Трибуна
Alexey Galtsev
4042

Shiva AI: как за 10 лет сделать из 10 млн рублей больше 144 млн рублей, инвестируя в недвижимость

В следующее десятилетие ИИ поможет кому-то разбогатеть, а кому-то — потерять профессию.

В закладки

Многие часто слышали про инвестиционные стратегии на рынке ценных бумаг. От “стоимостного метода”, которым часто пользуется Уоррен Баффет и до квантовой торговли. Но бьюсь об заклад, что Вы не слышали что-то подобное про инвестиции в недвижимость.

Инвестиции в недвижимость — это было всегда про “построить”, “сдавать”, “купить на аукционе”, “купить и владеть 10 лет”.

Инвестиции в недвижимость это всегда поиск золота в куче руды. Поэтому инвесторы используют кладоискателей — экспертов. Но факт в том, что экспертиза людей всегда ограничена шеографией. Кладоискатель может вырыть шахту только в одном или нескольких местах. Рынок сделок с недвижимостью подвижен, сегодня в одном районе есть возможность, завтра в другом — золото все время перемещается.

Как работает эксперт в недвижимости : он сравнивает предложения в своем поле локальной экспертизы и предлагает лучшее из 30–50 вариантов, а не лучшее из 10 000 возможностей. Эксперт по недвижимости не сможет сказать, какое предложение сейчас лучшее в Москве или в Нью Йорке. Ему придется проанализировать в моменте гигабайты данных для этого, что он как человеческое существо не сможет сделать.

Поскольку реальную доходность от инвестиций в недвижимость можно увидеть только через 3–5 лет, как правило ответ на вопрос: “Заработаю я на этой нивестиции или нет “ — это почти всегда лотерея и вера.

Здесь мы опустим все разговоры про стрессовые продажи, когда люди продают недвижимость за 50% от стоимости. Источник таких сделок непостоянный и непрозрачный в РФ. Предположим, что у нас нет доступа к сверхдисконтированным сделкам (если постоянный доступ к таким сделкам есть — зачем что-то выдумывать?)

Представим : что может произойти, если иметь возможность оценивать все 10 000 предложений каждый день и покупать только то, что в текущем моменте лучшее (значит недооцененное ) на рынке?

Представим визуально рынок как этот график. Все рынки недвижимости, даже самые эффективные могут быть разделены на 3 больших кластера : переоцененные, с рыночной ценой и недооцененные объекты. Недооцененных объектов всегда меньше. Если рынок очень эффективный, то недооцененных объектов будет очень мало : возьмем к примеру 0,5%. Самая большая часть рынка — будет с рыночной ценой : возьмем 70%. И оставшееся часть — переоцененные объекты : 29.5%

Подсчитаем, что будет если систематически покупать только ту недвижимость, что попадает в 0.5% недооцененных предложений и продавать ее через 6 мес. на 20% дороже (минус расходы и налоги в 4% от маржи = 16% чистыми ) и снова реинвестировать в лучшие 0.5% предложений.

Спустя 10 лет и 50 таких транзакций ( 50 потому что средняя сделка будет в районе 10–15 млн. рублей) 10 млн. рублей вырастет до 144 млн. рублей. Заманчивая стратегия. Осталось придумать — как это можно реализовать.

Такой подход будет сопряжен с несколькими большими трудностями : 1) где найти так много сделок, когда нужно будет вложить не 10 млн. рублей, а 100 млн.? 2) как устранить юридические риски? 3) как избежать ошибок? 4) Как устранить риски : соседей, больших строек, девальвации, вида из окон наконец и так далее?

Мое мнение, как автора — что решение будет за AI. В ближайшие 10 лет в мире финансов, недвижимости и и нвестиций будет 2 типа инвесторов: те, у кого есть AI и те у кого нет.

Как мы создаем AI

Покажу на примере земельных участков как все уже работает. Знаю, что земельные участки всех пугают (якобы, неликвид) — но именно по-этому пример будет еще нагляднее. Инвестиции в землю — это юридический и практический АД.

Недавно у нас закрылась первая инвестиционная сделка, сделанная с участием AI, которая принесла инвесторам 278% прибыли за 1 год. Это историческое собитие для нас и первое в России.

