Почему застройщику не обойтись без аналитика, нужны ли застройщику нейросети, сколько стоит скорость реакции в вопросе ценообразования? Читайте в новой статье от Profitbase. 

   

  

Системы динамического ценообразования: что это такое и для чего они нужны

Динамическое ценообразование — это изменение или переоценка стоимости товара в зависимости от разных факторов. В недвижимости — изменение стоимости квадратного метра.  

В полуручном-полуэкселевском варианте динамическое ценообразование существует практически у всех застройщиков: вы повышаете цены в процессе строительства — значит, применяете динамическое ценообразование.

   

Как работает динамическое ценообразование у большинства

• Практически все работают в Exel.

• Применяют очень простые формулы или не применяют их вовсе.

• Визуально оценивают по шахматке, какие лоты вымываются сильнее и экспертно проставляют обновлённые цены.

• Долгосрочного плана продаж либо нет, либо он неактуальный (разрабатывался для банка).

В последнее время, говоря об инструментах динамического ценообразования, подразумевают автоматизированные системы, которые будут рассчитывать и предлагать конкретные изменения и новую цену квадратного метра или лота.

      

У системы динамического ценообразования две задачи:

1. Обеспечить равномерное выбытие лотов, чтобы у девелопера в продаже всегда был одинаково богатый ассортимент.

2. Максимизировать выручку.  

На практике потребности застройщиков меняются в ходе реализации объекта:

• На старте проекта стоит задача создать непрерывный денежный поток.

• В середине реализации — повысить выручку и маржинальность проекта.

• В конце — оценить, что выгоднее: повысить цены на последние лоты или быстрее избавиться от остатков, чтобы сократить издержки на маркетинг и продажи.

Динамическое ценообразование помогает управлять спросом, поэтому помогает в каждой из этих задач.

 

В чем проблема и зачем здесь нужна автоматизация

Обычно контролем спроса и управлением ценами занимаются аналитики и финансовый или коммерческий директор, который анализирует темпы продаж и отслеживает, какие квартиры с какой скоростью продаются, намечает тренды и решает, на какие типы квартир нужно повысить цены, а на какие — снизить.

На практике многие аналитики больше времени тратят на то, чтобы собрать и загрузить данные, сделать графики и сдать руководству: у них просто не хватает времени на то, чтобы их проанализировать.

Еще одна проблема заключается в том, что экспертная корректировка цен всегда субъективна. Тем более, когда человек должен скорректировать цены не на две квартиры, а на несколько тысяч. Причем корректировать постоянно.  

Работа с ценообразованием — это работа с большими объёмами данных, подключение автоматизированных систем здесь помогает ускорить процесс принятия решений.  

  

Доверить ценообразование машине и уволить аналитика? Конечно, нет  

Аналитик тоже понадобится. Человек и машина — не взаимоисключающие вещи. Машина внедряется не для того, чтобы заменить человека, а для того, чтобы помочь ему и повысить его эффективность.

Когда вы «переезжаете» с ручного управления на автоматизированное, точность и скорость принятия решений увеличивается. Появляется возможность прогнозировать планы поступлений, сроки завершения продаж всего объекта или определенных лотов. В Excel этого сделать нельзя.

И, конечно, применение математических моделей позволяет внести больше объективности в процесс ценообразования.

Алгоритм может просчитывать, сравнивая спрос на квартиры в разных разрезах, что позволит заметить тот или иной тренд гораздо раньше, чем обычный человек.

А в недвижимости при средней стоимости лота в 5 млн руб. если мы отреагировали быстрее и успели поднять цены на 1%:

• на две квартиры — то дополнительно получили 100 тыс. руб.,

• на пять квартир — 250 тыс. руб.

Но полностью машина заменить человека не может, аналитик должен валидировать рекомендации алгоритма и, если нужно, вручную их корректировать.

   

Алгоритм в системе ценообразования — это про машинное обучение?

