными, но при необходимости можно фильтровать то, что видят сотрудники.

Доступность данных позволяет опираться на них при принятии всех решений в компании. Это снижает риски и позволяет контролировать эффективность тех или иных инициатив. 

Сложность остается в том, чтобы выбрать подходящее BI-решение. Поэтому Profitbase организовали отдельное мероприятия — ProfitBattle.

    

 

  

Четыре разработчика BI-решений презентуют свои продукты экспертному жюри из девелоперов. В онлайн-режиме эксперты разберут каждое решение и выявят его реальную пользу.

В мероприятии примут участие только специализированные разработчики BI-решений для девелоперов. Вы сможете сравнить их в прямом эфире, задать свои вопросы и узнать мнение коллег, и все это за один час.

В экспертном жюри, которое поможет оценить решения, будут представители А101, Зорге 9, концерна КРОСТ, Sminex, Citymakers. Ведущий — Максим Жучков, Central Properties

  

Вы узнаете, как современные BI-решения могут упростить жизнь девелопера:

   

  

Елена ЧИСТЯКОВА, CEO GOOD.BI:

«Коммерческому директору и фаундеру не нужны дашборды — все необходимые метрики он может контролировать с помощью смартфона. Посмертный учет — вчерашний день. Жить нужно глядя вперед, а не только назад».

    

    

  

Игорь БАЛАШОВ, сооснователь Smartis:

«Использование системы сквозной аналитики помогает на четверть сократить маркетинговый бюджет. И это еще не предел — покажу, сколько денег сквозная аналитика помогает не только сэкономить, но и заработать».

     

 

   

Дмитрий СЕВОСТЬЯНОВ, CEO агентства Ремарк:

«В отчетах внутри CRM застройщиков — бардак. На основе этих данных нельзя делать выводы и принимать решения. При этом привести аналитику в порядок и настроить систему можно всего за 5 дней».

     

    

   

Алексей НАБОКОВ, генеральный директор easy BI:

«Наши аналитические панели позволят оценить динамику изменения стоимости за квадратный метр, проанализировать рентабельность продаж и проекта, управлять ассортиментом объектов. Уже через сутки после подключения мы передаем готовые отчеты».

    

   

Регистрируйтесь на Profitbattle по этой ссылке и подключайтесь к эфиру 5 ноября в 12:00 мск.

      

      

   

   

  

  

  

   

Другие публикации по теме:

Стоит ли BI-аналитика своих денег?

Застройщики и агентства: пора поговорить

Застройщики приглашаются к участию в фокус-группе по оценке новых web-сервисов Росреестра

В кризисном мае розничные продажи квартир и апартаментов оказались вдове ниже, чем годом ранее

Более половины застройщиков отмечают снижение в мае числа заключенных ДДУ и падение объема средств от дольщиков

Опрос застройщиков: несмотря на кризис, у девелоперов выросла уверенность в завтрашнем дне

В Москве открылись офисы продаж квартир столичных застройщиков

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

5 шагов к онлайн-продажам

Система dnMAP.pro для мониторинга и анализа рынка новостроек Московского региона

Академия девелопмента: онлайн-платформа для обучения

Как в кризис снизить риски и затраты в строительстве

Чего ждать девелоперам, банкам и покупателям в 2020 году

+

Предложения по развитию методологии оценки умных многоквартирных домов

Подготовлено Лабораторией цифровизации жилья.

 

Фото: www.northcliffe.ru

 

Основная задача оснащения зданий интеллектуальными системами и цифровыми сервисами — повышение уровня безопасности, комфорта и удовлетворенности резидентов путем качественного взаимодействия со зданием (качества проживания), а также рост эффективности работы сотрудников управляющих компаний и, как следствие, увеличение маржинальности УК как бизнес-единицы.

Несмотря на то, что есть определенный комплекс сервисов, который является обязательным в нынешних условиях развития рынка, существует множество вариантов решения этой задачи.

Методология в сегодняшнем виде несет характер не оценочного инструмента, а методического материала по внедрению определенных сервисов.

Из-за стремления девелопера заслужить высокий цифровой класс это в конечном итоге приведет к тому, что на рынке недвижимости появится множество объектов, интеллектуальная начинка которых будет сделана под требования методологии.

