Тема динамического ценообразования — не самая простая и изученная. Когда речь заходит об обсуждении IT-решений в этой сфере, возникает вопрос о противостоянии искусственного интеллекта и человеческого опыта. Своим опытом по этой теме со стороны застройщика поделилась маркетолог-аналитик компании Сибинтел Татьяна Куракина, о тонкостях IT-сервиса рассказал менеджер продукта Profitbase Александр Ведерников.
Некогда читать? Слушайте подкаст на нашем канале
DigitalDeveloper: Начнем с того, почему застройщикам в принципе необходимо регулярно менять цены на свои объекты? Казалось бы, установили одну стоимость — и всё. Но оказывается, нужно регулярно менять этот показатель. Как это влияет на продажу и чему подвержены изменения в стоимости?
Татьяна: Расскажу про наш опыт, надеюсь, он будет полезен. Цель любого проекта — это максимизация прибыли, и динамическое ценообразование нам в этом помогает. Чтобы максимизировать прибыль, нужно выполнить две задачи. Первая — сделать максимально маленькую дельту между планом и актом, уравнять убытие. По нашему опыту, бывает так, что на старте продаж выполняется план за счет ликвидного ассортимента, и в конце проекта мы остаемся с неликвидными позициями и проседанием плана. Вторая задача динамического ценообразования — управление ассортиментом, то есть повышение цен на ликвидные позиции и понижение — на неликвидные.
Александр: Хочу поговорить о том, почему застройщикам нужно регулярно менять цены. Мне кажется, здесь есть несколько ключевых факторов. Таня правильно говорит, что мы идем к максимизации выручки, но нужно смотреть еще и на себестоимость. Сейчас, ввиду существующей политической повестки, это очень актуально, потому что себестоимость строительства может меняться из месяца в месяц. И чтобы попасть в изначальную финансовую модель, получить прибыль, необходимо менять цены централизованно. Это первая история. Вторая история связана непосредственно со спросом. Когда мы создаем проект, мы делаем квартирографию, опираемся на аналитику и рассчитываем на спрос по этим группам. Иногда мы попадаем в цель, иногда что-то меняется, и чтобы сгладить этот процент изменения и существует динамическое ценообразование. То есть, мы собираем факторы, триггеры, на их основе делаем выводы, чтобы увеличивать цену на какой-либо продукт и тем самым увеличивать его маржинальность.
Таким образом, причины изменения цен — это себестоимость и спрос. Возможно, это идет откуда-то из прошлого, когда была история с долевым строительством. Тогда в начале продаж девелопер отдавал квартиры дешевле, потому что нужно было набрать средства для продолжения строительства, а потом цена постепенно повышалась, потому что необходимость в использовании этих средств отпадала.
DD: Когда мы говорим о регулярном изменении цен, о каком временном промежутке идет речь? Это происходит раз в день, раз в месяц или по ситуации, и всё зависит от состояния рынка?
А: Я бы хотел начать с того, что динамическое ценообразование значит постоянно меняющееся. Идея такова, что мы меняем цены, когда получаем соответствующий триггер на основе модели, которую мы построили в рамках конкретного продукта. То есть случился триггер — мы сразу же меняем цены, мы не привязываемся к какому-то конкретному периоду. В то же время небольшие девелоперы, например, региональные, могут использовать схему повышения цен раз в месяц централизованно головным органом, принимающим решения. Крупные же девелоперы, например, в связи с повесткой частичной мобилизации, которая сейчас является довольно актуальной, начали менять цены, наоборот, чаще.
DD: Как это происходит в девелопменте, с какой регулярностью?
Т: Менять цены раз в месяц — это не динамическое ценообразование. Саша правильно сказал, что мы видим — есть какой-то триггер, у нас что-то изменилось, поменялась ситуация на рынке, спрос, себестоимость, и мы должны как-то на это среагировать. Очень сложно сказать, какая регулярность, потому что это зависит от многих факторов.
DD: Насколько сложно происходит согласование нового прайса?
Т: Изначально это была такая сложная процедура, очень бумажная даже, но с внедрением сервиса динамического ценообразования ситуация поменялась. В согласовании чаще всего участвуют три человека, и мы можем изменить цены, в зависимости от процента, даже в течение одного дня. То есть этот процесс несложный и достаточно быстрый. И это очень важно, потому что в недвижимости есть такая история: мы имеем ограниченный ассортимент, ограниченный набор квартир, и любое промедление, речь может идти не о днях, а о часах, стоит нам определенные доли прибыли.
DD: За кем остается последнее слово, кто говорит, что цены будут такими?
Т: В нашей компании — за директором департамента продаж. Но я знаю, что есть и другие варианты, у всех по-разному.
DD: А как часто приходится вносить правки и возникают ли из-за этого какие-то проблемы, когда затягивается обновление прайса и из-за этого теряется прибыль?
Т: Я, наверное, вношу правки в примерно 30% прайсов, отправляю их на доработку по просьбе руководителя.
DD: Но это довольно много, это почти треть. А с чем это связано, как ты думаешь?
Т: Возможно, с другим взглядом на ситуацию на рынке, потому что система предлагает какие-то одни вещи, я валидирую со своей точкой зрения, руководитель — со своей. Иногда мнения не совпадают.
DD: То есть доля субъективности здесь всё-таки присутствует?
Т: Да.
А: Мне хочется уточнить. Таня, ты сказала, что процесс изменился с внедрением сервиса динамического ценообразования. 30% нужно делать заново, приходят правки на дополнительные условия и нужно пересогласовывать. А как было до внедрения продукта?
