Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
Все новости
+

Ценообразование в девелопменте: автопилот или ручное управление?

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

+

Будущее цифровизации: инновации, технологии и стратегии для успешной трансформации компаний

Этой актуальной теме посвящено интервью генерального директора Formind, эксперта по цифровой трансформации Павла ГУШТЮКА.

  

Фото: www.spbexp.ru

 

— Павел, какие преимущества получает застройщик при переходе на цифровизацию закупок?

— Застройщики, стремящиеся к оптимизации своих процессов и повышению конкурентоспособности на рынке, несомненно, обнаружат многочисленные преимущества при переходе на цифровизацию закупок. Подчеркну ключевые аспекты.

Во-первых, одним из заметных преимуществ является повышение эффективности и сокращение времени закупок, благодаря автоматизации процессов, предоставляемой цифровыми платформами. Это позволяет существенно ускорить обработку документации, отслеживание поставок и контроль качества товаров.

Во-вторых, стоит отметить снижение затрат, связанное с использованием цифровых инструментов. Процесс сбора предложений от поставщиков и сравнения цен становится гораздо проще и быстрее, что также сокращает административные издержки и снижает риск ошибок.

В-третьих, нельзя не упомянуть улучшение контроля и прозрачности во всех этапах процесса закупок. Цифровые инструменты облегчают аудит и помогают предотвратить коррупцию и мошенничество, делая процессы более надежными и прозрачными.

Далее. Использование цифровых систем для закупок позволяет упростить анализ данных, автоматически собирая и обрабатывая большие объемы информации. Это помогает принимать обоснованные решения и выявлять возможности для оптимизации.

К тому же, цифровые платформы способствуют улучшению отношений с поставщиками, повышая прозрачность и открытость. Это создает основу для долгосрочных партнерских отношений и роста качества поставок.

Цифровые системы также обеспечивают доступ к более широкой сети поставщиков, увеличивают возможности выбора и конкуренцию, и тем самым могут привести к снижению цен и улучшению качества товаров.

 

Павел Гуштюк

 

Важно подчеркнуть и экологическую составляющую внедрения цифровых решений. Переход на цифровые системы в закупках снижает потребность в бумажном документообороте, оптимизирует логистику и позволяет выбирать поставщиков на основе их экологической политики и практики, что способствует сохранению окружающей среды.

Следует также уделить внимание гибкости и масштабируемости, которые предоставляют цифровые решения. «Цифра» позволяет застройщикам быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и масштабировать свои закупочные операции в соответствии с ростом компании.

Цифровые платформы закупок легко интегрируются с другими корпоративными системами, например, такими как ERP, управление проектами и финансовыми системами. Это обеспечивает централизованный контроль над всеми процессами и операциями — еще одно существенное преимущество.

Безопасность и защита данных также являются важными аспектами при использовании цифровых решений для закупок. Они предлагают улучшенную безопасность данных и соблюдение нормативных требований, что снижает риск утечки конфиденциальной информации.

Кроме того, цифровые инструменты сокращают возможность совершения ошибок, связанных с человеческим фактором, повышая точность и надежность закупочных процессов. Это важный момент, который позволяет компаниям снижать риски и улучшать качество своей работы.

Наконец, не стоит забывать о том, что цифровая трансформация закупок помогает застройщикам укрепить свой имидж современной и инновационной компании, что способствует привлечению новых клиентов и партнеров.

Таким образом, цифровизация закупок дает застройщикам возможность эффективно управлять своими ресурсами, обеспечивая конкурентоспособность на рынке и способствуя долгосрочному успеху компании.

 

Фото: www.dzeninfra.ru

 

— Что нового в отрасли для взаимодействия со строительным персоналом?

— Несомненно, в современной строительной отрасли появляются революционные и эффективные решения, которые способствуют более гармоничному взаимодействию со строительным персоналом и повышению продуктивности.

Перечислю самые выдающиеся, с моей точки зрения, инновации.

1. Применение мобильных приложений и облачных технологий. Интуитивно понятные мобильные приложения и облачные сервисы позволяют упростить коммуникацию, обмен документами и управление проектами. Благодаря этому строительный персонал получает доступ к актуальной информации, что обеспечивает более гибкое и оперативное решение возникающих задач.

2. Использование виртуальной и дополненной реальности. Технологии VR и AR применяются для обучения, тренировки и визуализации строительных проектов. Они помогают работникам лучше представлять задачи и ожидания, сокращая время на выполнение работ и минимизируя риск ошибок.

3. Внедрение IoT (Интернет вещей) и носимых устройств. Такие IoT-устройства и носимые гаджеты, как умные очки или каски с дополненной реальностью, предоставляют строительному персоналу дополнительную информацию и помощь во время выполнения задач на объекте. Это способствует оптимизации рабочих процессов и снижению рисков на рабочем месте.

4. Применение бионических экзоскелетов. Эти инновационные устройства, предназначенные для усиления физических способностей строителей, облегчают выполнение тяжелой работы, повышая производительность и снижая риск травм.

