Компания Астон использует CRM для сбора данных и прогнозирования финансовых показателей. Этого удалось достичь за счет использования отраслевого программного решения.

 

 

Профиль клиента

Астон строит в Екатеринбурге с 2004 года, за это время введено более 200 тыс. кв. м жилья. Компания стремится создавать архитектуру, которая привлекательно выглядит не только в день сдачи, но сохраняет привлекательность годами и даже десятилетиями.

Проект ЖК АСТОН СОБЫТИЕ (на фото) занял 3-е место в номинации «Лучший жилой комплекс-новостройка Свердловской области» на градостроительном конкурсе ТОП ЖК-2022.

Чтобы реализовывать больше домов, компании требовалась новая CRM-система, которая бы учитывала требования команды. Ею стала MacroCRM. Об опыте использования системы рассказал коммерческий директор «Астон» Павел Бусыгин.

 

Почему не устраивала прежняя CRM

Компания Астон использовала универсальную CRM. Она решала базовые потребности, но систему не получилось адаптировать под запросы компании. Доработки требовали отдельного бюджета и времени на разработку. Тогда в компании решили перейти на отраслевую CRM.

 

Достоинства и недостатки старой CRM
✅Решала задачу по шахматке ✅ Учет лидов	❌ Не устраивала техническая поддержка ❌ Слабая отчетность ❌ Нет интеграции сквозной аналитики ❌ Нет динамического ценообразования

 

В Астон выбирали между несколькими решениями, но остановились на продукте MACRO. Решающим фактором стали отзывы застройщиков Екатеринбурга.

 

 

«Почему выбрали MacroCRM? Во-первых, по отзывам коллег, которые уже использовали систему. Во-вторых, понравился набор готовых решений, созданных для девелопмента: оцифрованная шахматка, отчетность, работа с ценой и многое другое, — рассказывает коммерческий директор компании Астон Павел Бусыгин (на фото). — Также важным моментом стали положительные отзывы о техподдержке» — добавил он.

 

Переход на MacroCRM

Внедрение MacroCRM началось в январе 2021 года. В течение месяца перенесли данные и освоились с новой системой. Также с сайтом синхронизировали шахматку, оцифровали планировки, презентации и подключили телефонию. Поддержка разработчиков провела обучение, а затем выслала материалы для самостоятельного обучения.

 

Карта перехода на MacroCRM
1 месяц	Специалисты поддержки провели обучение, отправили подсказки для самостоятельного обучения Перенесли данные из старой CRM Внедрили шахматку, планировки, презентации и синхронизировали телефонию
1,5-2 месяца	Интегрировали сквозную аналитику Roistat Создали индивидуальные шаблоны Команда погрузилась в функционал системы
6 месяцев	Интеграция с СКБ «ТЕХНО» — электронной регистрацией недвижимости в Росреестре Личный кабинет клиента с возможностью платного бронирования квартир Подключено динамическое ценообразование Синхронизация платежей клиентов с 1С бухгалтерия
Планы	Проработать интеграцию с открытием эскроу-счетов

 

На полное погружение в систему и освоение функционала ушло полгода. В это время команда Астон начала отправлять запросы по кастомизации MacroCRM. Все идеи обсуждались. Некоторые процессы оптимизировали в рамках стандартизированных решений, другие дописывались под запросы Астон.

В целом переход на новую CRM прошел безболезненно: была заинтересованность со стороны компании и разработчиков.

 

Как Астон используют MacroCRM

Полная интеграция с сайтом. В нее входит выгрузка шахматки, прием заявок и запросов на платную бронь. При этом оформить бронирование может сам клиент и менеджер.

 

 

Интерактивный каталог. Он встраивается на сайт по API и позволяет застройщику демонстрировать ассортимент и продавать объекты недвижимости в удобном для клиентов формате.

  

 

Система фильтров поможет клиенту выбрать подходящий вариант квартиры, посмотреть планировки и условия ипотеки.

Динамическое ценообразование. «Мы продаем четыре дома. Модуль ценообразования пока используем только на двух, — рассказали в компании. — Сейчас важнее изучить алгоритм, понять тонкости его управления, а уже потом можно внедрять продукт в следующие проекты».

 

Справка Стандартная финансовая модель берет на основу рентабельность квадратного метра. Динамическое ценообразование учитывает множество переменных: план продаж, поведение конкурентов, активность аудитории, вымывание определенных типов квартир и т.д. Все эти данные анализируются алгоритмом, чтобы он дал застройщику рекомендации по изменению цен.

