Автоматизация продаж в девелопменте давно вышла за рамки отдельных IT-инструментов. В крупных компаниях она становится управленческой системой, где ключевую роль играют данные, архитектура решений и контроль над процессами. От того, как выстроен этот контур, зависит не только эффективность продаж, но и устойчивость бизнеса в целом.
В рамках серии материалов об автоматизации продаж редакция Digital Developer поговорила с Денисом Бабаковым, коммерческим директором «ЛСР. Недвижимость – Северо-Запад» (девелоперское подразделение строительного холдинга «Группа ЛСР» в Санкт-Петербурге), о том, как в компании выстраивают технологический контур продаж, принимают решения о внедрении автоматизации и где проходят границы разумного использования технологий.
Интересуетесь цифровизацией?
Подписывайтесь на наш Telegram — там все новости о цифровой трансформации рынка недвижимости.
Как в ЛСР выстраивают систему автоматизации продаж и с чего для компании начинается работа с данными
Для нашей компании отправная точка – понимание того, какие данные действительно нужны для управления продажами и где в процессе они теряются или искажаются. Поэтому автоматизация продаж изначально выстраивается как единый управляемый контур, а не как набор отдельных систем и технологий. Работа с данными начинается с фиксации источника обращения. Ручная атрибуция, когда менеджер сам указывает канал привлечения на основе разговора или предположений, в масштабе крупного девелопера перестает быть эффективной. Данные становятся неоднородными, появляются расхождения и управляемость процесса снижается. Поэтому принципиально важно автоматически связывать данные по всей цепочке — от первого касания до сделки. Это позволяет разделить анализ на два уровня: откуда пришёл клиент и что с ним происходит дальше внутри воронки. Такая логика даёт возможность видеть не только количество обращений, но и реальное поведение клиентов, а также точки, где процесс начинает буксовать. В результате автоматизация перестаёт быть самоцелью и начинает выполнять прикладную функцию — поддерживать прозрачность, контроль и предсказуемость продаж в масштабе компании.
Почему CRM и сквозная аналитика становятся основой управления продажами, а не вспомогательным инструментом
Одной из ключевых проблем является ручная атрибуция, о которой мы говорили выше. Когда менеджер пытается сам определить, откуда пришел клиент, а затем фиксирует это в системе, данные очень быстро начинают расходиться. Причина – человеческий фактор: менеджеры трактуют ответы по-разному, клиент может не помнить, где он увидел информацию о компании, и т.п. В результате возникает ситуация, когда данные продаж и маркетинга перестают совпадать. В небольших масштабах это, может быть, и не столь критично, но для действительно крупного девелопера это патовая ситуация: модель перестает быть действительно управляемой, а решения принимаются на основе отдельных фрагментов.
Для себя мы пришли к такой логике: CRM используется как единая точка сборки данных по продажам, где должны сходиться источники обращений, история взаимодействий, действия менеджеров и результат по каждому клиенту. Сквозная аналитика автоматически связывает данных по всей цепочке и позволяет отделить факт привлечения клиента от его дальнейшего поведения в продажах и перестать смешивать маркетинговые и коммерческие показатели
Таким образом, CRM и аналитика становятся инструментами диагностики. Они позволяют выявлять системные перекосы: где процесс перегружен ручной работой, где менеджеры теряют контекст, где решения принимаются на основании предположений. Это даёт возможность менять процессы осознанно, а не реагировать на последствия постфактум. Поэтому CRM и сквозная аналитика в продажах перестают быть вспомогательными системами и становятся основой управленческих решений.
Для себя мы пришли к такой логике: CRM используется как единая точка сборки данных по продажам, где должны сходиться источники обращений, история взаимодействий, действия менеджеров и результат по каждому клиенту. Сквозная аналитика автоматически связывает данных по всей цепочке и позволяет отделить факт привлечения клиента от его дальнейшего поведения в продажах и перестать смешивать маркетинговые и коммерческие показатели
Таким образом, CRM и аналитика становятся инструментами диагностики. Они позволяют выявлять системные перекосы: где процесс перегружен ручной работой, где менеджеры теряют контекст, где решения принимаются на основании предположений. Это даёт возможность менять процессы осознанно, а не реагировать на последствия постфактум. Поэтому CRM и сквозная аналитика в продажах перестают быть вспомогательными системами и становятся основой управленческих решений.
Как в ЛСР принимают решения о внедрении технологий и почему автоматизируют не все процессы подряд
Решения о внедрении той или иной технологий мы принимаем в зависимости от конкретных бизнес-задач, а не от трендов рынка. В первую очередь анализируем, где возникают сбои: на каких этапах менеджеры тратят непропорционально много времени, где теряется контекст по клиенту, где данные перестают быть сопоставимыми между подразделениями.
Каждую потенциальную автоматизацию оценивают через призму эффективности. Важно заранее понимать, что именно изменится после внедрения: сократится ли ручная работа, уменьшится ли количество ошибок, станет ли процесс более прозрачным для управления. Если результат невозможно зафиксировать в показателях или он не перекрывает стоимость разработки и дальнейшей поддержки, решение не принимается.
Отдельное внимание уделяется повторяемости процесса. Автоматизация имеет смысл там, где действия воспроизводимы и могут быть формализованы. Если ситуация требует управленческого решения или гибкой реакции на конкретного клиента, такой процесс сознательно остаётся в ручном контуре. Попытки «зашить» его в систему приводят к усложнению интерфейсов и потере контроля.
Поэтому мы в «Группе ЛСР» осознанно отказались от автоматизации части задач, даже если технически это возможно. Такой подход позволяет сосредоточиться на процессах, которые действительно влияют на управляемость продаж, и избежать ситуации, когда технологии начинают обслуживать сами себя, а не бизнес-задачи.
Каждую потенциальную автоматизацию оценивают через призму эффективности. Важно заранее понимать, что именно изменится после внедрения: сократится ли ручная работа, уменьшится ли количество ошибок, станет ли процесс более прозрачным для управления. Если результат невозможно зафиксировать в показателях или он не перекрывает стоимость разработки и дальнейшей поддержки, решение не принимается.
Отдельное внимание уделяется повторяемости процесса. Автоматизация имеет смысл там, где действия воспроизводимы и могут быть формализованы. Если ситуация требует управленческого решения или гибкой реакции на конкретного клиента, такой процесс сознательно остаётся в ручном контуре. Попытки «зашить» его в систему приводят к усложнению интерфейсов и потере контроля.
Поэтому мы в «Группе ЛСР» осознанно отказались от автоматизации части задач, даже если технически это возможно. Такой подход позволяет сосредоточиться на процессах, которые действительно влияют на управляемость продаж, и избежать ситуации, когда технологии начинают обслуживать сами себя, а не бизнес-задачи.
Где в продажах ЛСР используется AI и LLM и почему для компании принципиален закрытый контур работы с данными
AI и LLM в продажах ЛСР используются для решения конкретных прикладных задач, где без автоматизации невозможно работать в масштабе. Речь прежде всего идёт о обработке больших массивов коммуникаций и истории взаимодействий с клиентами. При большом количестве обращений менеджер физически не может каждый раз поднимать всю цепочку диалогов, поэтому AI используется для восстановления контекста перед разговором.
Отдельное направление — работа с речью и текстами. Анализ диалогов позволяет выделять повторяющиеся темы, типовые вопросы и проблемные зоны в коммуникации. Это не инструмент контроля ради контроля, а способ понять, где процесс даёт сбои и какие изменения действительно нужны в сценариях общения и продуктах продаж.
При этом AI принципиально не используется для принятия решений за менеджера или для прямого общения с клиентом. Мы сознательно ограничили зону применения таких инструментов, чтобы не размывать ответственность и не терять управляемость процесса.