Дисклеймер : это не значит что у Вас тоже так получиться и это не значит, что здесь обещают эту доходность. И это не значит, что у нас будет получаться и дальше так же. Короче, полный отказ от любой ответственности.

Как находить “классные” сделки

В Московской области до “бетонного кольца” есть 20 000 предложений о продаже земельных участков. Предположим, что этот рынок очень эффективный (а это точно не так) и 0,5% из 20 000 это именно то, что мы ищем. Это наш short-list (короткий список) из 100 объектов. Это сделки, которые должны принести нам максимальную прибыль.

Составить такой short-list вручную — это 1666 часов работы или 208 дней (по 5 минут на 1 сделку). По-этому нужно использовать специально построенную машину для поиска таких “золотых” сделок среди куч руды.

Работает очень просто : 1) смотрит самых ближайших конкурентов по локации и основным параметрам 2) потом смотрит конкурентов по удаленным локациям 3) сравнивает стоимость сотки ( или стоимость квадратного метра, если это квартира ) — результат : показывает разрыв стоимости этого объекта с его аналогами в окружении (подсвечено красным) . Такой вот быстрый верхнеуровневый конкурентный анализ.

Good Job: теперь мы нашли весь геморрой на рынке = ). Участки с лэпами, трубами, проблемные (с квартирами мы найдем все объявления со стандартными разводками риелторов : тут площадь прибавили на 20% из-за тамбура и балкона, тут нет права собственности и так далее по очень-очень длинному списку). В нашем крафтовом списке выявлено 178 таких вариаций косяков и неточностей, которые уже отсеиваются на 98% автоматически. Но чтобы их найти — пришлось прогнать тысячи сделок через кучу фильтров.

Очевидно, 95% таких найденных возможностей не принесут денег. На том этапе остановились многие, из тех, кого я знаю (кто занимался этой темой), потому что дальше предстоит сделать 99% всей работы.

Три пути

1.Можно возиться в этом слое рынка и тратить большие ресурсы на осмотр, отсев и проработку оффлайн этих сделок, которые на 95% окажутся не тем, что мы ищем.

2. Можно выстроить другой, более эффективный и масштабируемый способ поиска сделок.

3. Или и то и то. Почему бы и нет если позволяют ресурсы.

Чтобы получить стабильные отличные результаты — придется играть намного тоньше и гораздо глубже анализировать рынок, данные и покупательские предпочтения. Именно здесь и начинает свою работу AI.

Нужно понять где и на что есть устойчивый спрос покупателей или арендаторов.

В России нет открытых или достоверных данных о совершенных сделках с недвижимостью (в отличие от США), так что такие данные приходиться генерировать самостоятельно с максимально возможной точностью ( Прежде чем получить первые данные о спросе пришлось изучать рынок в течении 4 месяцев )

Чтобы это сделать, мы создали алгоритмы, которые оценивает недвижимость на основании конкурентного анализа (подозрительно дешевые или подозрительно дорогие объекты убраны из расчетов оценки). Машина определяет — этот объект завышен в цене или наоборот занижен относительно медиан и кластеров.

Если на протяжении времени с рынка уходит классный объект — машина считает сделку совершенной. Если уходил с рынка плохой объект — значит, его просто переставали продавать. Также считается время нахождения на рынке объектов с хорошей ценой и с плохой. Накладываем эти данные на карту — и получаем карту спроса.

Теперь мы условно знаем {СПРОС} и ответы на вопросы 1) какая цена заставляет покупателей покупать 2) сколько продукта они покупают за месяц 4) Какой продукт пользуется спросом.

Рейтинг конкурентов

Если мы знаем какой спрос на рынке, мы в состоянии выстроить систему ранжирования сделок от лучших ( Top 3 или Top 10 ) к худшим. И предсказать, что будет продано через месяц, а что через полгода, а что вообще не будет продано.

Сделка с покупателем всегда ограниченна верхней планкой — его деньгами. В Москве рынок холодный ( средний срок продажи участка = 1 год, квартира 4 мес ) — решения о покупке не принимаются эмоционально. Решения принимаются долго, после десятков просмотров аналогов (кстати, именно по-этому роль риелтора в продаже критически снизилась — важен продукт и цена). Это значит, что первую роль будет играть сам продукт, а не его упаковка или презентация.