 

Фото: www.webpulse.imgsmail.ru

 

5. Внедрение цифровых двойников зданий. Виртуальные модели объектов позволяют рабочим лучше понимать задачи, следить за изменениями в проекте и оптимизировать процессы строительства.

Вследствие этого передовые технологии и инновационные решения играют ключевую роль в улучшении взаимодействия со строительным персоналом и повышении эффективности работы на объектах. Эти передовые подходы позволяют создавать безопасное и продуктивное рабочее окружение, в котором строительный персонал может постоянно развиваться, адаптироваться к изменениям и внедрять инновации и новые технологии.

Современное управление ресурсами и координация проектов с использованием искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения дополнительно способствуют оптимизации рабочих процессов и принятию более обоснованных решений. Это позволяет компаниям повышать свою конкурентоспособность на рынке и предлагать более эффективные, экологически устойчивые и инновационные строительные решения.

Благодаря этим передовым технологиям и инновационным решениям, отрасль строительства постоянно совершенствуется и предлагает новые возможности для взаимодействия и развития строительного персонала. Это в свою очередь повышает качество объектов и степень удовлетворенности заказчиков, что является ключом к успеху в долгосрочной перспективе.

 

Фото: www.7bim.ru

 

— Насколько влияют на цифровую трансформацию санкционные меры?

— Безусловно, они оказывают влияние на экономическую и политическую ситуацию в мире и в определенной степени влияют на процесс цифровой трансформации в различных отраслях. На примере ряда ключевых аспектов я постараюсь продемонстрировать, как санкции могут влиять на цифровую трансформацию.

Первый аспект — ограничение доступа к передовым технологиям. Снижается доступ к высокотехнологичному оборудованию, программному обеспечению и технологическим инновациям для стран и компаний, находящихся под санкциями. В результате этого затрудняется внедрение передовых цифровых решений и медленнее идет процесс цифровой трансформации.

Не менее важный аспект — ослабление международного сотрудничества. Санкции снижают уровень международного сотрудничества и обмена опытом в области цифровых технологий и новых открытий. Это, несомненно, замедляет развитие и применение инновационных решений на глобальном уровне.

Нельзя обойти и такой аспект, как влияние на инвестиции. Сложности, связанные с санкциями, влияют на инвестиционную привлекательность компаний и отраслей, что в свою очередь снижает объемы инвестиций в развитие цифровых технологий и инфраструктуры.

Следует обратить внимание и на рост цен на технологические продукты и услуги. Антироссийские санкции привели к увеличению цен на технологические продукты и услуги, что снижает их доступность и затрудняет возможность использования цифровых решений для компаний и пользователей.

Однако стоит отметить, что санкции также могут стимулировать развитие отечественных технологий и решений. Это способствует развитию местных IT-отраслей и ускорению процесса цифровой трансформации на национальном уровне.

В целом, хотя санкционные меры и оказывают влияние на цифровую трансформацию, они также могут активизировать развитие местных инноваций и альтернативных решений. Влияние санкций на цифровую трансформацию будет в значительной степени зависеть от политической стабильности, экономической устойчивости, а также способности страны в целом и конкретных компаний адаптироваться к новым условиям и разрабатывать собственные технологии.

 

Фото: www.rcbc.ru

 

— Много ли в стране отечественных разработчиков IT и где их обучают?

— Россия является одной из крупнейших стран с большим количеством талантливых разработчиков в сфере информационных технологий и программирования. Согласно данным различных исследований и рейтингов, Россия занимает ведущие позиции в мире по количеству высококвалифицированных специалистов в области IT.

Обучение российских разработчиков проходит в различных образовательных учреждениях страны. Из них можно выделить следующие.

Высшие учебные заведения. Многие технические и прикладные вузы России предлагают специализированные программы обучения в области информационных технологий, программирования и компьютерных наук. К числу таких университетов относятся Московский физико-технический институт (МФТИ), Московский институт электронной техники (МИЭТ), Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Санкт-Петербургский политехнический университет им. Петра Великого, Новосибирский государственный университет и многие другие.

Специализированные школы и курсы. В последние годы стали популярными различные курсы и образовательные программы по программированию, веб-разработке и другим областям IT. Они дают возможность получить знания и навыки в сжатые сроки и охватывают разнообразные направления, такие как Java, Python, C++, веб-разработка и мобильные приложения.

Онлайн-платформы и дистанционное обучение. Интернет предоставляет широкие возможности для обучения разработчиков на разных языках программирования и технологиях. Многочисленные онлайн-курсы, образовательные платформы и сервисы, такие как Coursera, edX, Stepik, Hexlet, Skillbox, Skillfactory,GeekBrains и другие, предлагают качественное обучение силами ведущих преподавателей и экспертов.

Конференции, семинары и хакатоны. Российские разработчики активно участвуют в различных мероприятиях на профессиональной сцене, таких как конференции, семинары, воркшопы и хакатоны. Эти мероприятия способствуют обмену опытом, расширению профессиональной сети, обсуждению новых технологий и совместному решению проблем. Многие из них проводятся как в офлайн-, так и в онлайн-форматах, что делает их доступными для широкого круга специалистов.

