Алгоритмы для ценообразования

Сфера строительства характеризуется высоким уровнем конкуренции, что ведет к длительному циклу продаж и требует значительных усилий для удержания стоимости жилья в выгодных пределах. Изменчивая экономическая ситуация ставит перед застройщиками новые задачи, среди которых, к примеру, детальное прогнозирование спроса на недвижимость. Осуществление этого процесса вручную нередко ведет к ошибкам, связанным с ценообразованием. Добиться эффективности продаж можно лишь с использованием современных технологий, требующих значительных финансовых вложений и трудозатрат. Технологии позволяют учесть широкий спектр факторов для формирования оптимальной цены и максимизации прибыли. Каким образом, рассказывает в статье исполнительный директор "Иннодата" Александр Сергиенко.

Особенности функционирования системы интеллектуального ценообразования

Система интеллектуального ценообразования – это методика проектирования модели и вычисления оптимальной стоимости товаров или услуг. С помощью данного решения можно контролировать динамику ценообразования, корректировать цены в зависимости от рыночной ситуации, увеличивать продажи при одновременном сокращении расходов, а также минимизировать влияние человеческого фактора на все процессы.

Функционирование системы базируется на использовании Big Data и нейронных сетей. Специалисты предложили инновационный способ постобработки информации, что обеспечивает высокую эффективность внедрения математических моделей и снижение их погрешности, гарантируя получение более точных результатов.

Система интеллектуального ценообразования помогает спроектировать базовую модель для последующего прогнозирования изменения цен, выявляя все связанные факторы – как прямые, так и косвенные, оказывающие воздействие на процесс.

На следующем шаге происходит создание бизнес-модели, ее оптимизация и анализ, подгонка параметров, влияющих на ее функционирование, а также расширение модели за счет новой информации. Составление рекомендаций по ценам происходит автоматически.

Задачи, которые выполняет система интеллектуального ценообразования

Система позволяет решить три главных задачи:

• Увеличение доходов без роста расходов. Сюда можно отнести максимизацию выручки, рост продаж при удержании расходов на прежнем уровне.
• Повышение конкурентоспособности строительной фирмы. С помощью системы застройщик может быстрее реагировать на рыночную ситуацию, подстраивая под нее цены. Система интеллектуального ценообразования применяется для прогнозирования динамики цен, учета задействованных аспектов процесса и минимизации человеческого фактора. Все это позволяет фирме укрепить свои позиции на рынке.
• Эффективное стимулирование спроса. Система интеллектуального ценообразования дает возможность прогнозирования продаж и выявления идеального временного отрезка для корректировки цен. Процессы происходят в реальном времени, соответственно, все правки вносятся моментально, что позволяет стимулировать совершение сделок клиентами. По всем сделкам формируется ежедневный отчет, а полученные результаты группируются и анализируются. Ценообразование осуществляется в зависимости от прямого спроса на тот или иной объект.

Как работает система интеллектуального ценообразования

Формирование модели в системе производится на основе приблизительно 300 переменных. Результат зависит от сезонности, а также от многочисленных внешних и внутренних факторов, в том числе от динамики валютных курсов.

Первый этап работы системы – создание трех блоков данных. Этот процесс повторяется ежедневно. В него входит создание блоков статистики, прогноза и рекомендаций. Далее мы рассмотрим каждый блок в отдельности.

• Блок статистики. В этом блоке представлен интерактивный отчет, который включает амплитуду продаж, уровень ценообразования, клиентскую активность и т.д. Можно получать отчеты разной степени дифференцированности – как по общим показателям продаж компании, так и по какому-либо объекту недвижимости.
• Блок прогнозирования. В этом блоке содержатся прогнозы по реализации того или иного объекта недвижимости в краткосрочной перспективе. Блок ежедневно обновляется. Результаты блока могут быть уточнены, к примеру, до вероятности продажи отдельной выбранной квартиры.
• Блок рекомендаций. В этом блоке представлены параметры, которые отвечают за рекомендуемую корректировку цен на объекты недвижимости. Все рекомендации формируются на базе встроенных алгоритмов, настройка которых может осуществляться как вручную самим пользователем, так и в автоматическом режиме, на базе полученных сведений.

Результаты генерируются системой на базе инновационных алгоритмов самостоятельного обучения математической модели. Оптимизированные методики помогают построить эффективную аналитическую модель, которая будет учитывать исторические данные. Процесс обучения частично проходит в реальном времени. Период, отмеченный в модели, позволяет заключать сделки с точностью 90%. Если системе доступно более 85% полных данных, то в таком случае она может спрогнозировать максимально точную статистику будущих сделок.

Заключение

Главное преимущество системы, как утверждают ее создатели, заключается в том, что система позволяет повысить доходы за счет грамотного стимулирования продаж, опираясь на реальные показатели спроса. Как следствие, строительный бизнес становится более конкурентоспособным, растет спрос, а потому открываются новые возможности для увеличения прибыли. Компания получает в свои руки инструмент для максимально точного выставления цен и прогнозирования объемов будущих сделок.

Эти результаты становятся возможными за счет применения гибкого подхода к информации, эффективного анализа Big Data в реальном времени. Дополнительным преимуществом является оптимизация трудозатрат, в том числе аналитического отдела компании, который ранее был вынужден все расчеты производить вручную. Для принятия решения такому отделу требовалось порядка суток, что в случае с автоматизированной системой сводится лишь к нескольким минутам. Все это служит мощным импульсом для совершенствования бизнеса.