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

+

Прогноз ЕРЗ.РФ: основные показатели многоквартирного строительства на 2023—2024 годы

Стабилизация объема проектного финансирования, себестоимости строительства и цен. Рост количества ДДУ и средневзвешенной ставки проектного финансирования. Снижение темпов вывода в стройку новых проектов. Портал «Единый ресурс застройщиков» публикует собственный прогноз основных показателей многоквартирного строительства на 2023—2024 годы. Дата прогноза — 11 апреля 2023 года.

  

Фото: www.cont.ws

  

1. Спрос

1.1. Состояние дел

1.1.1. В 2022 году доля сделок с ипотекой при ДДУ достигла 80%. Поэтому ключевым показателем, формирующим спрос граждан, стала не цена новостройки, а среднемесячный платеж по ипотеке. С учетом инфляции (обратным счетом) предусмотренный кредитным договором среднемесячный платеж по ипотеке с 2016 года (года начала публикации Банком России статистических данных по ипотеке) составляет с небольшими отклонениями 30 тыс. руб. (График 1), что соответствует диапазону 65%—70% от среднемесячных доходов населения в этот же период. Таким образом, наблюдается устойчивая многолетняя корреляция среднемесячных доходов населения и среднемесячного платежа по ипотеке.

 

График 1

Средний платеж по выданным ИЖК по ДДУ и доходы населения, с учетом инфляции (сегодняшние цены)

Источник: ЕРЗ.РФ

 

1.1.2. В 2023 году не ожидается событий, которые могут привести к существенному росту или к существенному падению доходов населения. В связи с этим можно прогнозировать сохранение стабильным значения среднемесячного платежа по ипотеке.

1.1.3. Продажи квартир по ДДУ в 2022 году (График 2) упали на 22% (1 734 квартиры в день против 2 025 в 2021 году).

 

График 2

Продажи по ДДУ

Источник: ЕРЗ.РФ

 

1.1.4. Продажи квартир по ДДУ во II—IV кварталах 2022 года (График 3) упали на 36% (410 тыс. квартир против 638 тыс. в 2021 году).

 

График 3

Продажи по ДДУ и ипотека (данные Росреестра и ЦБ)


Источник: ЕРЗ.РФ

 

1.1.5. Официальные данные по продажам по ДДУ в I квартале Росреестр опубликует в конце апреля-мае. Данные Dataflat по продажам в крупнейших агломерациях в январе — феврале показывают сохранение сложившейся тенденции снижения продаж год к году примерно на 30% (Московская агломерация -9% в январе, -48% в феврале; Петербургская агломерация -28% в январе, -32% в феврале). Несмотря на оживление рынка в марте 2023 года, также ожидается существенное падение продаж год к году из-за аномально высокой базы марта 2022 года.

1.1.6. Таким образом, шоковые события февраля и сентября 2022 года повлекли снижение продаж по ДДУ примерно на 30%, что сопоставимо с падением продаж в 2015 году (25%). Основной причиной такого падения является переход платежеспособного населения к сберегательной модели поведения, что видно по резкому росту денежной массы. Дополнительно сказался отъезд из РФ значительного количества платежеспособных граждан.

 

Фото: www.itd2.mycdn.me

 

1.2. Прогноз

1.2.1. Повышению спроса в 2023 году могут способствовать следующие факторы:

- дополнительное государственное субсидирование ипотеки по ДДУ;

- снижение ключевой ставки (повышение доступности рыночной ставки ипотеки);

- разворот цен на вторичном рынке (рассеются иллюзии ожидания падения цен в новостройках);

рост индекса цен на новостройки выше ставки депозита (вернет инвесторов в сектор ДДУ);

- повышение экономической и политической стабильности (ускорит переход платежеспособных граждан от сберегательной к инвестиционной модели поведения).

1.2.2. Снижению спроса в 2023 году могут способствовать следующие факторы:

- отмена или ужесточение государственного субсидирования ипотеки по ДДУ;

- повышение ключевой ставки (снижение доступности рыночной ставки ипотеки);

- новые шоковые события.

1.2.3. Наиболее вероятным сценарием 2023 года является незначительное превышение факторов по повышению спроса (п. 1.2.1) над факторами по снижению спроса (п. 1.2.2). Поэтому следует ожидать рост продаж по ДДУ в штуках в 2023 году на 5%—10% по отношению к 2022 году.

1.2.4. Опросы застройщиков показывают планы многих из них «сушить продукт», что может привести к снижению средней площади проданного лота в 2023 году на 5%—10%. Следствием этого будет сохранение продаж по ДДУ в квадратных метрах в 2023 году на уровне 2022 года. Т.е. в квадратных метрах в 2023 году сохранится падение продаж по отношению к 2021 году на уровне 30%.

 

Фото: www.nachfin.info

 

2. Проектное финансирование

2.1. Состояние дел

2.1.1. Несмотря на падение продаж (снижение темпов наполнения счетов эскроу) и рост темпов раскрытия счетов эскроу, сохраняется устойчивое увеличение объемов проектного финансирования многоквартирного строительства (График 4). По состоянию на конец 2022 года задолженность застройщиков по проектному финансированию составила 4,7 трлн руб. против 2,6 трлн руб. на конец 2021 года (прирост 85%). При этом объем кредитных линий застройщикам также вырос на 85% (12,1 трлн руб. на конец 2022 года против 6,6 трлн руб. на конец 2021 года). По итогам февраля 2023 года задолженность застройщиков по проектному финансированию достигла 4,8 трлн руб., а объем кредитных линий — 12,6 трлн руб.

2.1.2. Средства на счетах эскроу к концу 2022 года обеспечивали покрытие проектного финансирования лишь на 87% (График 4), по итогам февраля 2023 года — 83%. При этом у ключевого банка в этой сфере — Сбера (контролирует около 60% рынка) — средства на счетах эскроу покрывают лишь около 70% проектного финансирования.

 

График 4

Портфель проектного финансирования строительства жилья, данные ЦБ, млрд руб./%

Источник: ЕРЗ.РФ

 

2.2. Прогноз

2.2.1. В связи с низкими темпами наполнения счетов эскроу объем проектного финансирования к концу 2023 года перестанет увеличиваться. Банки будут сдерживать наращивание портфеля проектного финансирования при недостатке средств из других источников, кроме счетов эскроу. Также застройщики при плохих продажах будут сдерживать вывод новых проектов из-за угрозы существенного роста процентной ставки по проектному финансированию.

 

3. Себестоимость

3.1. Состояние дел

3.1.1. Снижению себестоимости многоквартирного строительства способствует продолжающаяся с мая 2022 года дефляция в отношении цен на строительные материалы (График 5).

 

График 5

Инфляция: всего vs по строительным материалам

Источник: ЕРЗ.РФ

 

3.1.2. Росту себестоимости многоквартирного строительства способствует рост средневзвешенной ставки проектного финансирования (из-за снижения темпов наполнения счетов эскроу). В IV квартале 2022 года ставка составила 4,34% против 3,77% в третьем квартале и 3,59% в IV квартале 2021 года. По итогам февраля 2023 года средняя ставка проектного финансирования достигла 4,63% (График 6).

 

График 6

Динамика средневзвешенной ставки проектного финансирования, данные ЦБ

Источник: Банк России

  

3.2. Прогноз

3.2.1. Отклонение динамики индекса цены на строительные материалы от динамики общего индекса цен, вызванное в 2021—2022 годах повышенным спросом на стройматериалы, в ближайшие месяцы прекратится. В 2023 году цены на стройматериалы будут стабильными.

3.2.2. Продолжится рост средневзвешенной ставки проектного финансирования из-за низких продаж. Это станет основным фактором, стимулирующим рост себестоимости строительства в 2023 году.

3.2.3. Застройщики будут компенсировать рост расходов на проектное финансирование «усушкой продукта» (отказом от повышенных потребительских качеств жилых комплексов, домов и квартир, снижением площади квартир и уровня отделки).

3.2.4. Роста себестоимости строительства не произойдет.

  

Фото: www.multiscreensite.com

 

4. Цены

4.1. Состояние дел

4.1.1. По данным Сбера, средневзвешенные цены на новостройки в 2022 году росли вплоть до октября 2022 года (График 7), достигнув в среднем 136 тыс. руб. за 1 кв. м. С начала года средневзвешенная стоимость 1 кв. м новостройки перешла к снижению и на март 2023 года снизилась до 134 тыс. руб. за 1 кв. м. А по данным ДомКлик, по его собственным сделкам в феврале цены снизились на 7% — до 126 тыс. руб. Снижение цен вызвано мерами Банка России по запрету субсидирования застройщиками ставки ипотеки за счет искусственного завышения цены. Таким образом срезался «горб» искусственного завышения цены продаж новостроек с даты массового начала применения застройщиками схемы по трансформации надбавки к цене в пониженную ставку ипотеки.

 

График 7 

Средневзвешенная цена 1 кв. м на первичном рынке, по данным Sberindex.ru

Источник: ЕРЗ.РФ

 

4.2. Прогноз

4.2.1. Цены на новостройки в номинальном выражении незначительно (5%—10%) снизятся в отдельных городах, где наблюдается наибольшее затоваривание рынка.