Самообразование и самостоятельное изучение. Необходимо также учитывать, что многие разработчики в России самостоятельно изучают программирование и различные технологии. Благодаря доступу к большому количеству ресурсов, книг, видеоуроков и онлайн-курсов специалисты могут развивать свои навыки и знания без привязки к формальному образованию.

Россия богата талантливыми разработчиками, обучаемыми в различных форматах и образовательных учреждениях. Это позволяет нашей стране сохранять ведущие позиции в мире в области IT и продолжать развивать высокотехнологичный сектор экономики.

 

Источник: www.ivnovostroiki.ru

 

— Каким Вы видите рынок отраслевой цифровизации в России через год-два? В каких регионах этот процесс, с Вашей точки зрения, будет проходить наиболее активно?

— В последние годы Россия активно развивает процессы цифровизации и внедрение передовых технологий в различных отраслях экономики. Это стало возможным благодаря ряду факторов и тенденций, которые определяют направление и динамику роста рынка.

Давайте рассмотрим ключевые аспекты, которые могут оказать влияние на рынок цифровизации в России в ближайшие годы. Тенденции и прогнозы в этой сфере, на мой взгляд, выглядят так.

1. Государственная поддержка. Российское правительство в значительной степени способствует развитию цифровой экономики, предлагая стратегии и программы, такие как «Цифровая экономика Российской Федерации» и «Национальная технологическая инициатива». Эти инициативы создают основу для развития цифровой инфраструктуры и повышения конкурентоспособности российских компаний на глобальном рынке.

2. Развитие отечественного образования и научных исследований. Наращивание усилий в области образования и научных исследований позволяет России готовить высококвалифицированные кадры, способные поддерживать развитие и внедрение цифровых технологий в различных сферах экономики.

3. Расширение доступа к цифровой инфраструктуре. Улучшение интернет-соединения и развитие сетей 5G в России обеспечивают благоприятные условия для широкого внедрения цифровых технологий, таких как облачные сервисы, IoT, блокчейн и другие инновационные решения.

4. Активное развитие технологических кластеров. Россия создает и поддерживает технологические кластеры, такие как Сколково, Иннополис и Академгородок. Эти центры стимулируют инновационный бум, развитие инфраструктуры и внедрение передовых технологий в экономику страны.

5. Развитие цифровых навыков населения. Растущая популярность образовательных программ и курсов, направленных на развитие цифровых навыков, повышает техническую грамотность населения и способствует быстрому принятию и адаптации к новым технологиям.

6. Увеличение внедрения искусственного интеллекта и автоматизации: В последние годы происходит активное развитие искусственного интеллекта и автоматизации процессов в российских компаниях. Это может привести к значительным изменениям во многих отраслях, создавая новые возможности и определенные вызовы для рынка труда и экономики в целом.

7. Региональные особенности. В таких мегаполисах, как Москва, Санкт-Петербург, Казань, Новосибирск, Екатеринбург и ряд других крупных городов, процесс цифровой трансформации будет идти быстрее из-за наличия развитой инфраструктуры, научных и образовательных центров, а также высокого спроса на цифровые технологии и услуги.

   

Фото: www.zsrf.ru

 

Исходя из анализа текущих тенденций и прогнозов, можно сделать вывод, что рынок цифровизации в России в ближайшие годы продолжит активно развиваться. Ожидается усиление государственной поддержки, дальнейшее развитие технологических кластеров и инфраструктуры, повышение уровня образования и научных исследований, а также адаптация к вызовам глобальной экономики. Все это будет способствовать ускорению процесса цифровой трансформации и дальнейшему росту рынка цифровизации в России.

В связи с этим в течение ближайшего года мы ожидаем усиления активности в области цифровизации в таких крупных городах и индустриальных регионах, как Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань и Новосибирск, а также в южных мегаполисах Краснодаре и Сочи. Здесь будет продолжаться внедрение цифровых технологий в промышленности, транспорте, здравоохранении, образовании и государственном управлении.

А в течение нескольких лет мы можем ожидать расширения географии цифровизации в других, не таких крупных, городах и регионах. Вполне возможно, что это будет связано с увеличением государственных инвестиций в развитие цифровой инфраструктуры и поддержкой местных инициатив.

Особое внимание будет уделяться сельскому хозяйству, девелопменту, добывающей промышленности и другим отраслям, где цифровые технологии могут значительно повысить эффективность и снизить затраты.

 

— Павел, спасибо за очень интересный разговор. Успехов!

 

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

На конференции Сбера Оксана Дунина рассказала, что мешает российским застройщикам цифровизироваться

Михаил Мишустин: Цифровые платформы — драйвер развития технологических отраслей, включая строительство

Эксперты: трехмерная визуализация и дополненная реальность станут основными направлениями цифровизации продаж

Застройщики: ТИМ определят будущее строительной отрасли Росси

Онлайн-продажи станут стандартом отрасли

ТИМ и BIM в жилом девелопменте обсудят на РСН–2023

Цифровизация в девелопменте на РСН–2023

На московских стройках вскоре запустят новый сервис «Цифровой диспетчер»

Цифровизация девелопмента в 2023 году ускорится на всех стадиях — от проектирования и строительства, до продаж и эксплуатации