Закрытый контур работы с данными — обязательное условие такого подхода. Мы работаем с чувствительной информацией о клиентах (персональные данные, истории сделок, условия покупки и т.д.). Передача подобных данных во внешние сервисы недопустима. Поэтому AI-инструменты разворачиваются внутри инфраструктуры, без вывода данных за её пределы. Это позволяет использовать возможности LLM там, где они дают практическую пользу, и одновременно сохранять контроль, безопасность и предсказуемость продаж.
Отдельное направление — работа с речью и текстами. Анализ диалогов позволяет выделять повторяющиеся темы, типовые вопросы и проблемные зоны в коммуникации. Это не инструмент контроля ради контроля, а способ понять, где процесс даёт сбои и какие изменения действительно нужны в сценариях общения и продуктах продаж.
При этом AI принципиально не используется для принятия решений за менеджера или для прямого общения с клиентом. Мы сознательно ограничили зону применения таких инструментов, чтобы не размывать ответственность и не терять управляемость процесса.
Закрытый контур работы с данными — обязательное условие такого подхода. Мы работаем с чувствительной информацией о клиентах (персональные данные, истории сделок, условия покупки и т.д.). Передача подобных данных во внешние сервисы недопустима. Поэтому AI-инструменты разворачиваются внутри инфраструктуры, без вывода данных за её пределы. Это позволяет использовать возможности LLM там, где они дают практическую пользу, и одновременно сохранять контроль, безопасность и предсказуемость продаж.
Как автоматическое ценообразование встроено в продажи и почему алгоритмы не заменяют управленческие решения
В «Группе ЛСР» автоматическое ценообразование используется как инструмент поддержки продаж, когда вследствие масштабов деятельности ручное управление ценами перестаёт работать. Вели при большом портфеле проектов и лотов человек физически не может отслеживать, как быстро вымываются отдельные типы квартир, где возникает перекос спроса и в какой момент требуется корректировка. Алгоритмы берут на себя фиксацию динамики и сигнализируют об изменениях.
Важно, чтобы система ценообразования работала в связке с CRM и аналитикой. Алгоритм должен видеть не абстрактный спрос, а реальные действия клиентов: бронирования, отказы, скорость принятия решений. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и поддерживать единые правила работы с ценами по всему портфелю.
При этом финальное решения остается за менеджментом. В ходе пилотов мы пробовали более «умные» сценарии, где система автоматически меняла цены, но на практике это приводило к конфликтам с управленческой логикой проектов. Алгоритм не учитывает стратегию вывода лотов, ограничения по объёму продаж или долгосрочные цели.
В итоге автоматическое ценообразование используется как инструмент рекомендаций и контроля.
Важно, чтобы система ценообразования работала в связке с CRM и аналитикой. Алгоритм должен видеть не абстрактный спрос, а реальные действия клиентов: бронирования, отказы, скорость принятия решений. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и поддерживать единые правила работы с ценами по всему портфелю.
При этом финальное решения остается за менеджментом. В ходе пилотов мы пробовали более «умные» сценарии, где система автоматически меняла цены, но на практике это приводило к конфликтам с управленческой логикой проектов. Алгоритм не учитывает стратегию вывода лотов, ограничения по объёму продаж или долгосрочные цели.
В итоге автоматическое ценообразование используется как инструмент рекомендаций и контроля.
Как ЛСР выстраивает баланс между собственной разработкой и использованием рыночных решений
Собственные разработки мы используем там, где речь идёт о критических для продаж контурах — данных, логике процессов и скорости изменений. В этих зонах зависимость от внешнего вендора быстро становится ограничением: любые доработки начинают упираться в чужие приоритеты, сроки и продуктовые планы. В результате бизнесу приходится подстраиваться под возможности продукта, а не выстраивать решения под собственные задачи продаж.
При этом мы не стремимся разрабатывать всё внутри. Для задач с понятной и стандартизированной логикой, где не требуется постоянная адаптация под специфику процессов, мы используем рыночные решения. Но даже в этих случаях ключевым критерием остаётся архитектура. Если продукт плохо интегрируется в существующий контур, требует «костылей» или фактически живёт отдельно от остальной системы, от его внедрения отказываются.
На практике нам приходилось сталкиваться с ситуациями, когда формально инструмент закрывал задачу, но создавал дополнительные ручные операции, усложнял работу с данными и снижал управляемость. В масштабе такие архитектурные «костыли» начинают стоить дороже, чем развитие собственной разработки, и тормозят развитие. Важно, чтобы используемые системы можно было дорабатывать и при необходимости заменять без перестройки всего контура продаж. Это позволяет использовать внешние продукты там, где они действительно дают эффект, и одновременно сохранять контроль над ключевыми процессами, не попадая в технологическую зависимость.
При этом мы не стремимся разрабатывать всё внутри. Для задач с понятной и стандартизированной логикой, где не требуется постоянная адаптация под специфику процессов, мы используем рыночные решения. Но даже в этих случаях ключевым критерием остаётся архитектура. Если продукт плохо интегрируется в существующий контур, требует «костылей» или фактически живёт отдельно от остальной системы, от его внедрения отказываются.
На практике нам приходилось сталкиваться с ситуациями, когда формально инструмент закрывал задачу, но создавал дополнительные ручные операции, усложнял работу с данными и снижал управляемость. В масштабе такие архитектурные «костыли» начинают стоить дороже, чем развитие собственной разработки, и тормозят развитие. Важно, чтобы используемые системы можно было дорабатывать и при необходимости заменять без перестройки всего контура продаж. Это позволяет использовать внешние продукты там, где они действительно дают эффект, и одновременно сохранять контроль над ключевыми процессами, не попадая в технологическую зависимость.
Какие управленческие ошибки чаще всего совершают девелоперы при автоматизации продаж и как в ЛСР их избегают
Одна из самых распространённых ошибок на рынке — начинать автоматизацию с выбора инструментов, а не с разбора процессов. Часто пытаются решить управленческую проблему покупкой системы, не понимая, какие данные в ней должны собираться и какие решения на их основе будут приниматься. В итоге появляется ещё один интерфейс, который фиксирует события, но не даёт управляемости продаж.
Ещё одна типичная ошибка — автоматизация ради автоматизации. В цифровой контур пытаются включить процессы, которые плохо формализуются или требуют управленческого решения. Это приводит к усложнению систем, росту ручных исключений и потере прозрачности. Формально процесс автоматизирован, но фактически он становится менее управляемым, чем был до внедрения.
Отдельный риск связан с недооценкой роли данных. Когда фокус смещается на функциональность инструментов, а не на качество и связность данных, автоматизация начинает усиливать ошибки. Разные подразделения работают с разными версиями информации, метрики перестают совпадать, а управленческие решения принимаются на основе искажённой картины.
Поэтому первичным является разбор процессов и управленческих задач. Только после этого мы приступаем к формулированию требования к данным, после чего – к выбору технологии.
Ещё одна типичная ошибка — автоматизация ради автоматизации. В цифровой контур пытаются включить процессы, которые плохо формализуются или требуют управленческого решения. Это приводит к усложнению систем, росту ручных исключений и потере прозрачности. Формально процесс автоматизирован, но фактически он становится менее управляемым, чем был до внедрения.
Отдельный риск связан с недооценкой роли данных. Когда фокус смещается на функциональность инструментов, а не на качество и связность данных, автоматизация начинает усиливать ошибки. Разные подразделения работают с разными версиями информации, метрики перестают совпадать, а управленческие решения принимаются на основе искажённой картины.
Поэтому первичным является разбор процессов и управленческих задач. Только после этого мы приступаем к формулированию требования к данным, после чего – к выбору технологии.
Как масштаб бизнеса влияет на архитектуру цифровых решений и логику автоматизации продаж
С ростом бизнеса ключевой проблемой становится не отсутствие каких-либо функций, а устойчивость архитектуры. Решения, которые работают при небольшом количестве проектов и сделок, в масштабе перестают работать: любое изменение в одном контуре тянет за собой доработки в других, в результате чего темпы развития резко снижаются.
