Но если говорить про премиум и про элит-класс — там всё меньше товара и всё больше эмоций в принятии решений. Покупателю не так критично, заплатить за объект 90 миллионов или 93 миллиона, но важно, как сработает маркетинг, как презентован объект, и какую эмоцию всё это создаст. Именно от того, как маркетинг сыграет на гедонизме, и будет зависеть стоимость. Можем ли мы тут применить машинное обучение, которому нужны большие данные и конкретные оценочные параметры? Это уже большой вопрос.
Полезная разработка для застройщиков👍
Часто вижу, как решения повысить цены принимаются субъективно финансистом на уровне ощущений или на основе новостей рынка, или потому что все поднимают, вот и мы поднимем :)
Было бы круто сделать на основе данных прогнозную модель для выбора стратегии продаж. Например, если нужно решить, что выгоднее: повысить процент вознаграждения для агентств или самим больше вкладывать в маркетинг и напрямую продавать.
Ещё, например, выбор покупателя элитной недвижимости зависит от функциональности планировки квартиры (наличие мастер-спальни с гардеробом и ванной, личным кабинетом, возможность перепланировки и проч.). Эти предпочтения покупателей тоже можно собирать и анализировать машиной.
Руслан, спасибо!
По функциональности и параметрам квартиры вы правы и мы эти факторы как раз в алгоритме учитываем — и доп. опции (как мастер-спальня), и базовые характеристики: куда окна выходят, место на лестничной клетке, этаж. Но мы анализируем не предпочтения на уровне «чего хотят», а как минимум с бронирования — то есть «за что голосуют рублем»)) Тогда это учитывается.