Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
+

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

+

Все функции умного ЖК в одном приложении: кейс Мангазеи и KTS

Согласно принятой Минстроем стратегии развития, сфера строительства и ЖКХ должна быть полностью оцифрована к 2030 году. Для этого в ней уже проводятся масштабные преобразования. Например, недавно Росстандарт установил общие положения для создания систем умного ЖК. Так что, если девелопер стремится к успешной реализации своих объектов, ему следует задуматься о цифровизации уже на этапе проектирования всех систем. И подойти к этому вопросу нужно стратегически: выбрать качественное оборудование, а также компетентных партнеров. Такие компании должны иметь опыт и глубокие компетенции на стыке областей: в проектировании зданий и в разработке ПО. Как организовать процесс грамотно, рассказываем на примере кейса девелопера Мангазея и IT-компании KTS.

  

 

Проблема

Покупая квартиру, жители хотят базовых вещей — безопасности и комфорта: видеонаблюдения за детской площадкой, контроля доступа на территорию, возможности дистанционного открытия домофона и ежемесячной автоматической передачи показаний счетчиков. Умный ЖК способен удовлетворить все эти потребности в полном объеме.

Чтобы цифровизировать многоквартирный дом, девелопер может воспользоваться готовыми SaaS-решениями либо выбрать один из коробочных вариантов. Однако такое решение во многом будет компромиссным. Номинально «умный» функционал будет добавлен в ЖК, но в реальности это не обеспечит ожидаемого комфорта для людей. Большинство коробочных решений не предоставляют необходимой гибкости и возможности кастомизации под конкретный жилой комплекс.

В результате девелопер вынужден прибегать к созданию разрозненной IT-системы: под каждую функцию зачастую выделен отдельный продукт — для оплаты ЖКХ, вызова мастера, управления домофоном и пропуска гостей или курьеров.

Мангазея еще на старте строительства хотела максимально цифровизировать процессы и предоставить жителям единый суперапп для взаимодействия с домом и коммунальными службами. Поэтому девелопер осознанно отдал предпочтение разработке собственного продукта, который изначально проектировался с учетом возможности глубокой кастомизации как на уровне технической реализации, так и с точки зрения продуктового предложения.

 

Задача

Чтобы реализовать такой суперапп, нужны два вида компетенций. С одной стороны, важно правильно спроектировать слаботочные системы здания, выбрать оборудование и произвести монтаж. С другой — разработать само программное обеспечение, которое будет интегрировано с инженерными системами здания, внутренними IT-системами девелопера и УК, объединит все доступные функции и станет удобным помощником для жителей.

 

Решение: экосистема для жителя

Для реализации поставленной задачи «Мангазее Технолоджи» требовался опытный партнер, которой мог бы не только разработать мобильное приложение, но также помочь произвести все необходимые интеграции с оборудованием и IT-системами, обеспечить требования по кастомизации. Таким партнером стала IT-компания KTS — разработчик цифровых сервисов для застройщиков.

В результате тесного сотрудничества инженеров-проектировщиков, продуктовых команд и разработчиков компаний было создано приложение MConnect, которое предоставило для жителей целый набор возможностей. С помощью него можно:

 оплатить ЖКХ в два клика, увидеть данные о счетах, посмотреть аналитику по показаниям приборов учета воды, тепла и электричества;

• вызвать специалиста для ремонта как в конкретной квартире, так и в общедомовой зоне, например, чтобы починить лифт;

• открыть домофон курьеру или гостю, не вставая с дивана или оформить персональный пропуск по QR-коду;

• войти в дом бесконтактным способом. Домофон открывает дверь, если узнал лицо жителя или распознал его телефон через технологию Bluetooth Low Energy (BLE). Также и калитка на территорию ЖК открывается автоматически при приближении «своего» человека. Такая функция очень удобна, например, когда житель идет домой с тяжелыми сумками;

• посмотреть по видеокамерам, находится ли ребенок на детской площадке или как стоит припаркованный автомобиль.

 

Подробнее о технической реализации кейса читайте по ссылке на сайте KTS.

 

Таким образом, Мангазея смогла закрыть базовые потребности жителей, которые до автоматизации требовали выполнения регулярных рутинных процедур и, конечно, времени.

На сегодняшний день MConnect подключен к трем жилым комплексам, а приложением пользуются более 3 тыс. жителей. На реализацию всей IT-системы ушло около полугода.

 

 

«Умный жилой комплекс — это не маркетинговая уловка, а значимый фактор, который улучшает качество жизни людей и существенно влияет на выбор при покупке недвижимости», — отмечает генеральный директор «Мангазея Технолоджи» Андрей Журко.

По его словам, в ближайшем будущем цифровизация домовых систем будет обязательным условием. «Но подходить к этому процессу нужно стратегически, доверяя реализацию экспертам с подтвержденным опытом, — подчеркнул топ-менеждер и резюмировал: — Совместная работа "Мангазеи Технолоджи" и IT-компании KTS позволила выпустить на рынок и предоставить жителям наших ЖК удобный суперапп MConnect быстрее и с большим числом функциональных возможностей, чем если бы мы интегрировали какое-либо из существующих на рынке решений».

  

Реклама. ООО «Студия КТС».  ИНН: 7733257480

 


 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

TRASSIR Мой паркинг: преимущества комплексной автоматизации

Как умное видеонаблюдение помогает избежать проблем на этапе постройки и эксплуатации

Инновации, которые нужны как воздух: как застройщикам решать вопросы с вентиляцией

Сервис «виртуальный консьерж» и другие тренды развития умных МКД эксперты представили на РСН–2024

Разработан национальный стандарт для систем умного дома

Цифровизация эксплуатации на форуме 100+: от умной диспетчерской до умного дома и двора

Из smart-решений для дома россияне используют в основном робот-пылесос и умную колонку

Предложения по развитию методологии оценки умных многоквартирных домов