В таких условиях особенно заметны архитектурные ограничения. Если системы жёстко связаны между собой, любое обновление превращается в цепочку ручных корректировок. Меняется логика в CRM — требуется правка в аналитике, ценообразовании, отчётах. В результате автоматизация, которая должна ускорять процессы, начинает их тормозить.
Поэтому в ЛСР мы выстроили архитектуру по модульному принципу. Отдельные блоки — работа с клиентами, аналитика, ценообразование, инструменты коммуникаций — спроектированы так, чтобы их можно было развивать и заменять независимо. Это позволяет запускать изменения поэтапно, тестировать решения и масштабировать отдельные компоненты без риска для всего контура продаж.
Когда требуется быстро перестроить процессы или адаптироваться к изменениям рынка, гибкость системы становится управленческим фактором. Архитектурные решения в этом смысле работают на сохранение контроля и стабильности при росте бизнеса.
В таких условиях особенно заметны архитектурные ограничения. Если системы жёстко связаны между собой, любое обновление превращается в цепочку ручных корректировок. Меняется логика в CRM — требуется правка в аналитике, ценообразовании, отчётах. В результате автоматизация, которая должна ускорять процессы, начинает их тормозить.
Поэтому в ЛСР мы выстроили архитектуру по модульному принципу. Отдельные блоки — работа с клиентами, аналитика, ценообразование, инструменты коммуникаций — спроектированы так, чтобы их можно было развивать и заменять независимо. Это позволяет запускать изменения поэтапно, тестировать решения и масштабировать отдельные компоненты без риска для всего контура продаж.
Когда требуется быстро перестроить процессы или адаптироваться к изменениям рынка, гибкость системы становится управленческим фактором. Архитектурные решения в этом смысле работают на сохранение контроля и стабильности при росте бизнеса.
Ключевые принципы автоматизации продаж в ЛСР
Подводя итоги, еще раз отмечу: автоматизация в нашей компании рассматривается как управленческая система, а не как набор отдельных IT-решений. В центре этой системы находятся процессы и данные, которые позволяют управлять продажами, а не просто фиксировать отдельные события.
Данные и аналитика используются как основа для принятия решений. Сквозная связка информации по всей цепочке продаж позволяет видеть реальные потери, поведение клиентов и эффект изменений до того, как проблемы начинают отражаться на результатах.
Автоматизация применяется избирательно. В приоритете — процессы, где технологии снижают ручную нагрузку и повышают управляемость. Задачи, требующие управленческого решения или гибкости, осознанно остаются вне автоматизированного контура.
AI и алгоритмы используются как инструменты поддержки, а не замены экспертизы. Их применение ограничено закрытым контуром и встроено в существующие процессы, что позволяет сохранять контроль.
Масштаб бизнеса требует архитектурного подхода к цифровым решениям. Модульная архитектура обеспечивает устойчивость, позволяет развивать системы без потери управляемости и эффективно адаптироваться к изменениям рынка.
Данные и аналитика используются как основа для принятия решений. Сквозная связка информации по всей цепочке продаж позволяет видеть реальные потери, поведение клиентов и эффект изменений до того, как проблемы начинают отражаться на результатах.
Автоматизация применяется избирательно. В приоритете — процессы, где технологии снижают ручную нагрузку и повышают управляемость. Задачи, требующие управленческого решения или гибкости, осознанно остаются вне автоматизированного контура.
AI и алгоритмы используются как инструменты поддержки, а не замены экспертизы. Их применение ограничено закрытым контуром и встроено в существующие процессы, что позволяет сохранять контроль.
Масштаб бизнеса требует архитектурного подхода к цифровым решениям. Модульная архитектура обеспечивает устойчивость, позволяет развивать системы без потери управляемости и эффективно адаптироваться к изменениям рынка.
Больше о цифровых технологиях в строительстве
Телеграм-канал DigitalDeveloper
Подпишитесь, чтобы читать новости, кейсы, исследования и обзоры IT-технологий на рынке недвижимости.
Подпишитесь, чтобы читать новости, кейсы, исследования и обзоры IT-технологий на рынке недвижимости.
