{"id":14287,"url":"\/distributions\/14287\/click?bit=1&hash=1d1b6427c21936742162fc18778388fc58ebf8e17517414e1bfb1d3edd9b94c0","title":"\u0412\u044b\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434","buttonText":"","imageUuid":""}

Как мы придумали b2b платформу подбора ипотечных решений, которая работает лучше, чем кредитный специалист*

Сразу оговорюсь, что понимаю, что «лучше» — это достаточно абстрактный показатель, мы для сравнения используем показатель одабриваемости ипотечного кредита, то есть отношения числа одобренных ипотечных заявок к общему числу заявок, поданных на рассмотрение. Этот показатель является закрытым и относится к KPI банковских сотрудников, однако, даже в «BigGreen банке» он составляет не более 60%-70%, а в среднем «по рынку» находится в диапазоне 40%-50% (данные получены в ходе опроса руководителей ипотечных отделов банков)

Также уточню, что мы понимаем, что создали платформу, которая может привести к сокращению персонала в строительных компаниях и агентствах недвижимости, так как каждый сотрудник нашего клиента, подключившись к платформе, становится минимум в три раза эффективнее. Однако, только именно создание цифровыми компетенциями позволит сделать бизнесы по-настоящему эффективными.

Информацию я постараюсь преподносить в формате: вначале Executive Summary (ES) – 80% информации/20% текста, затем Drill Down (DD) – если есть время и хочется почитать подробнее

ES: используйте свой опыт и смотрите на то, что происходит вокруг

В 2015 году мой партнер и основатель banki.shop - Роман Корников, имея на тот момент 8-ми летний опыт работы на ипотечном рынке, на конференции Сбербанка услышал идею цифровой трансформации и “загорелся” ею.

Изначально это была идея цифровой трансформации своей компании, которая занималась ипотечным брокериджем на b2b рынке для агентств недвижимости и строительных компаний. Забегая вперед, скажу, что идея удалась – созданная цифровая компетенция позволила к 2020 году сократить численность штата кредитных специалистов в четыре раза.

ES: забудьте свой опыт, будьте проще

В 2019 году «под капотом» платформы скопилось более 3 тысяч алгоритмов, повторяющих логику лучших кредитных специалистов, каждая кредитная программ 50-ти банков была «препарирована» по 1500 параметрам – мы решили, что стоит идти в мир (продавать платформу) – и дали к ней доступ нескольким компаниям для теста.

Какого же было наше удивления, когда платформой не смог никто воспользоваться, п. – было слишком много параметров и вариантов выбора свойств портрета клиента и объекта недвижимости платформа была непонятна не только для клиента-физика, но и для большинства представителей b2b рынка. Самый частый вопрос, который мы слышали, был: «А это что значит?» - мы слишком ушли в свою экспертность, платформа была слишком сложна. Еще полтора года было потрачено на упрощение (появилось еще полторы тысячи алгоритмов, которые позволили скрывать ненужно в данный момент пользователю)

ES: будьте готовы менять рынок и правила игры

Если вы пошли по нашему пути и фактически пропустили CustDev, но верите в свой продукт – будьте готовы работать с возражениями типа «У нас все и так хорошо» (в нашем случае это были агентства недвижимости и строительные компании) или «Нам нужно как у других решений» (в нашем случае это были банки, которые требовали больше 100 заявок в месяц от нашей платформы). Нам пришлось:

Агентствам недвижимости и строительным компаниям на реальных кейсах показывать, что их «все хорошо» имеет минимум двухкратный потенциал роста, что помимо пятерки базовых банков, есть шестьдесят банков, многие из которых дают лучшие условия.

Банкам, что важно ни сколько заявок банк получает на входе, а какой процент из них доходит, как минимум до одобрения и выяснилось, что итоговое количество одобрений совпадает с тем «как у других», но процент одобрения наших заявок, благодаря актуальности данных о кредитных программах и нейросетевым алгоритмам подбора под конкретные особенности клиента-объекта, составляет не менее 60%, а у большинства «других» - не более 10%.

ES: действуйте по правилам, продавайте раньше, уделяйте больше времени маркетингу и дизайну

Вот только нам приходится большую часть времени собственников и менеджеров по продажам тратить на практическое доказательство эффективности платформы – и это наша «боль», так как мы стремимся к исключительно цифровым решениям, при которых каждую роль, независимо от ее масштаба должен “закрывать” не более чем один человек. А чем лучше дизайн - тем меньше вы получаете возражений.

Я против слепого следования “fake it antill make it” - но я однозначно за монетизацию продукта как можно на более раннем этапе. Как только что-то можно продать, получить на этом выручку, а главное - Пользователей. Именно поэтому каждый новый модуль нашей платформы начинает продаваться сразу после выхода и увеличивает нашу прибыль.

banki.shop- уникальная платформа, но не уникальный пример того, как startup сочетает в себе противоречивые моменты, но именно они помогают продуктам развиваться.

0
2 комментария
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
R sh
Автор

Позволю себе ответить развернуто и прикреплю презентацию (если модерация позволит).
Изначально, начиная работать с продуктом мы решали для себя три задачи (которые, в частности, решил "BigGreenBank", когда вводил систему цифровизации, и уволил по разным оценкам около 40 тыс. сотрудников - тех, кого смог заменить цифровой продукт):
1. Обучение и адаптация персонала (нам нужен был человек минимум с тремя годами опыта работы в ипотеке, которого приходилось обучать еще полгода - соответственно мы несли лишние расходы (забегая вперед отвечу, что мы смогли оптимизировать персонал в данном направлении с 27ми до 5 человек)
2. Глубина знания ипотечных продуктов (при ипотечном кредитовании более 1020 параметров, лучший сотрудник банка не помнит больше 150)
3. Необходимость обновлять данные - (примерно 10%-15% данных обновляется раз в два месяца, если не произошло внешних воздействия: пандемии, смена ключевой ставки и пр.)
- на все эти данные тратиться до 60% рабочего времени, а мы свели это время до 6 минут.

Ответить
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда