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

Строительная отрасль эволюционирует, и на первый план выходит относительно новый для застройщиков продукт — квартиры с отделкой и меблировкой в формате «заезжай и живи». Многие крупные девелоперы уже запустили продажи такого жилья. Но большинство компаний, понимая сложность задачи, пока не решаются на это. В статье описаны десять шагов, которые помогут запустить новое направление и существенно нарастить продажи. О них рассказывает Дмитрий БОРИСОВ, сооснователь сервиса по ремонту и обустройству жилья Rerooms.

    

 

Зачем это нужно застройщику 

Строительная отрасль — одна из самых консервативных, изменения здесь всегда происходят постепенно. Но сейчас накопилась критическая масса факторов, которые приведут к серьезной трансформации рынка. О чем идет речь?

Во-первых, все больше клиентов желают приобрести не бетонную коробку, а готовую квартиру с индивидуальным дизайном, кухней, мебелью, сантехникой. В такое жилье можно приехать и, потратив минимум времени и сил, адаптировать его под свой вкус. Неслучайно крупнейшие застройщики (ГК Самолет и другие) все больше продают квартиры именно такого формата. 

Во-вторых, трансформацию рынка подстегивают и изменения в сегменте DIY. Продажи мебели и товаров для дома все больше переходят в онлайн. Неожиданно выяснилось, что ведущие застройщики вполне могут выступать и как крупнейшие маркетплейсы, с помощью которых клиенты, купившие квартиру, могут выбрать себе все необходимое для ее обустройства. Существенную часть рынка мебели и товаров для дома также постепенно забирают себе девелоперы.

Все это заставляет крупные, а теперь уже и средние, и небольшие строительные компании подумать о запуске нового продукта — полностью готовых к проживанию квартир. Мы занимаемся этой работой уже несколько лет, сотрудничаем с крупнейшими девелоперами и готовы поделиться опытом.

 

10 шагов по развитию направления обустройства дома

Как для постройки хорошего дома необходимо заложить крепкий фундамент, так и для старта нового проекта нужно создать условия для его развития. С чего начать этот процесс? Прежде всего руководителям компании-застройщика стоит осознать для себя важность запуска нового направления бизнеса. Надо понять, готовы ли вы к этому. И если да, то можно переходить к первому шагу.

 

Шаг первый. Выберите вендора.

Ключевой особенностью этого продукта является то, что его трудно скопировать, а значит, все придется создавать с нуля. Хорошая новость в том, что совсем не обязательно создавать в компании отдельный департамент и самому настраивать все бизнес-процессы. На рынке уже немало компаний, которые обладают экспертизой и могут помочь в этом вопросе. Привлечение внешнего подрядчика мы считаем оптимальным решением: оно сэкономит время и позволит не допустить ряд ошибок, которые делают все, кто решают самостоятельно проходить этот путь. 

Как определить поставщика услуги? Нам кажется целесообразным выбрать компанию, которая этим уже занималась, и посмотреть на ее результаты и объем выполненных работ.

 

Шаг второй. Без отделки нет меблировки. 

Надо понимать, что без готового ремонта квартиры бессмысленно продавать клиентам кухни и мебель. Поэтому в первую очередь надо запустить продукт по отделке квартиры и затем уже добавлять меблировку. Самое главное — надо обеспечить бесшовное выполнение двух видов работ: по ремонту, а затем и по установке мебели.

 

Шаг третий. Устраните внутреннюю конкуренцию продуктов. 

Вы должны отдавать себе отчет в том, что на первом этапе новый продукт не должен конкурировать с действующим. У ваших сотрудников всегда будет соблазн работать по старинке. И поэтому новому направлению необходимо предоставить определенные преференции. В противном случае внутренняя конкуренция будет подпитывать существующий продукт и убивать еще не стартовавший.

Как создать благоприятные условия для развития? Можно, например, один из корпусов в жилом комплексе отдать целиком под квартиры с отделкой и мебелью, разделить сроки сдачи. И дать четкие установки отделу маркетинга и продаж на их продвижение на рынке.

    

 

Шаг четвертый. Нет продаж без маркетинга.

Очевидно, что без существенной перестройки процесса коммуникации с клиентами ваш новый продукт «не взлетит».

Конечно, большая часть ответственности за выполнение работ лежит на подрядчике, но при этом необходимо активное участие департамента маркетинга и продаж. И конечно, надо выделить отдельный бюджет на продвижение вашего нового направления. 

 

Шаг пятый. Адаптируйте продукт под потребности клиентов.

Вместе с компанией-вендором вам нужно четко соотнести продукт с вашим рыночным сегментом и запросами клиентов. В противном случае вы будете продавать слишком дорогую услугу или, напротив, предлагать очень простые квартиры, которые «не зайдут» вашим заказчикам.

Поняв ценовую категорию, вы сможете провести калькуляцию и установить себестоимость нового продукта и его рыночную цену.

  

 

Шаг шестой. Четко доносите преимущества вашего продукта.

Для продажи вашего продукта необходимо понимать, какие потребности клиентов он закрывает. 