Рынку нужны стандартные и масштабируемые решения, но они должны быть вариабельны, исходя из класса жилья и индивидуальных требований девелопера к своему продукту.

  

Фото: www.m-strana.ru

 

В условиях отсутствия эталонных решений важно увеличивать количество комплексных решений, которые будут предлагать различные сценарии взаимодействия с инфраструктурой объекта. Разнообразие позволит выявить лучшие практики, которые в последующем можно будет масштабировать без ущерба для рынка.

Рассматривая системы здания как отдельные элементы, мы полностью исключаем вариативность применения систем, тем самым ограничивая девелоперов и поставщиков решений в создании новых пользовательских сценариев.

Исходя из этого, предлагаем несколько способов модификации методологии, которые позволят без сужения разнообразия комплексно оценить интеллект здания:

 

Фото: www.almode.ru

 

1. Методология должна предусматривать сквозные сценарии

2. Оценка класса дома должна происходить по комплексу рассмотренных решений:

- функционал мобильного приложения пользователя;

- функционал умной квартиры;

- функционал информационной системы управляющей компании;

- оснащение здания инженерными системами.

3. В методологию необходимо внести определенный набор систем сервисов, использование которых обязательно, так как прямым образом влияет на формирование рынка:

- приборы учета;

- СКУД;

- домофония;

- мобильное приложение: заявки, двусторонняя коммуникация с УК, оплата;

- информационная система УК.

4. Для отдельных групп/функций необходимо назначить цену в баллах.

5. По комплексу отдельных решений может формироваться сумма баллов, итоговое рассмотрение которых должно определять цифровой класс дома.

 

Фото: www.almode.ru

 

Результат анализа может выглядеть так:

Дому N присвоен класс цифровизации Y по сумме баллов: инженерные системы здания — Х1, информационная система УК — Х2, умная квартира — Х3, мобильное приложение пользователя Х4.

С учетом того, что ключевым критерием оценки будет являться соблюдение требования о сквозных сценариях и минимальному набору функций, исключается вероятность того, что благодаря высокому покрытию одной из категорий дому будет присвоен высокий цифровой класс.

 

Фото: www.almode.ru

 

Общие предложения

1. Перегруппировать разделы в логику: безопасность, жизнеобеспечение, комфорт.

2. Сделать шаблонный список поставщиков решений и ввести возможность вписать своего, если не нашли в списке.

Распределить поставщиков на следующие категории:

- поставщик устройств;

- IoT-платформа;

- разработчик информационной системы УК;

- разработчик приложения жителя.

  

Фото: www.almode.ru

 

3. Для более корректной статистики необходимо кратно увеличить число респондентов.

4. Для более корректного и точного заполнения анкеты важно предусмотреть «человеческие» названия функций, по некоторым из которых должны предусматриваться подсказки по заполнению или проверке данных.

5. Предусмотреть для респондентов возможность оставлять контакты для проведения более глубоких исследований.

6. Ввести требование для подтверждения класса спустя некоторое время после заселения объекта.

7. Инициировать анализ того, как и кому будут переданы сданные в эксплуатацию объекты (своим УК или сторонним).

  

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Опубликована третья редакция методологии присвоения классов умным многоквартирным домам

Эксперты: умная новостройка невозможна без инфраструктуры и сотрудничества с провайдерами

Умное освещение зданий и мест общего пользования обсудят на РСН–2023

Эксперты: системы умного дома востребованы жильцами МКД, но само качество цифрового сервиса пока оставляет желать лучшего

Умный дом: три этапа создания комфортного цифрового жилья

Реестр умных новостроек

Защита проекта первого в России умного дома класса «A» состоится 22 июля

Более 40 целевых показателей проекта «Умный город» утвердят до конца года

Умные новостройки российских застройщиков отмечены дипломами портала ЕРЗ.РФ

В эфире «ЗАСТРОЙЩИКИ ВЫБИРАЮТ» IT-компании представили свои решения для умных домов

Опубликованы Реестр умных многоквартирных домов и новая методология присвоения классов «Умный МКД»

Первые застройщики страны получили дипломы о присвоении новостройкам класса «Е» умного дома

Утверждена методология присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам

Методология присвоения новостройкам классов умного многоквартирного дома