Крупный дальневосточный застройщик автоматизировал ценообразование с помощью ИИ, оптимизировал продажи и снизил трудозатраты
В условиях колебаний рыночных цен на недвижимость, застройщики все чаще обращаются к технологиям, способным оптимизировать ключевые бизнес-процессы. Компания «Восточный луч» внедрила систему динамического ценообразования от Сбер Бизнес Софт, чтобы автоматизировать расчет цен и повысить точность прогнозирования спроса.
«Восточный луч» — девелоперская компания, работающая на Дальнем Востоке. Основана в 2015 году в рамках президентской программы «Жилье для российской семьи», специализируется на быстром возведении комфортного, качественного и при этом доступного жилья.
Почему «Восточный луч» решил изменить подход к ценообразованию
Раньше отдел продаж компании вручную анализировал данные о спросе, обновлял таблицы в Excel и корректировал цены, опираясь на интуицию и рыночные тренды. Такой метод требовал значительных временных затрат и не всегда обеспечивал оптимальные решения.
Как проходило внедрение
Шаг 1. Предварительное исследование и анализ данных
На первом этапе специалисты провели сбор и обработку ключевых данных, необходимых для работы алгоритма. В анализ вошли:
- История продаж компании — информация о скорости реализации квартир, популярности планировок, динамике спроса;
- Рыночные данные — объявления о продаже жилья, ипотечные ставки, конкурентная среда;
- Геопризнаки локаций — особенности районов застройки, инфраструктура, транспортная доступность;
- Статистика с портала Дом.рф — агрегированные данные по рынку недвижимости.
Цель этапа — выявить закономерности ценообразования и определить факторы, влияющие на ликвидность объектов.
Шаг 2. Разработка и настройка алгоритма
На основе собранных данных была создана математическая модель, которая:
- Анализировала текущий спрос и прогнозировала изменения;
- Учитывала ликвидность разных типов квартир;
- Формировала рекомендации по ценообразованию и экспозиции лотов (например, временное снятие с продажи части квартир для создания искусственного дефицита).
Система прошла первоначальное тестирование на исторических данных, чтобы проверить точность прогнозов.
Шаг 3. Тестирование и интеграция в рабочие процессы
Финальный этап включал:
- Пилотное внедрение — система начала работать параллельно с традиционными методами ценообразования, чтобы сравнить результаты;
- Корректировку алгоритмов — после первых недель использования были уточнены параметры для более точных рекомендаций;
- Обучение сотрудников — команда отдела продаж научилась интерпретировать данные системы и применять их в работе.
Общее время внедрения составило около двух месяцев, после чего система была полностью интегрирована в бизнес-процессы компании.
Как работает система
В своей работе система учитывает скорость продажи квартир, ликвидность квартир в ассортименте, динамику рынка и особенности локации. Она выдает рекомендации по экспозиции квартир, формируя дополнительный спрос за счет искусственного дефицита и избегая вымывания отдельных планировок. Основная цель управления экспозицией — определение наиболее ликвидных квартир и равномерное распределение их на конец срока продаж.
ИИ анализирует спрос и предлагает:
- оптимальные цены;
- рекомендации по экспозиции квартир (например, создание искусственного дефицита для стимулирования спроса);
- равномерное распределение ликвидных лотов.
Внедрение динамического ценообразования позволило «Восточному лучу» не только оптимизировать внутренние процессы, но и укрепить позиции на конкурентном рынке. Этот опыт демонстрирует, как современные технологии помогают