 

Раньше вопросы ценообразования вел сотрудник, который самостоятельно анализировал данные по бронированию и покупкам. Но здесь оставался риск человеческого фактора: например, в потоке информации можно было упустить вымывание конкретного типа квартир.

Сейчас за состоянием продаж следит алгоритм. Он автоматически информирует о рисках и рекомендует действия по изменениям в цене. Конечное решение остается за человеком, но ему больше не нужно мониторить данные день и ночь.

Автоматизация рутины. Вся необходимая информация для работы собрана внутри CRM, а не разделена на множество источников. Это позволило автоматизировать повторяющиеся процессы, сэкономив время сотрудников. Например, отчеты формируются в несколько кликов.

 

 

Прогнозирование и аналитика

Базовая задача любой CRM — создать удобное и контролируемое рабочее пространство. Однако продажам в девелопменте свойственны уникальные черты, например долгий цикл сделки. Решение MACRO на старте адаптировано под эти бизнес-процессы, и дает гораздо больше, чем просто контроль.

«Как управленец я вижу динамику бронирования, обращений и рост стоимости. Все это помогает строить прогнозы вместе с финансовой службой, — отмечает Павел Бусыгин. — Что касается управления, то исчезли вопросы к прозрачности работы менеджеров: теперь мы понимаем, чем они занимаются в конкретный момент и с какой результативностью. Это базовые вещи, но предыдущая CRM ограничивала и в них», — добавил он.

Застройщик использует MacroCRM для прогнозирования будущего финансового результата. В компании применяют собственную систему анализа, использующую ретроспективные данные из CRM. Они касаются бронирования, конверсии и других целевых показателей. Если команда понимает, что не «попадает» в желаемый результат, действия корректируются.

Анализ данных помогает в разных ситуациях. Вот несколько примеров:

Сценарий А. В резерве стало больше квартир, чем нужно. Обычно на это реагирует модуль динамического ценообразования. Значит, спрос опережает плановые значения, и необходимо повышать стоимость.

Сценарий Б. Вместо 50 обращений поступило только 40. При средней конверсии план будет выполнен только на 80%. Компанию это не устраивает, поэтому изучается история сделок. Возможно, менеджеры не звонят или звонят, но неэффективно, процент отказов увеличился, конверсия в покупку упала. Здесь может случиться что угодно, ведь рынок стремительно меняется. Главное, что CRM собирает нужные данные, на основе которых принимаются решения.

Также в работе помогает телеграмм-бот. Он оповещает о согласовании сделок, изменениях в стоимости и других событиях. У него нет перерывов на обед и выходных, поэтому бот помогает руководителям принимать решения.

 

Результаты за год

● Экономия производственного ресурса. Каждый сотрудник понимает задачи, видит результат и не отвлекается на рутину. Автоматизация ускорила процессы согласования и принятия решений.

● Порядок в работе. Четко выстроены роли сотрудников, их функционал, распределение и зоны ответственности.

● Рост конверсии. Сама CRM не повышает продажи, но она дает контроль за количеством звонков, встреч и других параметров.

● Сбор данных позволяет прогнозировать финансовые показатели и выполнение плана. При необходимости компания может изменить план действий.

● Телеграм-бот оповещает руководство компании о важных событиях, например, необходимости повысить стоимость на категорию квартир.

 

 

СПРАВКА ЕРЗ.РФ: Группа Астон

Показатели текущего жилищного строительства

Объем текущего строительства — 44 395 кв. м

Объектов строительства — 3 (в 2 ЖК)

Место в ТОП по РФ — 454-е

Место в ТОП по Свердловской области — 26-е

 

Показатели по вводу жилья

Объем ввода жилья в 2021 г. — 7 327 кв. м

Место в ТОП по РФ по вводу жилья в 2021 году — 914-е

Текущий объем ввода жилья в 2022 г. — 0 кв. м

 

Рейтинг ЕРЗ.РФ (показатель своевременности ввода жилья застройщиком)

Текущий рейтинг — 5 (из 5)

Рейтинг в I кв. 2021 г. — н/р

 

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Модернизировать и контролировать. Какие преимущества получил челябинский застройщик от внедрения MacroERP

Почему после шести лет поиска CRM старейший застройщик Брянска остановился на решении MACRO

Как с помощью цифровизации на 30% повысить эффективность отдела снабжения застройщика

Как оцифровка бизнес-процессов помогла девелоперу перейти к многоэтажному строительству

Цифровизация топового застройщика Кемеровской области повысила эффективность менеджеров на 40%

Mozhenkov Progress Consulting и MACRO помогут застройщикам оцифровать показатели операционного управления