Сейчас в недвижимость приходят многие команды из екоммерса и авиаперевозок и предлагают использовать модели ценообразования с машинным обучением. Но у недвижимости другая специфика, потому что здесь другие темпы продаж и меньше данных для обучения алгоритма.

   

Разбираем на примере Ван Гога и жвачки

Вот представьте, у нас есть какой-то простой продукт, например обычная жевательная резинка. Блистер на 10 подушечек продаётся возле кассы в супермаркете, стоит 23 руб. Ходовой товар, каждый день продаётся десятками миллионов упаковок. С помощью машинного обучения мы можем проанализировать эти большие данные и вычислить, при какой стоимости на товар будет максимальный спрос.

   

 

  

И возьмем другую «крайность» — произведение искусства. В каком-то смысле оно бесценно. Это эксклюзивный товар, и здесь покупку определяет эмоция. Никому же не придёт в голову, что оценить картину Винсента Ван Гога «Звездная ночь» можно с помощью машинного обучения. Потому что стоимость этой картины будет зависеть от настроения мультимиллиардера на аукционе, когда он решит её купить: может быть, он захочет заплатить за неё 70 млн долларов, а может 80 или 100.

   

Винсент Ван Гог. Звёздная ночь. 1889 год

    

Если рассуждать логически, недвижимость находится где-то посередине между этими двумя примерами. Товара мало для аналитики. Если декомпозировать до класса недвижимости и конкретного города, то это тысячи, в большом городе — максимум десятки тысяч штук за месяц.

   

 

  

Если говорить об эконом-классе — то он ближе к примеру с жвачкой: подобных квартир больше, и люди в этом сегменте принимают решение на основе понятных параметров, таких как стоимость, локация, инфраструктура. И машинное обучение сможет найти в этом какие-то зависимости.

Но если говорить про премиум и про элит-класс — там всё меньше товара и всё больше эмоций в принятии решений. Покупателю не так критично, заплатить за объект 90 млн или 93 млн, но важно, как сработает маркетинг, как презентован объект, и какую эмоцию всё это создаст. Именно от того, как маркетинг сыграет на гедонизме, и будет зависеть стоимость.

Можем ли мы тут применить машинное обучение, которому нужны большие данные и конкретные оценочные параметры? Это уже большой вопрос.

  

А теперь с технической стороны. Без жвачки

Есть несколько ограничений, из-за которых алгоритмы машинного обучения в чистом виде не могут применяться как основной алгоритм в ценообразовании объектов недвижимости.

1. Алгоритм машинного обучения не интерпретируется. Как работает машинное обучение? Вы загружаете данные в чёрный ящик и получаете рекомендацию. Но у вас есть аналитик или финдиректор, который отвечает за выставленные цены и соблюдение финмодели. Если с ценами что-то пошло не так и компания недополучила прибыль — обвинят аналитика. Поэтому, когда вы к нему придёте и скажете, что теперь он должен на 100% доверять вот этой машинке и её рекомендациям — он будет сомневаться и спрашивать, почему алгоритм считает именно так. А никто не сможет ему этого объяснить. Тогда как он сможет доверять рекомендациям этой машины?

2. Точность расчётов. Чтобы алгоритм машинного обучения что-то посчитал — ему нужны данные, а когда проект только запускается — этих данных нет и опираться не на что. Данные другого своего проекта взять нельзя — это разные проекты, их сравнение приведёт к некорректным расчетам.

Есть вариант взять похожие проекты конкурентов и посмотреть данные по ним в ретроспективе: с какими темпами и по каким ценам продавались разные лоты, и, исходя из этого, спрогнозировать.

Но в России нет ни одного сервиса, который позволит вам корректно собрать такие данные. Те, кто продаёт такую аналитику, собирают данные из открытых источников — с сайтов застройщиков, из классифайдов. Но эти цены часто не конечные: застройщики могут давать индивидуальные скидки. Росреестр сейчас не передает информацию по стоимости сделок — только по дате. Поэтому, покупая или собирая вручную данные, мы получаем погрешность в 1—7%.