Нам нужно “взвесить” каждый объект ( по всем имеющимся параметрам ) по отношению к другому и наложить эти данные на покупательские предпочтения. Таким образом мы получаем рэйтинг среди конкурентов на основе покупательских предпочтений.

Скриншот с рынка США, но принцип тот же​ Shiva AI

Зная рейтинг всех конкурентов в районе — мы можем узнать какого продукта в районе нет, который покупатели бы хотели видеть и определить лучшее сочетание цены и времени продажи на него. Так мы можем избежать конкуренции и отсутствия ликвидности в условиях кризиса. Это нас обезопасит от “зависания” наших денег в каком-то объекте, который мы не сможем продать — это самое важное для кризисного рынка.

Создать продукт, у которого нет прямых конкурентов и на который есть спрос — самая маржинльная стратегия в недвижимости. Если научиться делать это быстро и прикладывать минимальные усилия для улучшения — доходность может составлять сотни годовых процентов на непрозрачном рынке и десятки процентов на эффективном рынке.

Раздел земельного участка на мелкие участки — хорошая стратегия, которую можно реализовать с землей. Это быстро, прогнозируемо и не связано с долгими регулируемыми государством процессами, как девелопмент или перевод назначения земли.

На примере

Одни из наших кейсов:

В 2018 года мы купили 30 соток в районе Красногорска за 11.5 млн. рублей https://goo.gl/maps/5aiCyhsXKrR76iXP7.

Купили его по одной причине : собранная нами система ( мы назвали ее Shiva ) показала, что есть высокий спрос на землю до цены 3,5 млн. рублей, но не было ни одного предложения о продаже земельного участка за эту цену. Зато можно было купить 30 соток, что мы и сделали.

Спрос на участки до 3.5 млн. рублей вблизи Красногорска высокий и сегодня. Минимальный возможный участок в Красногорске по закону — это 5 соток для ИЖС. Мы купили 30 соток и вывели на рынок 6 лотов по 5 соток по цене каждого в 3.1 млн. рублей.

Продали все объекты в течение года за 17.4 млн. рублей. В абсолютных числах доходность на каждый рубль составила 125% годовых.

Есть конкурентция — не будет сверхдоходности

Мы применили эту стратегию (15 кейсов) и сравнили ее со стратегией, когда прямые конкуренты были ( 3 кейса ). Разница в доходности была катастрофической: от 278% годовой доходности (лучший кейс) до 25% годовой доходности (худший кейс).

Наши тесты в течение 2018 года показали, что помимо поиска дешевого объекта, нужно учитывать корреляцию параметров : спроса и конкуренции, предельной стоимости и пиков спроса для получения высокой доходности. Это очень не просто сделать если у тебя нет под рукой тонны данных, команды разработчиков — безумцев и стремления подкручивать системы каждый день делая десятки тестов.

Важный вопрос: как сделать так, чтобы раз за разом находить такие возможности ежедневно / еженедельно? Одно дело инвестировать 15 млн. рублей, другое дело инвестировать 1 млрд. рублей. Доходность не может быть одинаковая.

Или может?

В теории : главное — научиться масштабировать процесс поиска, отсева, упаковки и продажи. Рынок недвижимости - огромный. По нашим посчетам, Московский рынок переварит спокойно 10 млрд. рублей с потенциальной доходностью от 30% годовых.

Супер возможности ( от 100% годовой доходности ) появляются редко и разбросанны географически. То в одном районе, то в другом появляются на короткий период времени. По нашему опыту, невозможно вылавливать отличные варианты постоянно, работая только в одной локации, где у вас есть экспертиза или есть эксперт.

Для этого мы построили машины анализа всех предложений на рынке, которая обновляет данные 1 раз в день. Эта машина сканирует все пространство в Московской области и делает отсев 93% предложений, наполняя нашу воронку сделок только теми возможностями, которые могут принести не менее 30% годовой доходности.

Воронка в CRM

Машина наполняет CRM воронку, которая состоит из 24 этапов отсева (на каждом этапе выполняется простое действие “Да” или “Нет”, которое может выполнять неквалифицированный сотрудник на аутсорсе).

