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

При планировании жилых и бизнес-объектов в мегаполисах перед застройщиками, архитекторами и девелоперами стоит задача не только создать красивый и эстетически привлекательный проект здания и интерьера, но и позаботиться о здоровье и комфорте жильцов и пользователей. Системы вентиляции, мониторинга и очистки воздуха — сегодня не роскошь, а необходимое решение для создания правильного микроклимата в помещениях. Вместе с компанией ТИОН разбираемся, какие решения сейчас предлагаются застройщикам и архитектурным бюро, что такое бризеры, зачем они нужны и почему важно закладывать их уже на этапе проектирования.

 

 

ТИОН — это российская группа научно-исследовательских, производственных и торговых компаний, обеспечивающих полный цикл создания высокотехнологичных продуктов для умной и энергоэффективной вентиляции, очистки, обеззараживания и увлажнения воздуха. Предприятие основано в 2006 году, спустя два года его специалисты разработали собственную технологию очистки воздуха TION, которая нашла широкое применение в медицине и других отраслях экономики.

Также в 2012 году компания прославилась своим изобретением бризера — нового типа устройства для приточной вентиляции и новой товарной категории на отечественном рынке.

Деятельность ТИОН неразрывно связана с инновациями, постоянно ведутся исследования в области фильтрации и очистки воздуха, промышленных выбросов. Один из приоритетов в работе — взаимодействие с рынком жилой и коммерческой недвижимости.

 

Что таит в себе воздух

Согласно исследованиям, 99% мирового населения проживает в районах, где уровень загрязнения воздуха превышает значения, установленные в рекомендациях ВОЗ по качеству воздуха.

При этом, несмотря на агрессивную внешнюю среду в городе, воздух в помещениях зачастую еще грязнее, чем снаружи: помимо газов, микробов, аллергенов, грязи, залетающих с улицы в окно, здесь выше уровень углекислого газа, много пыли, часто присутствует шерсть животных и другие аллергены.

  

  

По данным ВОЗ, совокупное воздействие загрязнения окружающего воздуха и воздуха внутри жилых помещений ежегодно является фактором преждевременной смерти около 6,7 млн человек.

Проблема загрязненного воздуха заметно обострилась в последние два десятилетия. С одной стороны, растет автомобильная нагрузка на мегаполисы, с другой — помещения стали более душными, благодаря повсеместному внедрению пластиковых окон, создавших новые сложности в вентиляции, в результате чего образовался т. н. рынок духоты.

Казалось бы, они убрали массу неприятных моментов: в помещениях не так слышен шум улицы, не досаждают холод и ветер. Но при этом появилась новая проблема — отсутствие привычной вентиляции помещения: старые деревянные окна имели щели, которые учитывались при расчете систем вентиляции квартир, пластик же надежно защитил от притока воздуха снаружи. В итоге при открытых окнах — шумно, пыльно и часто холодно, при закрытых — душно, небезопасно и слишком сухо особенно в зимние месяцы.

 

Минстрой рекомендует

Согласно последним поправкам Министерства строительства и ЖКХ РФ, внесенным в «СП 60.13330.2020. Свод правил. Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха. СНиП 41-01-2003», при строительстве жилых зданий рекомендуется проектирование системы вентиляции с индивидуальной покомнатной установкой устройств приточной вентиляции — бризеров. В состав этих устройств также входят (могут входить):

- специальные открываемые конструкции (клапаны) для обеспечения притока воздуха в ограждающих конструкциях или окнах и удаления воздуха с помощью механического побуждения;

- индивидуальные поквартирные приточно-вытяжные установки;

- централизованные приточные и вытяжные установки с подачей приточного подготовленного наружного воздуха и поддержанием его заданной температуры.

Поэтому многие застройщики закладывают использование бризеров уже на уровне проектов.

 

 

В отличие от дорогой отделки и эффектных архитектурных решений системы вентиляции и очистки воздуха не бросаются в глаза при покупке квартиры, но именно они делают проекты ориентированными на людей, а качество жизни поднимают на новый уровень.

Такое решение, например, предлагает своим жильцам столичный ЖК Вишневый сад. Так же решили вопрос и в ряде крупных городов — ЖК Кантемировский (Санкт-Петербург), ЖК Перемена (Екатеринбург), ЖК Оазис (Новосибирск) и др.

 

 

А девелопер Vesper, установивший канальные обеззараживатели TION Eco с системами мониторинга качества воздуха на многих своих объектах, в частности в домах Brodsky и Cloud Nine, обещает покупателям квартир «чистейший воздух, сравнимый по качественным характеристикам с горным».

И это один из лучших способов повысить лояльность клиентов: ничто так не подкрепляет их доверие, как забота о здоровье.

 

 

Бризер в каждый дом

Компания ТИОН первой в России создала бризеры — компактные приборы с многоступенчатой фильтрацией для приточной вентиляции.