   

 

  

Если мы в алгоритм загружаем не очень точные данные — получаем не очень корректные расчёты. На рынке есть бенчмарк: какую прибыль застройщики планируют получать от сервиса динамического ценообразования — это 1—5%. То есть погрешность в данных сжигает всю добавочную стоимость применения системы.

Алгоритмы машинного обучения можно использовать, но не как основные алгоритмы.

  

А как должен работать алгоритм, если не на машинном обучении?

На более простых алгоритмах и статистических моделях. Они понятнее и их можно интерпретировать, тогда аналитик сможет понять, почему система предлагает ему именно такое изменение цены.

С таким подходом мы разработали собственную систему для динамического ценообразования в девелопменте Profitbase Ai, и на его примере расскажем, как это работает.

Profitbase Ai использует данные по ЖК, по предложениям и темпам продаж конкурентов и обрабатывает их с помощью специального мета-алгоритма.

Мета-алгоритм Profitbase Ai — общий алгоритм принятия решений о назначении новой цены за квартиру и стоимости квадратного метра. Он состоит из комплекса алгоритмов и правил, каждое из которых настраивается индивидуально под каждый жилой комплекс по принципу конструктора. Набор алгоритмов зависит от финансовой модели застройщика, наличия внешних и внутренних данных, стратегии продаж.

   

 

  

Анализируя данные компании и доступные внешние данные, поочередно подключаются алгоритмы, которые при совместной работе представляют собой единый мета-алгоритм.

Мета-алгоритм позволяет увеличить добавленную стоимость по отношению к базовой финмодели. При этом следующий алгоритм подключается только тогда, когда предыдущий показал свою состоятельность для конкретного объекта. Profitbase Ai не позволяет опуститься ниже линии базовой финмодели, последовательно увеличивая прибыльность проекта.

    

   

Принцип конструктора мета-алгоритма

1. Запускается статистический алгоритм, который учитывает продажи конкретного ЖК.

2. В расчётах начинает учитываться рынок на основе данных о конкурентах.

3. Подключаются данные из CRM. Алгоритм начинает давать рекомендации по корректировке не только цены, но и работы отдела продаж.

4. Далее могут запускаться алгоритмы машинного обучения, которые будут работать параллельно. Алгоритмы машинного обучения рассчитывают вероятность выбытия квартиры, эластичность рынка и могут использоваться для подтверждения и корректировки работы других алгоритмов.

Аналитики застройщика получают готовую и проверенную модель принятия решений в компании, основанную на достоверных данных. Это помогает быстро и прозрачно принимать управленческие решения.

   

С чего начать работу с динамическим ценообразованием

Если вы в самом начале пути:

• Составьте план продаж в разрезе выручки, площадей и лотов. Договоритесь о том, как часто вы его будете пересматривать.

• Пропишите хотя бы самые простые правила изменения цен.

• Попробуйте «запрогроммировать» Эксель — использование формул даст вам хотя бы первичную автоматизацию.

• Подумайте о более сложной автоматизации с применением систем динамического ценообразования, такой как Profitbase Ai.

  

А если сразу в автоматизацию — сколько времени потребуется на подключение системы динамического ценообразования?

Это зависит от:

1. Размера проекта, на котором хотите применять модель. Точечная застройка стандартного ЖК — это одни сроки внедрения, микрорайон — другие, проект элитной недвижимости, в котором нет типовых этажей и планировок, — третьи.

2. Уровня подготовки застройщика. Важно, как сейчас ведется ценообразование, какие есть наработки. Если есть хотя бы таблица с коэффициентами, как вы повышаете цены на квартиры — будет уже быстрее.

3. Вовлеченности команды. Внедрение потребует погружения разработчиков в тонкости вашей финансовой модели, чтобы подстроить алгоритм под ваш проект. Это в свою очередь потребует множества встреч и плотной работы большой команды и со стороны разработчика системы, и со стороны застройщика. Если со стороны застройщика заинтересован только собственник или гендиректор, а команда не понимает ценности — она может затягивать коммуникации, и каждая проволочка будет увеличивать сроки старта.