Основные этапы воронки : 1) Переговоры о цене 2) Юридическая проверка 3) подготовка и реализация сделки 4) Упаковка 5) Продажи.

На каждом этапе существует “корзина отсева”, из которой команда разработки "вылавливает" причины отсева, которые далее ипломинтируются в код системы. И такие сделки больше не попадают в CRM ( ура, можно продолжать автоматизироваться и сокращать расходы)

Переговоры о цене

Машина ( далее будем называть ее просто Shiva) просчитывает цену конечного предложения, по которому покупатели купят в короткий период времени. Один из принципиальных вопросов, влияющих на доходность инвестиций. Что будет выгоднее : продать за 4 млн. рублей через 7 месяцев или за 3.5 млн через 2 месяца? Если думать об этом постоянно, без автоматизации Shiva - взорвется башка.

Shiva высчитывает налоги, потенциальные расходы и назначает цену нашего предложения продавцу, при которой мы сможем получить нашу целевую доходность в целевой период времени.

Колцентр обзванивает всех продавцов в воронке с предложением заключить сделку по нашей цене 1 раз в 2 недели. Переговоры могут быть долгими, короткими или вообще не быть, если цена нас устраивает.

Получив целевую цену, сделка переходит в секцию для юридической досканальной проверки.

Юридическая проверка

До 90% всех рисков можно исключить за счет правильного использования текущих баз данных и детальной проверки по каждому возможному риску. В нашем чек листе 97 возможных рисков, ранжированных от критичных до незначительных. В нашем списке в чек листе учитано настолько много потенциальных рисков, что отлавливаются такие случаи как : год назад по соседству был пожар и погибло 3 людей или собственник подозревался ФСБ за содействие терроризму.

Основные этапы проверки : карты росреестра, право собственности, генеральные планы развития территории, суды, правонарушения.

Если сделка проходит по воронке дальше, на объект делается выезд 1) осмотрщика ( аутсорс ), который составляет отчет после разговора с соседями, председателями, местным муниципалитетом — это стоит 700-900 рублей 2) геодезисты, которые проверяют наличие коммуникаций под землей и выставляют границы участка — это стоит намного дороже (думаем как сделать за 700 рублей = ) )

Подготовка к сделке

Здесь с нашей стороны выступает юрист, который согласовывет условия сделки, вносит аванс, назначает банк и занимается регистрацией — ничего занимательного. Рутина.

Наши выводы о том как покупать :

Если иметь на входе в воронку тысячи объектов, можно еженедельно на выходе из воронки получать множество подготовленных и проверенных сделок с высокой маржинальностью. Такой мини-завод по производству сделок в дальнейшем позволит инвестировать большие суммы денег в мелкие активы (10 объектов по 10 млн. в разных локациях вместо 1 объект за 100 млн.) — это решает проблему масштабирования нашего подхода "перекладывания инвестиций из объекта в объект".

С нашей точки зрения : это безопаснее, это дает в 2–3 раза выше доходность ( а значит опять, безопаснее ), это не зависит ни от государства, ни от экономики, ни от других узких мест, которые есть при работе с крупными объектами недвижимости.

1/2 процесса реализована — осталось реализовать процесс упаковки и продажи, что еще одна головная боль, если нужно одновременно управлять сотнями разных процессов.

Финал

На момент начала тестов алгоритмической сисемы инвестирования Shiva (февраль 2018 года) у нас было агентство недвижимости, в котором работало 80 риелторов. Как только мы не пробовали автоматизировать их работу в течение 3-ех лет, ничего не получалось. Звонки пропускались, клиентам редко перезванивали, контакты с клиентами не фиксировались. CRM не помогает. Пробовали 3 раза — результат всегда был один : падение продаж. Риелторы просто не самые организованные люди на свете. Они не умеют работать шаблонно, они не умеют работать по инструкциям. Точка.

Приняли решение: всех риелторов по продажам мы заменили на 1) Стандарты упаковки, рекламы и подготовки документов (для аутсорса) 2) 14 часовой Колл-центр с поддержкой Whats’App 3) Смарт-прайсинг систему, определяющийся машиной Shiva (это самое интересное) 4)Внесение аванса и подготовка к сделке без посещения офиса.

