Искусство цены: как ИИ помогает застройщикам управлять ценообразованием в условиях неопределенности

Доходность девелоперского бизнеса тесно связана с ценами на квартиры. Их изменение может как существенно повысить прибыль, так и обрушить маржинальность проекта. При этом, с 2020 года застройщикам приходится управлять ценами и прибыльностью своих проектов в постоянно меняющихся условиях.

Какие последствия несут ошибки в формировании цен на старте и в процессе продаж? Как технологии на основе искусственного интеллекта помогают оптимизировать процесс ценообразования на недвижимость? Как ИИ позволяет застройщикам максимизировать прибыль? Разбираемся в возможностях машинного обучения и особенностях решения «Динамическое ценообразование для застройщиков» от ООО «Сбер Бизнес Софт».

Весь прошедший год рынок жилой недвижимости в России оставался нестабильным. Спрос постоянно менялся, а застройщики сталкивались с необходимостью в ответ на изменения оперативно пересматривать цены и условия продаж. На ситуацию повлияла совокупность следующих факторов:

В течение 2023 года Центробанк пять раз повышал ставку, которая в результате достигла 16% – максимума с 2015 года. Это повлекло рост ипотечных ставок и некоторое снижение покупательской активности.

Новости о скорой отмене льготных ипотек, которые появлялись на протяжении всего года, побудили многих россиян поторопиться с покупкой квартиры. Это поставило застройщиков в затруднительное положение: скачки спроса как правило сменяются ощутимыми спадами. Девелоперы были вынуждены затормозить продажи и поднять цены, чтобы избежать вымывания лотов и не остаться с неликвидными объектами в портфеле.

Прошлый год отметился резким подорожанием основных строительных материалов: арматуры, битума и бетонных блоков. Себестоимость возведения объектов выросла, что отрицательно отразилось на экономике девелоперских проектов..

Около 70% россиян* считают недвижимость одним из самых надежных инструментов для инвестирования. В условиях нестабильности вырос интерес к покупке квартир как способу сохранить деньги, что, в свою очередь, сказалось и на повышении цен.

В случае сохранения высокой ключевой и, как следствие, ипотечных ставок и ужесточения условий по льготным ипотекам можно ожидать снижение спроса и постепенное охлаждение рынка в 2024 году. Это, в свою очередь, может вынудить застройщиков либо удерживать стабильные цены на квартиры, либо предоставлять скидки и применять более умеренную политику их повышения.

Российская экономика остается волатильной, поэтому сложно прогнозировать точно в каком направлении будет изменяться спрос. Строительному бизнесу важно быть готовым к любому варианту развития событий и быстро адаптировать цены к рыночным реалиям.

При формировании цены на квартиры застройщику необходимо учитывать индивидуальные особенности проекта, спрос в конкретном регионе и районе, общую ситуацию на рынке и другие факторы. Все это – большой объем неструктурированной информации, которую необходимо оперативно собирать, отслеживать и анализировать.

При этом, девелоперам приходится маневрировать, чтобы избежать трех основных рисков:

Обычно девелоперы рассчитывают цены на квартиры в полуавтоматическом режиме, используя для этого собственные исторические данные по продажам, результаты мониторинга конкурентов и поправочные коэффициенты, которые формируются экспертами. Зачастую цены повышаются раз в месяц, а при резких изменениях спроса продажи останавливаются. У такого подхода есть как плюсы, так и минусы.

Собственные исторические данные позволяют опираться на реальную стоимость сделок в прошлом. Сложность в том, что эти данные ограничены и не всегда релевантны для нового проекта, ведь каждый объект уникален.

Учет ценовой политики конкурентов дает больше информации о рынке в целом и колебаниях спроса. Однако заявленные компаниями цены могут значительно отличаться от реальной суммы сделки с учетом различных дисконтов. Кроме того, застройщики нередко используют разные стратегии продаж в зависимости от внутренней политики компании.

Классический подход к расчету цен требует больших ресурсов для сбора данных и их представления. Полуручное формирование цены занимает много времени, в связи с чем застройщик не может достаточно быстро реагировать на происходящие на рынке изменения. К тому же, рекомендации аналитиков относительно цен остаются субъективными. Все эти факторы повышают риск ошибок в прогнозах и, как следствие, потери прибыли.

С развитием технологий девелоперы стали переходить к модели динамического изменения цен в зависимости от колебаний спроса и использованию искусственного интеллекта для прогнозирования. Так у компаний появилась возможность учитывать текущие изменения на рынке и оперативно принимать решения на их основе.

Нередко применение искусственного интеллекта для ценообразования встречает сопротивление, поскольку оно требует больших объемов данных для обучения. Кроме того, аналитики девелоперов не готовы положиться на рекомендации машины.

Тем не менее, продуманное профильное решение на базе ИИ несет огромные преимущества. Оно способно мгновенно взвесить все факторы, влияющие на цену объекта, и сократить время расчета до нескольких минут. Также использование искусственного интеллекта для динамического ценообразования значительно упрощает контроль вымываемости лотов, позволяя точнее управлять ценами в зависимости от сезона и изменений спроса.