«Бризер, который наша компания первой придумала и выпустила в России, был создан для борьбы с духотой, — рассказал генеральный директор группы компаний ТИОН Станислав Козлов (на фото). — Этот прибор избавляет от необходимости открывать окно. В итоге нет шума, аллергенов, пыли, неприятных запахов с улицы, поскольку наш прибор обладает многоступенчатой системой фильтрации и очистки. Никакие вирусы не попадут. При этом мы учли климатические особенности нашей страны: эти приборы имеют подогрев воздуха, чтобы в зимний период в помещениях не было холодно».

  

 

Бризеры очищают поступающий извне воздух от аллергенов, пыли, пыльцы растений, пуха, запахов, бактерий и вирусов, мелкодисперсных частиц, при необходимости подогревают и подают его внутрь помещения. Пользователь может выбрать нужные ему фильтры, исходя из потребностей и состояния воздуха.

Устройствами можно управлять вручную со смартфона или пульта, или оставить работать бризер в автоматическом режиме с помощью системы умного микроклимата (базовые станции TION MagicAir).

Можно выбрать модель с учетом потребностей и особенностей помещения:

● TION Бризер 4S — флагман с 6-ю скоростями притока воздуха и максимальной производительностью 140 м³/ч. Имеет режимы «турбопроветривание» и «работа по расписанию», защищает от шумов с улицы. Размеры — 52×45×20 см, вес 8,2 кг. Предусмотрено 4 комплектации. Работает тихо и выдерживает температурные перепады климата от -40 °С до +50°С.

  

   

● TION Бризер Lite — модель с 6-ю скоростями притока воздуха, максимальной производительностью 100 м³/ч. Обладает компактными размерами 26×26×13 см и весом 3,5 кг. Работает при температуре от -25 °С до +50 °С.

  

 

Каждый год ТИОН увеличивает объем выпуска продукции, совершенствует существующие и разрабатывает новые решения.

 

В 2024 году компания представит новую модель бризера

Прибор будет иметь 4 комплектации, в двух из которых в бризер уже встроены датчики измерения параметров качества воздуха (температура, влажность, концентрация углекислого газа, мелкодисперсных частиц PM2.5, целевая температура подаваемого в помещение воздуха) и цифровая панель индикации.

Новинка обладает компактными размерами и стильным дизайном, управляется со смартфона и уже в базовой комплектации может быть интегрирована в систему умного дома.

 

Как измерить качество воздуха

Чтобы всегда быть в курсе состояния микроклимата, можно установить дома или в офисе базовую станцию TION Magic Air — она подскажет, когда пора проветрить помещение и подкорректировать другие важные параметры.

«Мы придумали систему Magic Air, с ее помощью можно управлять устройствами TION в квартире в автоматическом режиме. Датчики передают информацию в облако, после чего обратно к очистителю или бризеру поступает команда на изменение режима работы, — поясняет Станислав Козлов. — Система умного микроклимата TION Magic Air помогает не только поддерживать в авторежиме оптимальные показатели качества воздуха, но и сокращать расходы на электричество за счет управления приборами».

 

 

Мониторинг качества воздуха помогает жильцам увидеть, в каком состоянии находятся параметры микроклимата. Прибор регулярно отслеживает уровень углекислого газа, концентрацию частиц PM2.5 и PM10, температуру, влажность. При превышении определенного порога значений он подаст сигнал подключенным к нему устройствам TION и обеспечит приведение воздушной среды в норму.

Также ТИОН отдельно создал и постоянно совершенствует систему Magicair.PRO, которая осуществляет мониторинг и энергоэффективное управление микроклиматом и качеством воздуха на объектах коммерческой и жилой недвижимости, промышленных и социальных объектах.

 

Для новостроек и не только

Разработанный специалистами ТИОН клапан инфильтрации воздуха TION КИВ BASE фильтрует входящий воздух и имеет механическую регулировку заслонки.

  

  

Клапан решает задачу притока свежего воздуха в помещение, работает за счет естественной тяги вытяжной вентиляции в доме. Клапан подает в дом приточный воздух, очищает его от крупной пыли: класс фильтрации не ниже G4, задерживает шум с улицы. При этом в закрытом состоянии устройство не пропускает воздух, защищая от неприятного свиста и сквозняков. TION КИВ BASE работает при низких температурах: не промерзает, на нем не образуется наледь и конденсат.

Клапан инфильтрации воздуха TION КИВ BASE не требует подключения электричества и может быть смонтирован как на этапе строительства или ремонта, так и по его завершении. Клапан устанавливают в жилых и подсобных помещениях, в многоквартирных и частных загородных домах. Подходит для замены стандартных КИВов (клапанов инфильтрации воздуха) от застройщика и как временное решение перед установкой бризера.