Опустим этап упаковки и рекламы (тут у нас свои секреты, не могу поделиться) и перейдем сразу ко второй части : продажи по телефону и What’s Up

Продажа через кол-центр и Whats’App

Когда все звонки идут не на риелтора, а на коллцентр — это a) контроллируемо б) оперативно с) всегда будет Follow up и собрана обратная связь, потому что так прописано в инструкции и в CRM видно, было это сделано или нет.

Оказалось, что продавать участки по WhatsApp — это очень просто. Звонит клиент, ему по шаблону предоставляется информация (на 90% одно и то же), на WhatsApp отсылается точка на карте, кадастровый номер, ссылка на документацию и пожелания отличного пути.

Аванс клиент так же вносит удаленно, через эквайринговую ссылку Сбербанка и подписанный электронно договор.

Клиенты были очень довольны скоростью и простотой бронирования объекта.Предчувствую, что скажут : “Ну с участками просто — там можно самому приехать, что делать с квартирами?“

С квартирами мы устанавливаем веб-камеру при входе в квартиру и смарт-лок, который управляется удаленно. Клиент получает индивидуальный код, который работает только 1 день.

Было 15% клиентов, которые не хотели самостоятельно входить в квартиру без представителя, аргументируя это тем, что “Возможно это подстава и потом вы скажете, что там лежал миллион рублей, который мы украли”. Тут приходится предоставлять гарантийное письмо, что в квартире нет ничего ценного.

Смарт-прайсинг

Как правильно устанавливать цену? Если покупатели торгуются, соглашаться или нет? Для нас это было большой проблемой, пока мы не передали эти функции Shiva.

Любой риелтор заинтересован продать недвижимость как можно скорее и уломать продавца продать сегодня. Проценты тут не причем (при 5% за квартиру 7 млн или 6 млн разница в комиссии 50 тыс. рублей, а геммороя продать на миллион дороже — ровно на миллион). Кроме как доверять риелтору никакого решения ранее не существовало (не понятно : сколько было просмотров у рекламы, сколько звонков, какая зависимость, на сколько срок продажи зависит от цены и еще десятки вопросов, на которые риелтор ответить бы не смог)

Алгоритм рейтинга конкурентов Shiva, решает эту проблему и отвечает на ВАЖНЫЙ вопрос : если в этой местности есть спрос, мы — это лучшее предложение на рынке сейчас? или мы в ТОП 3?, или в ТОП 10?

Если в районе продается 2 участка (или 2 квартиры) в месяц этого класса, очевидно, что чтобы реализовать недвижимость за 1 месяц нужно находиться в ТОП 2. При этом постоянно появляются новые конкуренты — нужно коррелировать цену ПОСТОЯННО чтобы держаться в нужной позиции в глазах покупателя.

Совмещаем эти данные с 1) Количеством просмотров нашей рекламы по сравнению с конкурентами 2) Количеством звонков 3) Нашими ожиданиями от целевой доходности по этой инвестиции — получаем нужное нам пересечение кривых ВРЕМЕНИ и ЦЕНЫ продажи ( или Точку Эквилибриума Shiva )

Иллюстрация точки эквилибриума на каждом объекте в продаже​

По какой цене нужно выставить объект, согласиться на сделку или нет — определяет параметр "доходность" и выражается в процентах на каждый рубль инвестиций. Если продавать выгодно через месяц — нужно ставить одну цену, если прямых конкурентов по цене нет, а спрос есть и за 6 мес на рынке мы сможем получить выше доходность за счет более высокой цены — Shiva выставляет цену, рассчитанную на 6 мес реализации. Все становиться прозрачно и понятно. Больше нет никакой риелторской магии и ответов типа “Есть пару желающий, думаю что продадим через месяц.

Многие компоненты системы все еще работают с участием человека-менеджера для подстраховки и для выполнения тех задач, которые пока невозможно (или еще очень дорого) делать автоматически (например распознавание картинок).