Искусственный интеллект для динамического ценообразования позволяет девелоперу учитывать множество ценообразующих факторов, снизить участие экспертов и автоматизировать расчеты. Это позитивно сказывается на стабильности денежного потока и размерах прибыли.

Чтобы получать от искусственного интеллекта наиболее точные рекомендации, необходимы два шага:

Как это реализуется на практике? Давайте рассмотрим пример решения «Динамическое ценообразование для застройщиков» от разработчика ИИ-сервисов и решений для автоматизации бизнеса компании Сбер Бизнес Софт.

В упрощенном виде, процесс работы решения «Динамического ценообразования для застройщиков» занимает всего три этапа и выглядит так:

В основе решения лежат алгоритмы искусственного интеллекта, которые позволяют устанавливать цены на квартиры и апартаменты, опираясь на большой объем структурированной информации, полученной из проверенных источников.

Мы используем три группы источников данных:

Все параметры анализируются в динамике. То есть решение берет в расчет возникающие в ходе строительства изменения и их влияние на стоимость объекта недвижимости.

Данные в «Динамическом ценообразовании для застройщиков» отражают реальную картину цен на недвижимость для разных регионов и сегментов. Благодаря этому обеспечивается высокая точность расчетов и прогнозирования цен.

В процессе продаж решение дообучается на совершенных сделках и информации о бронированиях. Это позволяет реагировать на изменения спроса быстрее конкурентов и предлагать сбалансированные цены.

Команда Сбер Бизнес Софт обладает глубокой экспертизой в разработке решений на базе ИИ. Мы применяем передовые знания и технологии и используем запатентованные алгоритмы, чтобы обеспечить высокую точность прогнозов.

Искусственный интеллект в основе решения «Динамическое ценообразование для застройщиков» обучен принимать решения так, чтобы максимально приблизиться к поставленной застройщиком цели. Решение умеет анализировать множество вариантов развития событий на основе большого массива данных по рынку недвижимости и выбирать оптимальный способ изменения цены на каждую квартиру в ответ на изменения интереса покупателей к объекту недвижимости.

Как это работает на практике?

Например, ваша цель – повысить прибыль с продаж квартир в строящемся доме на 3%. Решение «Динамическое ценообразование для застройщиков» получает из массива данных знания о среде, в которой необходимо добиться этой цели: волатильности рынка, динамике продаж у конкурентов, данных о плане ваших продаж, информации о том, сколько человек интересуются вашим объектом.

Каждый раз, когда условия среды меняются (или вы просите провести новую оценку), модель начинает оценивать новые варианты действий, сравнивает их с теми стратегиями, что уже показали свою эффективность, и вновь выбирает именно то решение, которое приведет к повышению прибыли.

«Динамическое ценообразование для застройщиков» может использоваться в двух основных сценариях:

При ручном расчете стартовой цены объекта вероятность ошибки может достигать 60%. «Динамическое ценообразование для застройщиков» определяет оптимальную цену на старте продаж с точностью до 90%.

В процессе продажи решение позволяет пересматривать цены так часто, как этого требует ситуация на рынке – от ежедневного изменения до корректировки раз в месяц. При этом скорость реакции на происходящие изменения сокращается с нескольких дней до нескольких минут.

Например, один из девелоперов, с помощью «Динамического ценообразования для застройщиков» от Сбер Бизнес Софт, изменил политику ценообразования с ежемесячного планового повышения цены на еженедельные корректировки, исходя из реакции покупателей на предложенные условия. Это позволило получать более 1% дополнительной выручки с одного дома ежемесячно.

Помимо закономерностей, выявляемых искусственным интеллектом, это решение позволяет учитывать индивидуальные стратегии застройщика с помощью внедряемых бизнес-правил и выстраивать ценообразование с учетом особенностей бизнеса девелопера.

Оценка эффективности внедрения ИИ в процесс динамического ценообразования – довольно сложный процесс. Всё дело в том, что никто не может однозначно ответить, какая именно цена является правильной.

Как же понять, что ценообразование на основе ИИ действительно приносит пользу застройщику?

Качество внедрения решений для динамического ценообразования оценивается индивидуально в зависимости от того, насколько система позволяет вам приблизиться к целям или решить вызовы, с которыми сталкивается именно ваша компания.

В зависимости от них для оценки можно применять следующие критерии:

Искусственный интеллект позволяет девелоперам быстро реагировать на изменения рынка, управлять ценами и максимизировать прибыль. ИИ-технологии уже используются для формирования оптимальной стартовой цены, динамического ценообразования и прогнозирования продаж.

Чтобы добиться максимальной эффективности от внедрения ИИ, важно точно понимать свою цель и выбрать проверенное профильное решение с собственной базой точных данных для обучения и экспертной командой разработчиков, которая использует передовые методы проектирования и постоянно дорабатывает платформу.

#бизнес #строительство #искусственныйинтеллект #недвижимость

Реклама. ООО "Сбер Бизнес Софт". ИНН Erid 2RanymnJ7Mi