Очень абстрактно: запустить систему динамического ценообразования можно за 1—3 месяца.

Узнать больше о работе Profitbase Ai и вы можете на сайте.

Динамическое ценообразование — один из ведущих трендов последних лет для отрасли недвижимости.

Если вы хотите узнать о нём больше — посмотрите записи выступлений эксперта по динамическому ценообразованию, директора Profitbase Оксаны Дуниной. Она с примерами и кейсами рассказывает, как работает динамическое ценообразование в недвижимости, и делится нестандартными практиками применения Profitbase Ai в работе девелоперов.

• Неформальный разговор о динамическом ценообразовании на GMK Marathon

• «Ценообразование на рынке недвижимости» | Оксана Дунина на SmartisConf.

           

        

  

  

  

   

   

Другие публикации по теме:

Как будут пересчитаны нормы материальных, технических и трудовых ресурсов

Насколько рентабелен сегодня девелоперский бизнес: мнение застройщиков

Утверждена Методика определения затрат на строительство временных зданий и сооружений

Порядок применения новой Методики определения сметной стоимости

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

5 шагов к онлайн-продажам

На днях председатель Комитета Госдумы РФ по финансовому рынку Анатолий Аксаков заявил, что застройщики «совсем обнаглели» и что «жизнь заставит их образумиться» и «продавать жилье по рыночной цене». «Компетенция Анатолия Аксакова — банки, которые за те же два года подняли ставки по кредитам застройщикам в три раза. Но банки глава профильного комитета не называет обнаглевшими и взвинтившими ставки», — напомнил руководитель портала ЕРЗ.РФ Кирилл Холопик и добавил: — Думаю, что для всех сторон будет полезной встреча Аксакова с застройщиками, особенно из регионов». Эта тема обсуждалась и на недавнем заседании Комиссии РСПП по жилищной политике. Сегодня на портале ЕРЗ.РФ свое мнение по этому поводу высказывает представитель сибирских застройщиков — исполнительный директор Союза строителей «Региональное объединение работодателей Алтайского края» Вячеслав ШИРШОВ. 

 

Фото: © Сергей Чайко / Фотобанк Лори

 

— Чуть меньше года назад, в январе 2024-го, рынок строительства жилья вздрогнул. Банки объявили о введении комиссии с застройщиков за выдачу ипотеки по льготным федеральным программам. Честная схема по отъему денег у застройщиков выглядела так: за каждый выданный заемщику льготный кредит застройщик должен был одним платежом заплатить банку 7,5% от суммы выданного кредита. Абсурдность ситуации находилась за гранью понимания: чтобы обеспечить обещанный государством низкий процент по ипотеке, банки ничего лучшего не придумали, кроме как отобрать деньги у застройщиков.

Необходимо пояснить, что сама схема реализации льготных ипотечных программ подразумевает только двух участников: государство и банк. Схема реализуется в интересах граждан. Это четко прописано в законодательных актах. Государство разработало программу и компенсирует ставку банкам. Точка. Если банк недоволен компенсацией, он должен решать этот вопрос с государством, которое эту программу реализует. На каком основании банки запустили руки в карман застройщиков, было совершенно непонятно. Так или иначе, в дело активно вмешались Банк России и Федеральная антимонопольная служба, и уже к весне 2024 года банки поборы отменили.

Но прошло полгода, и в октябре 2024 года случился рецидив. Только теперь банки мелочиться не стали и просят с застройщиков сразу 15% от суммы выдаваемого льготного кредита. Если взять средние показатели по выдаваемой ипотеке, то за каждого заемщика по льготной программе застройщик должен заплатить банку около миллиона рублей. Такая вот незамысловатая реинкарнация рэкета 1990-х. 