Мы работаем над тем, чтобы соединить все элементы процессов в одну систему и автоматизировать процессы. Что позволит инвестировать в недвижимость в Москве, Нью Йорке, Дубае или даже в Индии и Индонезии вне зависимости от локальной экспертизы. По нашему опыту : принципы покупки и продажи во всех странах одинаковые, разница лишь в законах и налогах (это можно учесть и вручную добавить в систему, благо эти параметры не меняются раз в день), а данные будут все более и более доступны (в США уже есть куча данных, в России или Индонезии данные станут доступны в течение 10–20 лет)

В РФ Shiva с прекрасными результатами прошла тестирование ( 74% маржинальность инвестиций) и готова к переходу на следующий этап развития и увеличения инвестиций с 78 млн. рублей ( которые были использованы в тесте ) в 7–10 раз больше в 2020 году.

В США машина и описанный выше подход проходит испытание первыми сделками в текущий момент.

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

Написать
{ "author_name": "Alexey Galtsev", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 27, "likes": 13, "favorites": 142, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 90329, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Wed, 30 Oct 2019 01:43:10 +0300", "is_special": false }
0
{ "id": 90329, "author_id": 385450, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/90329\/get","add":"\/comments\/90329\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/90329"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199116, "last_count_and_date": null }
27 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
12

Вы либо очень очень крутые, либо очень крутые пиздаболы. 
Куда нести денежки?

Ответить
0

Больше похоже на второе. Сколько этих прибыльных шив видел мир. "Мы сидим, а денежки идут"

Ответить
9

На самом деле если хоть немного копнуть в глубь, станет понятно что это наебка, авито и циан так себе данные для мета-анализа.

На практике там более 95% объявлений фэйковые или от риелторов, а риелторы умеют оценить согласно рыночной стоимости и выгоды не упустят. Остается 5% собственников, которые почему-то решили продавать без агентства (основная причина, это-то что агентство оценило их квартиру дешевле, чем они ожидали) следовательно они устанавливают не рыночную цену, а выше. Да и в целом в объявлениях все устанавливают цену на 10-15% выше цены, за которую готовы продать, так сказать, на лоха, или просто ментальность такая. Получается что источник их данных для AI вообще не релевантен. 

 Во-вторых они прикрываются AI, но для той работы, которая проделывает их "AI" достаточно таблички в эксель и пару макросов. Значит, точно наебуют. К тому-же на рынке не так уж и много вариантов появляется ежедневно, их в полне может обрабатывать команда из 2-3 менеджеров.  

Сделку которую они приводят в пример, это не заслуга AI, а скорее, просто выгодная сделка купил большой участок продал по-частям. Так часто делают, чтобы поднять бабла, те у кого есть это бабло. При это их маржа в принципе не реальная, так как у земли есть кадастровая стоимость и обычно так сильно не демпингуют, ну или там захоронение урана))) Ну либо они очень удачливые. 

В-третьих, остановились бы просто на оценке и подбору вариантов. Но ребята решили быть убедительными и придумали, что их шива может заменить миллион риелторов и практически сама подписывает документы прогнозирует рынки и т.д. А это еще одни косвенный признак наебщиков.

Можно подытожить, с вероятностью 99% наебщики. 1% что они реально гении. 

Ответить
0

Вы не туда копнули и не той лопатой: 1) все сделки, которые мы сделали ( 19 кейсов ) куплены через риелторов, не напрямую у собственников 2) Метаданные не только с MLS ( не сказано о единственном источнике данных ) 3) Маржинальность реальная - просто Вы проверить не можете, потому что не знаете как пользоваться базами данных  4) Макрос и эксель Вам в помощь - трудитесь и у Вас обязательно получиться лучше чем получается у нас 5) Да, мы очень удачливые - есть еще 18 кейсов, когда нам повезло 6) Успехов в начинаниях

Ответить
3

Это всё больше похоже на презентацию для привлечения инвестиций в сам стартап. А не для тех инвесторов, которые будут пользоваться сервисом и зарабатывать на недвижимости.

Ну либо хотят обратить внимание на себя со стороны Авито или Циана. У тех полезной информации поболее будет для анализа. Например, данные по пользовательскому поиску.