4.2.2. В большинстве городов цены на новостройки в номинальном выражении будут стоять на месте, несмотря на общую инфляцию. Тем самым будет постепенно сокращаться огромный разрыв в темпах роста индекса цен на новостройки по сравнению с общими темпами роста индекса цен на все виды товаров и услуг (График 8).

 

График 8

Цены новостроек и инфляции

Источник: ЕРЗ.РФ

 

5. Вывод новых проектов

5.1. Состояние дел

5.1.1. В 2021 году застройщики нарастили темпы вывода новых проектов на 65% — с 1 388 до 2 291 квартир в день (График 9), что привело к ликвидации дисбаланса спроса и предложения на рынке, вызвавшего в 2019—2020 годах рост цен на новостройки существенно выше инфляции.

 

График 9

Темпы вывода новостроек на рынок (квартир в день)

Источник: ЕРЗ.РФ

 

5.1.2. Планирование темпов вывода новых проектов застройщиками осуществляется за один — три года до даты опубликования проектной декларации исходя из условий, существующих на момент планирования. Поэтому застройщики продолжали в 2022 году активно публиковать данные о старте новых проектов в ЕИСЖС, снизив темп лишь на 1,5%. В январе — марте 2023 года наблюдается тенденция ускорения снижения темпов вывода новых проектов (-6% к 2021 году).

5.1.3. Данные о фактическом начале строительства новых проектов не публикуются. Опубликование новых проектов в ЕИСЖС не означает старт строительства. Единственным косвенным показателем для оценки динамики темпов начала строительства новых проектов является темп старта продаж, который демонстрирует снижение на 10%—15% в 2022 году по отношению к 2021-му. В значительной части проектов, опубликованных в ЕИСЖС, старт продаж задержан по следующим причинам:

- плохие продажи (застройщики не выводят новые корпуса в ЖК, пока не распродадут квартиры в других корпусах);

- повышение банками требований к размеру собственного участия застройщика в проекте.

5.1.4. Анализ данных ЕГРЗ (График 10) показал снижение в 2022 году темпов выдачи положительных экспертиз проектной документации на 21,5% по сравнению с 2021 годом.

 

График 10

Динамика количества объектов, получивших заключение экспертизы проектной документации

:

Источник: ЕРЗ.РФ

 

5.1.5. Помесячный анализ данных ЕГРЗ показывает снижение во втором полугодии 2022 года темпов выдачи положительных экспертиз проектной документации на 30% по сравнению со вторым полугодием 2021 года. При этом в январе — марте 2023 года темпы выдачи положительных экспертиз проектной документации снизились на 47% по сравнению с аналогичным периодом 2022 года.

  

Фото: www.pbs.twimg.com

 

5.2. Прогноз

5.2.1. В 2023 году будет наблюдаться постепенное снижение темпов вывода в стройку новых проектов. Пик снижения темпов вывода новых проектов придется на 2024 год, когда закончится массовый вывод в стройку проектов, подготовленных к выводу в период до февраля 2022 года. В 2024 году снижение темпов вывода в стройку новых проектов достигнет 30% по отношению к 2021 году.

5.2.2. В 2024 году произойдет снижение потребления основных групп стройматериалов, необходимых для многоквартирного строительства (на 30% по отношению к 2021 году). В 2023 году такое снижение составит около 10%—15%.

5.2.3. В 2023—2024 годах возможен существенный объем многоквартирного строительства на освобожденных территориях за счет бюджетных средств, который может в значительной мере компенсировать падение потребления основных групп стройматериалов в рыночном секторе.

Файл с ежеквартальным прогнозом ЕРЗ.РФ можно скачать по ссылке.

 

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты прогнозируют сохранение средней стоимости жилья в новостройках и продолжение мер поддержки отрасли

Эксперты: в I квартале спрос на новостройки вырос, а цены вели себя неоднозначно

Эксперты: цена 1 кв. на рынке новостроек в 2023 году кардинально не изменится

Эксперт: рынок жилья не выстоит без дисконта

Эксперты: цены на квартиры выросли гораздо больше, чем доходы населения

В ДОМ.РФ позитивно оценивают перспективы рынка ипотеки. А в Правительстве обеспокоены снижением темпов ее выдачи

Эксперт Дмитрий Григорьев: Застройщики чувствуют себя лучше, чем прогнозировалось год назад

Эксперты: снижение спроса усиливает конкуренцию среди застройщиков и заставляет их более активно применять скидки

Аналитики ГК РКС Девелопмент зафиксировали значительное снижение себестоимости жилого строительства в РФ к концу 2022 года

Эксперты: снижение средств на счетах эскроу грозит спадом строительства и ужесточением требований к застройщикам