Оцифровка процессов в девелопменте. Кейсы застройщиков

Продажи новостроек: как сохранить спрос и динамику. Кейсы консалтеров и IT-компаний

Круглый стол по способам гарантированного достижения отличных результатов в девелопменте пройдет 27 августа

Федеральный застройщик и экосистема MACRO заключили крупную сделку

Онлайн-сервис «Кабинет клиента» от MACRO, в котором покупатели сами оформляют платные брони на квартиры

Партнёрство как основа успеха: путь MACRO от стартапа до федеральной компании

Кейс: увеличение продаж застройщика с помощью MacroCRM

Профессионалы обсудили проблемы проектного финансирования застройщиков

На чем построена философия компании MACRO

Профессионалы обсудили проблемы проектного финансирования застройщиков

Современный рынок недвижимости предъявляет к объектам жилой инфраструктуры особые требования: высокий уровень безопасности, цифровая среда и комплекс обслуживания стали стандартом для всех новых проектов премиум- и бизнес-классов. 

     

Фото предоставлено компанией TRASSIR

     

В одном из таких жилых комплексов Воронежа — региональном проекте первого умного многоэтажного дома Z-town — было принято решение внедрить систему видеонаблюдения и видеоаналитики TRASSIR. Использование этой открытой цифровой платформы стало одной из фундаментальных частей стратегии обеспечения технологического комфорта для будущих жильцов.

           

   1. Название компании: АйТек

   2. Сайт компании: ittell.ru

   3. Название и тип объекта, отрасль: Умный многоквартирный дом Z-town

   4. Площадь объекта и кол-во камер

   а. Количество квартир: 285

   б. Жилая площадь: 14 247 кв. м

   в. TR-D2153IR6 v2 2.7-13.5 — уличная 5Мп IP-камера TRASSIR с ИК-подсветкой и вариофокальным объективом (10 шт.)

   г. TR-D3151IR2 v2 2.8 — уличная купольная вандалостойкая 5Мп IP-камера TRASSIR (66 шт.)

   д. DS-2DE5425IW-AE(T5) (B) Hikvision — 4 Мп 25 × скоростная купольная IP-камера с ИК-подсветкой до 150 м (2 шт.)

   е. TR-D9151IR2 v2 1.4 — 5Мп IP-камера TRASSIR панорамного обзора (фишай) с ИК-подсветкой (28 шт.)

   ж. TR-D2123IR6 v6 2.7-13.5 — IP-камера TRASSIR (4 шт.)

   з. TR-D3151IR2 v2 2.8 — Уличная купольная вандалостойкая 5Мп IP-камера TRASSIR. (2 шт.)

   и. Сетевой видеорегистратор TRASSIR NeuroStation 8800R/160-A8-S (2 шт.)

   5. Дата реализации проекта

   Сроки реализации: 2022—2025

   6. Конечный клиент: СК СЗ Новый код — застройщик многоквартирных домов (г. Воронеж).

      

Создан с нуля для цифровой среды

Застройщик и УК точно знали, какой им нужен результат. Их концепция точно соответствует классу «С» по классификатору умных домов Единого ресурса застройщиков.

Реализацией проекта занялся ведущий системный интегратор Воронежа, компания АйТек.

Комплекс строился с прицелом на максимальную интеграцию цифровых сервисов, включая интеллектуальное IP-видеонаблюдение, контроль доступа, автоматизацию энергоресурсов и централизованную диспетчеризацию. 

Задача для интегратора была сформулирована четко: разработать и внедрить систему мониторинга, адаптированную не только под архитектуру здания, но и под логистику работы сервисной (управляющей) компании. Упор делался на гибкую платформу, которая в перспективе могла бы масштабироваться под растущий жилищный фонд комплекса и даже стать частью умного города.

   

Выбор решения и организация работы системы видеонаблюдения

Выбор подходящей платформы для системы видеонаблюдения стал непростым решением. Рассматривалось несколько различных решений, в том числе и облачные платформы. Однако в результате приоритет был отдан локальному развертыванию критически важных функций. Таким образом, анализ видео было решено проводить на серверах, расположенных непосредственно на объекте.

Такое техническое решение оказалось оптимальным для регионов, где интернет работает нестабильно. Ключевые процессы в этом случае не зависят от внешних каналов связи: видеопотоки обрабатываются прямо на объекте, что снижает риск сбоев и повышает надежность системы.

Одним из ключевых аргументов в пользу TRASSIR стала простота интеграции с внешними цифровыми сервисами. Система видеонаблюдения была встроена в мобильное приложение жилого комплекса и работает как его нативная функция: жильцы, управляющая компания и сервисные службы используют видео без отдельного интерфейса и дополнительного ПО.