Это, во-первых, экономия бюджета клиента, который получает дополнительные услуги (ремонт, мебель) дешевле, чем при покупке в розницу. Застройщик может приобрести это все оптом — а значит, значительно дешевле. 

Во-вторых, ваши заказчики могут включить все расходы по приобретению готового жилья в ипотечный кредит. Тогда им не придется брать второй и третий потребительские кредиты (по ставке выше, чем ипотека) на ремонт и обустройство. 

В-третьих, ваши клиенты сберегают время и нервы. Им не придется самим руководить достаточно трудоемким процессом и тратить сотни часов, выбирая кухни и мебель. К тому же они избавлены от проблем с длительным ремонтом в здании. Все, кто заезжал в новый жилой комплекс, помнят, что ремонты там идут на всех этажах в течение двух-трех лет. А это разбитые лифты, поцарапанные стены, шум, пыль и т. д.

 

   

Шаг седьмой. Научитесь управлять инфляционным риском.

Мы живем в период высокой инфляции, и все говорит о том, что он продлится достаточно долго. Строители прекрасно знают об этой проблеме — квартира продается сейчас, а закупки всего необходимого происходят в течение всего периода строительства. Инфляционному риску подвержен и ваш новый продукт. Переложить его на поставщиков не получится: самое большое, что сможет сделать для вас мебельная компания, это зафиксировать цены на ближайшие полгода, максимум год. И то при условии хорошего аванса и большого объема закупки.

Перекрыть этот риск вы сможете за счет ускорения продаж и получения денег со счетов эскроу. Поясню, о чем идет речь. Средний чек на клиента с новой услугой вырастет примерно на 20% — 40% в зависимости от региона. А значит, у вас появятся дополнительные средства, которые вы сможете направить на увеличение темпов строительства. Это в свою очередь приведет к тому, что вам не придется привлекать дорогие заемные ресурсы. Таким образом, интенсификация стройки может перекрыть инфляционный риск.

 

Шаг восьмой. Понимайте и контролируйте риски.

Как мы уже говорили, меблировка — сложный продукт, и для вывода его на рынок требуется решить ряд задач. Вместе с подрядчиком вам необходимо вникнуть во все детали и разработать четкий план работы.

Прежде всего, надо понять, будете ли вы нанимать на выполнение различных задач (отделка, электрика, поставка и монтаж кухни и мебели, установка сантехники и прочее) разных подрядчиков. Услуги узких специалистов более качественные и дешевые. Но тогда вы запустите на площадку множество исполнителей и в итоге осложните координацию всего процесса. Кроме этого, тем самым вы распределите ответственность по разным подрядчикам, а значит, сложно будет спросить с кого-то одного за провал. 

Поэтому еще на этапе планирования стоит найти наиболее рисковые места проекта и понять, как можно будет устранить возможные проблемы.

 

Шаг девятый. Выбирайте поставщиков. 

Начиная строительство домов с отделкой и мебелью, вы сразу становитесь привлекательным клиентом для множества небольших компаний. А значит, можете создать конкуренцию между ними и выбирать наиболее привлекательные по цене и качеству предложения.

При этом надо иметь в виду, что в поставках главную роль зачастую играет не цена, а сопутствующие услуги и профессионализм. Не столь важно, что кухня у какого-то мебельного завода стоит чуть дороже. Зато эта компания может быстро доставить и собрать товар, плюс у нее есть складские помещения, если монтаж придется отложить. 

    

 

Шаг десятый. Посчитайте, сколько вы заработаете. 

Как мы уже говорили, средняя стоимость услуги в зависимости от региона составляет от 20% до 40% от стоимости квартиры с черновой отделкой. Маржинальность этого направления, по нашим расчетам, — около 25%. Однако стоит учитывать не только дополнительную выручку и чистую прибыль. Прибавьте сюда увеличение клиентской базы (к вам придут люди, которым нужен именно такой продукт), ускорение строительства и продаж, отстройку от конкурентов и увеличение популярности вашего бренда. 

Как мы видим, строительная отрасль вошла в фазу стремительных изменений. В такой ситуации на первый план будут выходить компании, которые адаптируются к новым запросам клиентов. Именно они смогут увеличить свою выручку и нарастить объемы. Прочие не выдержат конкуренции и станут терять позиции на рынке.

  

Реклама. ООО «РЕРУМС».  ИНН: 7702375652 

 

    

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

В 2023 году DARS Development увеличил объем продаж в 2,2 раза

ГК Самолет в очередной раз успешно вышла на фондовый рынок с выпуском рублевых облигаций на сумму в 20 млрд руб.

Изменение механизма финансирования строительства с использованием облигаций

Структура ГК РКС Девелопмент во второй раз фондировала свои проекты с помощью выпуска облигаций

Крупный челябинский застройщик планирует реализовать за счет облигаций и кредитов три жилых проекта в разных регионах России

Купонный доход по биржевым облигациям ГК ПИК составил свыше 746 млн руб.

ГК ПИК разместила биржевые облигации на 4 млрд руб.