Оффтоп Alexander Gornyi
4 691

Стартап дня: проект по продаже недвижимости PurpleBricks

Директор по стратегии и анализу Mail.Ru Group Александр Горный каждый день рассказывает о примечательных проектах.

В закладки

Похожих проектов в мире много, английский PurpleBricks — не самый большой и не самый известный, но зато на родине уже зарабатывает, а не инвестиции тратит.

Стартап решает боль клиентов при продаже недвижимости. Вне зависимости от страны, проблема везде одинакова: риэлторы необходимы или почти необходимы, денег берут много, а работают плохо. При этом «много» — это проценты стоимости жилья, $5-6 тысяч — совершенно нормальная ставка.

PurpleBricks и его аналоги считают причиной высокой цены плохую работу. Риэлтор заключает мало сделок, а кушать хочет. Если он возьмет с клиента $500 вместо $5 тысяч, то количество клиентов сопоставимо не вырастет, так как агенты не умеют себя рекламировать. А если вдруг дома на продажу все-таки появятся, то риэлтор их не продаст: он просто не успеет со всеми поговорить и съездить на показы.

Стартапы за счет масштаба и инвесторских денег разрывают оба порочных круга. PurpleBricks берет фиксированную тысячу фунтов за продажу дома, вместо 2-3% рыночной комиссии. Профессиональный отдел маркетинга приводит аудиторию, благо такую экономию промотировать легко.

Один агент в полях получает много клиентов, но дома система распределяет по принципу географической близости, далеко никто не ездит, время в дороге не теряет. Кроме того, хорошая CRM и мобильное приложение работают лучше памяти и блокнота. Риэлтор не забывает о встречах и обещаниях перезвонить, а клиент реже его отвлекает — он всё и так в телефоне видит.

У PurpleBricks экономика сошлась. За последнее полугодие стартап заработал в Великобритании 40 млн фунтов, чуть больше половины выручки ушло на непосредственно продажи: зарплаты агентов и рекламу недвижимости. Вторую половину разделили маркетинг, начальство, программисты и 10% чистой прибыли. Два года назад компания вышла в Австралию, год назад в США, там и там растет, но пока масштаб маленький. Под американский рынок PurpleBricks получил последние инвестиции — $177 млн.

#стартапдня

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Alexander Gornyi", "author_type": "self", "tags": ["\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u0434\u043d\u044f"], "comments": 20, "likes": 17, "favorites": 35, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 35596, "is_wide": false }
{ "id": 35596, "author_id": 121721, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/35596\/get","add":"\/comments\/35596\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/35596"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791 }

20 комментариев 20 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
10

Директор по стратегии и анализу Mail.Ru Group Александр Горный каждый день покупает себе новый стартап.

Ответить
3

В условиях российской экономики - это чаще всего "стартап дна"!

Ответить
1

40 тысяч сделок за полгода? По ~220 сделок в день?

Ответить
0

Интересно, как у них с оценкой объектов.

Ответить
1

а какие проблемы? алгоритмы машинного обучения позволяют решать задачу оценки объектов недвижимости без особых проблем. если не ошибаюсь, некоторые алгоритмы как раз и родились в 80-е как решение этой задачи :)

Ответить
1

эм.
то есть?
как ваш "магический алгоритм" оценит две квартиры одинаковой площади одинаковой планировки на одном этаже в разных углах здания, где с одной стороны открывается вид на океан, а другая смотрит на не очень красивый район, но там ремонт изысканнее?

Ответить
0

не мой.
но да, оценит, конечно. другое дело, что вы можете не согласиться с оценкой.

Ответить
0

Ой, эта вера в мегичность технологий при непонимании сути. Ну оценит нереалистично, так в чем смысл, можно и пятилетнего ребенка попросить оценить.

Ответить
0

причем тут вера и причем тут магичность? и кто тут не понимает суть?
еще раз, медленно: некоторые алгоритмы машинного обучения возникли как раз как результат работы математиков над задачами вида "оценка стоимости большого количества объектов недвижимости".
нужны подробности? ок: бостон, начало 1980-х.
теперь совсем на пальцах, изрядно утрируя: все эти бигдаты-питоны-деревья-бустинги потому и существуют, что где-то чиновники и представители бизнеса захотели получить ответ на вопрос "сколько это стоит?" - и, собственно, получили.
разумеется, можно и ребенка попросить оценить. дело за малым: чтоб этот ребенок давал более или менее точную оценку для большого массива данных.