   

Функциональность: умная аналитика в действии  

В Z-Town жители используют единое мобильное приложение для взаимодействия с УК и управления цифровыми сервисами. ПО TRASSIR органично встроилось в интерфейс онлайн-платформы Doma.AI, предназначенной для автоматизации работы управляющих компаний (УК) и ТСЖ в сфере ЖКХ.

Через нее жители могут не только управлять бытовыми и сервисными функциями, но и, например, отправлять заявку на въезд гостевых транспортных средств. Использование модуля интеллектуальной видеоаналитики AutoTRASSIR обеспечивает распознавание номера автомобиля и автоматическое открытие шлагбаума.

     

Фото предоставлено компанией TRASSIR

     

На объекте установлено более 100 камер видеонаблюдения, включая обзорные вариофокальные и поворотные модели. Каждый тип камеры предназначен для решения различных задач. Например, наблюдение за территорией, распознавание регистрационных номеров автомобилей и аналитика въездной зоны или видеонаблюдение за общими пространствами.

     

Фото предоставлено компанией TRASSIR

     

Благодаря такому подходу обеспечивается детальное покрытие территории (камеры установлены на углах башен, в общественных зонах, паркингах и технических помещениях). В центре всего этого лежит серверная архитектура TRASSIR, способная гибко управлять потоками видеоданных и эффективно обрабатывать их.

    

Также в умном ЖК установлены интеллектуальные детекторы огня и дыма на основе видеоаналитики TRASSIR, дополняющие возможности по обеспечению безопасности для жильцов.

Практическая польза от использования интеллектуальных решений уже проявилась самым положительным образом. Использование умного видеонаблюдения и видеоаналитики TRASSIR позволили улучшить контроль доступа на территорию ЖК, повысить общий уровень обеспечения безопасности для жильцов умного многоквартирного дома.

     

Для жителей, для сервиса, для бизнеса

С точки зрения жителей, инновации обеспечивают удобство и доверие: в распоряжении владельцев квартир — дистанционный доступ к видеопотокам с детских и придомовых площадок, круглосуточный мониторинг парковки, а также интегрированные возможности для быстрой подачи заявок и прозрачного разрешения спорных ситуаций.

      

Фото предоставлено компанией TRASSIR

    

Такой подход особенно важен на рынке ЖК премиум-сегмента: здесь есть не только спортивные и розничные сервисы, коворкинг, прачечные, автомойки и площадки для собак, но и прозрачная архитектура безопасности. Одной из важных особенностей кейса является разнообразие функций и глубина интеграции TRASSIR с сервисным приложением комплекса.

Для управляющей компании результатом стало снижение эксплуатационных издержек, повышение прозрачности мониторинга и существенное упрощение процедуры технического обслуживания.

Также в настоящий момент проектируется ситуационный центр (в будущем — дистанционный диспетчерский пункт на несколько объектов девелопера), куда будет стекаться вся информация для принятия решений в реальном времени.

      

Перспектива и экономика

Архитектура системы видеонаблюдения выбрана с расчетом на будущие этапы расширения (вторая очередь стройки, дополнительные башни и жилые объекты), а технические параметры системы и набор модулей видеоаналитики могут дополняться без необходимости дорогостоящих апгрейдов — благодаря открытой архитектуре TRASSIR.

Отдельно стоит подчеркнуть, что по сравнению с продуктами ряда конкурентов данное решение существенно дешевле при масштабировании проекта и дальнейшем функциональном развитии.

     

Заключение

Кейс умного дома в Воронеже — убедительное доказательство того, что внедрение современных аппаратно-программных комплексов (например, таких как интеллектуальная система видеонаблюдения и видеоаналитики TRASSIR) позволяет девелоперам не просто отвечать на существующий спрос на рынке недвижимости, но и повышать привлекательность объекта для новых покупателей.

Централизация функций, гибкость технических решений и прогнозируемое снижение затрат — три опорные точки, благодаря которым рынок «умной» недвижимости получает решающее технологическое преимущество.

     

Реклама. ООО «ДССЛ-Первый». ИНН: 7701081730 

   

   

   

   

   

Другие публикации по теме:

РСН–2026: практика цифровизации строительства и умных домов

Росстандарт утвердил первые ГОСТы для умных устройств

Клуб продуктовых девелоперов «Наследие»: класс умного МКД является параметром безопасности для классификатора новостроек

Умный дом сможет самостоятельно принимать решения

Как умное видеонаблюдение помогает избежать проблем на этапе постройки и эксплуатации