 

Фото: © Сергеев Валерий / Фотобанк Лори

 

ЦБ вновь начал суетиться, но на этот раз банки обратили его суету в свою пользу: они добились от регулятора снятия ограничений по ПСК (предельной стоимости кредита), взамен не отказавшись от взимания комиссии, но сделав ее формально необязательной. Банки предложили застройщику в качестве альтернативы еще пару вариантов честного отъема денег.

В результате комиссия лишь перешла из разряда обязательной в разряд единственно возможной, потому что альтернатива ей — поистине иезуитская: либо отказ застройщику в учете на счетах эскроу кредитов без субсидий для расчета ставки по проектному финансированию, либо первоначальный взнос от клиента в размере не менее 50%. Ситуация настолько некрасивая, что при желании в ней можно усмотреть практически все признаки вымогательства (есть такая статья в УК РФ). Здесь вновь требуется пояснение.

Вымогательство — это получение имущественной выгоды посредством принуждения. А в данном случае принуждение заключается в том, что банк ставит застройщика перед фактом: либо выплачиваешь субсидию, либо идешь по миру. И последний вариант случится от того простого факта, что если клиенты застройщика не могут получить ипотеку, то перестанут наполняться счета эскроу, а значит, вырастет стоимость кредитования застройщика по проектному финансированию (ПФ).

Сейчас своих денег у застройщиков практически нет — стройка идет в основном за счет средств банков, потому что у застройщиков отобрали право брать деньги у дольщиков, заменив их проектным банковским финансированием. Это финансирование осуществляется по коммерческим кредитным ставкам, они называются базовыми. Базовую ставку можно уменьшить, если продажи квартир идут хорошо и счета эскроу, на которые поступают деньги дольщиков, наполняются. Но если клиенты не смогут получить ипотеку или сданные ими на счета эскроу деньги вдруг перестают учитываться при расчете ставки по ПФ, то оно становится неподъемным для строителя.

Поэтому неучет в эскроу или первоначальный взнос 50% — это катастрофа, а не сколь-нибудь приемлемая альтернатива. И цель здесь — принудить застройщика отдать комиссию. 

 

Фото: © glokaya_kuzdra / Фотобанк Лори

 

Следует также пояснить, почему банки хотят именно 15% от суммы выданного кредита. Они посчитали, что в среднем ипотеку люди погашают за 15 лет, а недополученные субсидии от государства составляют 1% годовых. Банкиры не моргнув глазом рассказывают эту историю, несмотря на то что сочинить ее можно только для случаев, когда вникать в расчеты никто не будет. Получается, что банк из последних сил ради одного единственного процента работал по льготной ипотеке. И теперь в силу неких причин, когда этого процента не стало, банк решил, что пришло время выкрутить руки застройщикам.

Ситуация некрасива вдвойне от того, что нынешние ставки по депозитам перевалили за 20%. А возникают эти ставки из той прибыли, что генерируют банки, которые, очевидно, зарабатывают на депозитах гораздо больше этих 20%. Вопрос: если банк направит полученную субсидию от застройщика в оборот, сколько он на этом еще заработает? Банк «заработает» субсидию от застройщика, он заработает процент на субсидии, на ипотеке, которую будет выплачивать клиент, на счетах эскроу, на субсидии от государства, на ПФ, на поборах с клиента при оформлении ипотеки, на страховке за ипотеку. Банк зарабатывает на стройке 8 раз!!!

Такие аппетиты банков, естественно, привели к росту цен на недвижимость, выросли суммы и сроки кредитов (что в свою очередь увеличивает прибыли банков), вся строительная отрасль теперь шагу ступить не может без банков. И при этом банки ничтоже сумняшеся борются за якобы недополученный 1%! За этот процент они готовы растоптать любого и забыть все свои посулы про партнерство, свои сладкие речи про выгоды ПФ, не говоря уже о людях, ради блага и безопасности которых вся эта история с проектным финансированием затевалась.