TION КИВ BASE представлен в трех цветовых решениях: серый, белый, черный, — что позволяет подобрать устройство в зависимости от интерьерных особенностей помещения.

Клапан инфильтрации воздуха обеспечивает нормы воздухообмена в помещении, согласно СП 60.13330.2020

  

 

Еще одно решение для застройщиков — канальные бактерицидные установки TION Eco с комплексной очисткой воздуха для систем приточной вентиляции зданий всех назначений. Они применяются для обеспыливания, очистки воздуха от вредных веществ, а также как бактерицидный фильтр обеззараживания для ветки рециркуляции при организации вентиляции помещений на производственных, социальных и коммерческих объектах и в жилых домах.

 

 

Оборудование работает в комплексе как бактерицидная установка обеззараживания и канальный фильтр с функцией фильтрации воздуха и газоочистки.

Установка очищает воздух от всех типов загрязнителей: бактерий и вирусов, аллергенов, выхлопных газов и запахов мелкодисперсной пыли, плесени.

Приборы TION Eco эффективно очищают воздух в ряде элитных московских жилых комплексов:

• ЖК Bunin (девелопер Vesper);

• ЖК Chekhov (Vesper)

• ЖК Nabokov (Vesper)

• ЖК Жизнь на Плющихе (AO Strabag);

• ЖК Оливковый дом (ДОНСТРОЙ);

• ЖК Brodsky (Vesper)

• ЖК Cloud Nine (Vesper)

• ЖК Дом с атлантами (BMC);

• ЖК Абрикосов (MR Group);

• ЖК Столешников (BMC);

• Квартал Сколково Парк для Жизни (Milllhouse)

и других.

 

 

Девелоперы и застройщики сегодня стремятся заложить оборудование, создающее здоровый микроклимат в помещениях уже на стадии проекта. Впрочем, покупатели и пользователи квартир могут при желании и необходимости дополнить эту «базу», купив, например, увлажнитель воздуха TION Iris, очистители линейки TION IQ или обеззараживатель воздуха TION Clever.

  

 

«Чтобы быть пользователем приборов ТИОН специальные навыки не нужны — мы все продумали! Все устройства управляются либо с пульта, либо в нашем приложении. Каждый человек выбирает наше оборудование исходя из потребностей и нужд, — рассказал генеральный директор группы компаний ТИОН Станислав Козлов. — Те, кто живут в экологически неблагоприятных районах мегаполисов обращаются за бризерами, чтобы проветривать при закрытых окнах. Семьи с маленькими детьми и те, кто страдает от аллергии, предпочитают очистители TION IQ. А в зимний сезон отопления сложно представить жизнь без увлажнителя».  

Кроме оборудования для вентиляции, очистки и обеззараживания воздуха для жилых объектов, группа компаний ТИОН предлагает застройщикам и девелоперам готовые и эффективные решения для обустройства медицинских учреждений и ЛПУ, школ и детских садов, ресторанов и кальянных, отелей и глэмпингов, офисных центров и коворкингов, а также ИЖС и производственных помещений.

 

Ознакомиться с оборудованием ТИОН и получить комплексную консультацию специалистов можно на тематическом стенде компании «ЖК ТИОН» (Павильон №1, стенд 1B13) на выставке «Мир Климата–2024» с 27 февраля по 1 марта в ЦВК «Экспоцентр» (Москва), а также на сайте ТИОН. + 7 (499) 110-90-07. b2b@tion.ru

  

Реклама. АО «Тион Умный микроклимат». ИНН: 5408281283

 

     

   

    

  

   

Другие публикации по теме:

Первый в мире бризер, ноу-хау по очистке воздуха и миллионы довольных людей: лидер российского рынка умного микроклимата отмечает 17-летие

Правительство намерено снизить финансовую нагрузку при проектировании и строительстве энергоэффективных МКД

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

Предложения по развитию методологии оценки умных многоквартирных домов

Опубликована третья редакция методологии присвоения классов умным многоквартирным домам

Уточнен перечень МКД, не подлежащих оснащению приборами учета используемых энергетических ресурсов

В России более 2,5 тыс. домов возводится с классом энергоэффективности А и выше

Зеленая повестка в строительстве и управлении недвижимостью на РСН–2023

ДОМ.РФ и Сбербанк анонсировали разработку финансовых инструментов для поддержки «зеленого» строительства

Виталий Мутко: доля домов, соответствующих «зеленому» стандарту, в ближайшие восемь лет вырастет в России с 5% до 20%

Росстандарт опубликовал ГОСТ Р Здания многоквартирные жилые «зеленые»

Схемы теплоснабжения будут разрабатываться с учетом программы развития электроэнергетических систем России

ДОМ.РФ: сертификаты соответствия жилых зданий недавно утвержденному «зеленому» стандарту начнут выдавать в ближайшее время