Ответить
1

Да, вообще думали над сервисом для людей, но судя по первым комментариям к этой статье - наверное, рановато для такого продукта для обычных людей.

Ответить
3

написал бы сразу: "для плебеев"

Ответить
0

для обычных людей...

Ответить
0

добрый день!
можно к вам в личку постучаться?

Ответить
1

Давно на вс не было тем, которые заставили бы меня прочитать статью до конца. Статья понравилась, есть как много вопрос и сомнений в пользовании и работе, но идея не плохая и если реализовать этот проект, было бы good job! занимаюсь примерно тем же самым уже не первый год, только в ручную все анализирую и изучаю успешность кейса зависит не только от твоего умения понять, что можно с этим проектом сделать, а так же от многих других факторов, про которые система не знает, например не давно был лот, который скидывали дёшево и по сути программа бы выкинула его в выгодные предложения, но только человеческий мозг и аналитик смог бы сказать, что на этом месте будут строить скоростную ж/д дорогу (данные из местной архитектуры) и покупать это вообще не нужно, тк деньги просто завистнут, либо ты все размежуешь, продашь и уйдёшь в суды с покупателями. Таких объектов мало-но все же бывают. Что касается других предложений- кроме Вас в каждом городе есть свои ребята, которые в ручном режиме сидят и так же все мониторят, и кто быстрее купит, тот и выиграет. Да у них штат а у Вас нет. И последнее, самые лаковые куски-в открытом режиме не продаются.

Ответить
2

Ваш кейс улетит в отсев в ходе проверки по воронке по  чек листу - для этого человеческий мозг не нужен, достаточно позвонить и спросить. 

Офф-маркет не масштабируется, это маленький бизнес. Но если есть постоянный источник - тогда "зачем что-то выдумывать"

Игра идет уже на часы, через год будет идти на минуты. Местные ребята просто не потянут. Мы это видим в США - тут таких местных ребят несколько миллионов (конкуренция жуткая), машина их все равно опережает.

Ответить
1

Только круглый идиот будет рассказывать там где обитает туча бабок. Но если этот человек не идиот и продает то что уже окучил и в поле осталось ни-хе-ра. То это очередной инфоциган.

Ответить
0

Известная русская биполярность. Всегда бывает либо - либо, третьего не дано.

Ответить
1

Рэйтинг конкурентов
экварьинговую
не возможно - слитно
в недвижимостью - падеж
постоянно появлятся новые
Whats’up - это не он
пробелы у знаков пунктуации

тщательнее надо, товарищи, ведь главное для вас ДОХОЖНОСТЬ

Ответить
0

Спасибо! Я поправил

Ответить
0

Бесплатный лайфхак. Вставляете весь текст в Word, он вам выделит ошибки.

Ответить
0

поправил а рЭйтинг остался

Ответить
0

Ну про сильно крутой AI - это такое. Достаточно факторного анализа и эмпирических правил. Вы лучше скажите, где базу берете и как парсите? Как и во всех аналитических задачах главный камень преткновения - качество и полнота исходных данных. 

Ответить
1

Самый целевой комментарий) Спасибо. 

Ну, это было бы совсем раскрыть все карты и через год получить 15 компаний-конкурентов. 

Ответить
0

а там не так много вариантов, winner и остальные всем известные. Зная насколько действительно засорены все эти базы - звучит фантасмагорически 

Ответить
0

Извиняюсь, но в экселе вы не правильно посчитали доходность. Доход это выручка минус расход. Исправьте цифры :)

Ответить
0

Там не посчитана доходность - показано увеличение капитала каждый цикл на 16%.

Ответить
0

«Если на протяжении времени с рынка уходит классный объект — машина считает сделку совершенной. Если уходил с рынка плохой объект — значит, его просто переставали продавать.»
После этого просто перестал читать. 🤦🏼‍♂️🤦🏼‍♂️

Ответить
0

Извините

Ответить
0

Крутой продукт! Автоматизированно и без человеческого фактора делать столько рутинной работы! Прогресс

Ответить
{ "page_type": "article" }

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": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "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": "Баннер в ленте 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, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } }, { "id": 20, "label": "Кнопка в сайдбаре", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cgxmr", "p2": "gnwc" } } } ] { "page_type": "default" }