Неприглядность ситуации заключается еще и в том, что банки фактически открыто саботируют выполнение государственной программы по обеспечению жильем семей с детьми. Дело именно так и обстоит. Банки прямо и открыто заявляют: если застройщик не даст нам денег, программа выполняться не будет. И что здесь вызывает самое большое недоумение? То, что главными зачинщиками всей это вакханалии с субсидиями являются ведущие банки, главным собственником которых выступает государство. Поэтому хочется задать вопрос: а кто в доме хозяин?

 

Вячеслав Ширшов. Фото предоставлено Союзом строителей «Региональное
объединение работодателей Алтайского края»

 

Ситуация с поборами застройщиков накладывается на другие негативные тенденции на рынке строительства жилья. Во-первых, падение выдачи ипотеки. Согласно статистике ЦБ РФ, в сентябре 2024 года к сентябрю прошлого года количество выданных ипотечных кредитов в Алтайском крае уменьшилось на 58%, в Новосибирской области — на 66%. Стоит ли говорить, что количество выданных ипотек — это фактически количество сделок с недвижимостью? Уже только поэтому строительная отрасль испытывает шок. И шок этот обещает быть затяжным, поскольку, по прогнозам самого ЦБ, цикл высоких ставок продлится не менее двух лет.

При таком скудном ипотечном ручейке в зоне риска оказываются проекты на начальных стадиях строительства. Многие застройщики не потянут проектное финансирование по ставкам, близким к коммерческим, и, следовательно, массовое появление обманутых дольщиков — это лишь вопрос времени.

Другой вопрос, которым задаются сегодня все застройщики: начинать ли строительство вообще? Например, в Барнауле в 2023 году было начато строительство 50 многоквартирных домов, а в текущем году — только 28! Падение на 40% — это даже не обвал рынка (на финансовых рынках обвалом принято считать падение на более чем 20%), это крах. Между тем еще в первой половине 2024 года ситуация не представлялась строителям критичной: льготные ипотечные программы работали, а ключевая ставка ЦБ, хоть и была повышена до 16%, но до июля оставалась неизменной.

Ситуацию усугубляет то, что инфляция никуда не делась. Растут цены на стройматериалы и услуги, а закладывать это повышение некуда — все «съедают» банки. Платить субсидию банкам с прибыли — это значит отдать им последние собственные оборотные средства и окончательно впасть в зависимость от банков.

В этой ситуации поневоле вспоминаешь философские постулаты, гласящие, что все в мире развивается по спирали. И как же тут не разглядеть на горизонте самое настоящее рабство?

Не нравилась вам «долёвка»? В своем классическом виде она пережила не один кризис, а как пережить кризис в душных объятиях «надежных» партнеров-рецидивистов — узнаем уже довольно скоро.

   

  

   

   

  

Другие публикации по теме:

Комиссия РСПП: рентабельность девелоперского бизнеса не дает оснований прогнозировать снижение цен на новостройки

Ведущие банки начали отменять комиссию для застройщиков при выдаче рыночной ипотеки

Эксперты: банки вновь вводят комиссии для застройщиков, как долго они продержатся на этот раз

Застройщики и власти обсудят перспективы снижения цен на новостройки

Эксперты: на снижение цен на новостройки рассчитывать не приходится

Главы думских комитетов по-разному видят ситуацию на рынке жилья, положение застройщиков и их ответственность за рост цен 

ЦБ почти на полгода отменил ограничение полной стоимости кредитов по ипотеке

Сбер снизил размер комиссии для застройщиков при выдаче льготной ипотеки

Герман Греф: комиссии для застройщиков — это временная мера

ЦБ обратился в ФАС по поводу комиссий банков в рамках льготной ипотеки

Напряжение между крупными застройщиками и ведущими банками продолжает нарастать

Ведущие застройщики объявили бойкот комиссиям Сбера по льготной ипотеке и приостановили работу по ипотечным программам банка 

Эксперты: Сбер обязал застройщиков делиться с ним своей прибылью, а в итоге пострадает покупатель жилья в рамках льготной ипотеки