Ответить
0

Стоп. Если "машинное обучение" дает оценку на основе формальных показателей вроде "средняя стоимость квартир в этом районе этой же площади, домов этой же этажности, + учет инфраструктуры и т.п." и предлагает медианное значние -- это одно. И тут у меня вопросов нет. Иди анализируй авито и составь свою модель стоимости.

НО! Эта цена никак не учитывает "внутренности", которые могут влиять на цену и очень значительно, но, что в общем никак не формализовать массово. Собственник сделал шумоизоляцию всей квартиры. Цена выше средней. Или в квартире дорогой ремонт из дизайнерских элементов. Стоимость выросла. и т.п.

Т.е. это будет не реальная оценка, а "типовая" же.

Ответить
0

То что вы описали, под это больше подойдет алгоритм обхода красно-черных деревьев чем ML, даже наоборот ML тут все испортит

Ответить
0

Мне, это ни о чем не говорит
И все же я очень сомневаюсь в адекватности оценок недвижимости вторичного рынка автоматическим путем. Первичка еще куда ни шло. Но вот на лестничной клетке у вас живет алкаш и подъезд исписан маркерами и непрезентабелен и опасен в целом. А по объявлению "на авито" это не узнать. Ну и прочее

Ответить
0

я отвечал на комментарии выше)(Eugene)
я не против автоматической оценки недвижимости, но для такой оценке нужно точно и честно собирать все параметры и само собой для оценки их должно быть много. Что-то похожее делают в carPrice. ML тут лишен

Ответить
0

ни о чем не говорит, но тем не менее вы пришли сюда со своим экспертным скептицизмом.
логично, да.

разумеется, никто в явном виде не будет закладывать в модель параметры вида "паркет похрустывает" или "за стенкой бухарик живет". более того, это и не требуется. более того, при реальной работе любую оценку, полученную быстро при помощи некоего алгоритма, можно скорректировать вручную при необходимости.

Ответить
0

вы пришли сюда со своим экспертным скептицизмом

Я не разбираюсь в машинном обучении, но с логикой и алгоритмами у меня окей.

Какой смысл, например, в оценке квартиры, если она от застройщика стоит 4 500 000, например, но, хозяин хочет за нее 7 000 000, потому что через дорогу заложили новую школу месяц назад, и у него дизайнерский ремонт и дорогая электроника. Он должен в объявлении описывать все модели телевизоров, датчиков, стиральных машин, марку и тип паркета из красного дерева, метраж плитки итальянской и штрихкод для автоматической оценки? Иначе в чем будет смысл авто оценки, если она даст какую-то вилку +\-30%?

Ответить
0

+/-30% - вот эту дельту вы откуда взяли? сами придумали? а какое отношение она имеет к реальным моделям?

зы.и да, важный момент: в отдельных артефактных случаях вылеты наверняка могут быть; но речь о тысячах, десятках тысяч, сотнях тысяч объектов...

Ответить
0

Работаем над алгоритмами оценки недвижимости.
Как заметил Александр Другой: сбор данных самая важная и трудоемкая часть работы.

И даже оценка, которая не включает всех нюансов, облегчает выбор, т.к. позволяет отсеять неподходящие варианты.
Например, опасность района мы учитываем в оценке уже сейчас.

Технически можно оценить и вид из окна, и состояние квартиры. Но для этого нужны: точное расположение(адрес, этаж, номер квартиры), планировка, план местности, качественные и действительные фото.

Ответить

Комментарий удален

–1

Ага. Вид на океан -- голые стены. Вид на помойку -- ремонт с красным деревом, позолотой и домашним кинотеатром. В виде на океан воняет канализацией. В виде на помойку трещина на стене на кухне. Вперёд. Ваш ход. Оцените автоматически.

Ответить

Комментарий удален

0

Эм, "как правило" и "риэлтор"?
Мы точно говорим про автоматическую оценку недвижимости и машинное обучение? Видимо, нет.

Ответить

Комментарий удален

–1

Коллеги, интересуюсь стартапами в недвижимости - и слежу за блогом http://www.mikedp.com/articles/2018/3/6/2018-emerging-models-in-real-estate-report. Реально интересные обзоры - как я понял, автор сам был одним из топов проекта в Новой Зеландии. К России применимо не все, но анализ там очень глубокий (по крайней мере, глубже в открытом доступе я не нашел). Это не проплаченная реклама :) а рекомендация читателя "в тему".

Ответить

Комментарий удален

0

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Приложение-плацебо скачали
больше миллиона раз
Подписаться на push-уведомления