Т: Процесс согласования у нас был очень сильно растянут. Если сейчас доработка может пройти в рамках одного дня, то раньше, когда отправлялось на доработку в ручном режиме, на то, чтобы всё пересчитать и отправить на согласование, тратилось много моего личного времени. Сейчас, когда всё я делаю в системе, всё автоматизировано, у меня нет ручных механических операций, это происходит гораздо быстрее.
А: Спасибо. Я бы хотел добавить, что процесс и количество согласующих от девелопера к девелоперу может отличаться, но в основном это коммерческий или генеральный директор, аналитик и руководитель отдела продаж. Вот эти три человека часто участвуют в процессе, и иногда один человек совмещает в себе две роли.
DD: Давайте перейдем к следующей теме и остановимся на вопросе аналитики на аутсорс. Таня, у вас был какой-то опыт, когда данные проверяются сторонним аналитиком, как эти процессы были выстроены и почему в итоге вы отказались от этого?
Т: Мне кажется, здесь всё зависит от цели компании. Есть компании, у которых нет задачи развития внутренних компетенций в сфере аналитики, они готовы отдать этот процесс на аутсорс и спокойно забыть о нем, то есть у них есть человек, который просто будет принимать решение по ценам, которые предлагают сторонние организации. У нас цель была другая, мы хотели развивать данную компетенцию внутри нашей компании. Когда мы рассматривали такой сервис, в котором данные проверяют, валидируют и уже представляют нам сторонние аналитики, мы увидели много минусов для нас и меньше плюсов.
DD: Можно подробнее про плюсы и минусы?
Т: Во-первых, в случае, когда сотрудник работает на инхаусе, он видит всю ситуацию изнутри в целом. Сотрудника на аутсорс не всегда посвящают, например, в какие-то финансовые вопросы, а они очень важны в этой ситуации. Мы, как региональный застройщик, задаёмся вопросом, обладает ли аналитик экспертизой именно на локальном рынке. Также были опасения, связанные с тем, что дополнительный человек — это дополнительное звено с точки зрения согласования, соответственно, возможно, это затянет весь процесс, чего бы нам тоже не хотелось. Еще вставал вопрос элементарного доверия, процесс интеграции сотрудников достаточно трудозатратный, не хотелось бы, чтобы возникла ситуация, когда у аналитика не оказывается заявленных компанией-подрядчиком компетенций, когда мы уже потратили на интеграцию время и деньги. Есть и какие-то плюсы, например, аналитик со стороны видит ситуацию более масштабно, работает с большим количеством проекций, и, вероятно, у него больше компетенций в этом плане. Но для нас минусы превышали плюсы, поэтому мы отказались от этой истории и пришли к использованию IT-решения.
DD: Расскажи, как это было? Как возникла идея использовать в ценообразовании именно сервисы?
Т: Началось с того, что был поставлен вопрос об автоматизации всех процессов: внедрении CRM и так далее, и, параллельно с этим, мы сразу же решили, что у нас будет сервис динамического ценообразования, потому что у нас возникли проблемы с управлением ассортиментом. Мы не могли оценить спрос, были метания, вызванные тем, что не хотелось бы столкнуться с тем, что проект затянулся, а мы недополучили прибыль из-за того, что, например, продали большую часть ассортимента в его начале. Мы понимали, что нам нужен сервис динамического ценообразования, и выбрали среди прочих Profitbase, причем именно систему, а не только инструмент Profitbase.ai.
DD: Это очень здорово, что застройщик хочет комплексно цифровизироваться, выбирая для этого сервисы. Сколько по времени вы в цифровизации, конкретно в динамическом ценообразовании?
Т: Где-то около года.
DD: То есть в обозримом будущем уже будет время подводить итоги пользования. Это было бы интересно узнать. Саша, у тебя есть дополнения из твоего опыта по другим застройщикам, как они вообще приходят к использованию сервиса?
А: Мы провели исследование и выяснили, что к сервису динамического ценообразования приходят двумя путями. Первый — когда девелопер задается вопросом подсчета упущенной выгоды от отсутствия динамического ценообразования и понимает, что теряет деньги. Второй — следование модному тренду. Динамическое ценообразование до сих пор можно считать ноу-хау на рынке девелопмента, им пользуются многие, но далеко не все. Соответственно, если мы взглянем на метрики ERZ, единого реестра застройщиков, практически все участники, занимающие верхние 10-20 позиций, применяют данные механики, задают тренд, и это становится интересно остальным игрокам на рынке.
Когда мы начинаем общение с девелопером, мы получаем картину их продукта и можем говорить о том, насколько эта система динамического ценообразования будет полезна конкретно в рамках текущего продукта, по которому нужно решить вопрос, речь идет о механиках и максимизации выручки благодаря этим механикам.
Хотел бы добавить по поводу стороннего аналитика, в проведенном исследовании были в том числе организации, которые выбирали этот путь. И могу сказать в цифрах, принятие рекомендации, которое дает сторонний аналитик, это опять же, про знание локации продукта, и оно варьируется от 30 до 90%. То есть, кому-то это заходит очень хорошо, и 90% рекомендаций принимается, а у кого-то валидация самого девелопера со стороны его экспертизы по продуктам составляет всего 30%. Но при этом такая услуга является востребованной у части девелоперов, поэтому она не лишена смысла.
DD: То есть, мы сейчас видим некоторую разнонаправленность рынка в вопросе ценообразования: кто-то занимается установкой прайса исключительно инхаус, кто-то доверяет это на аутсорс и есть часть прогрессивных застройщиков, которые хотят идти путем оцифровки своих процессов. Все три пути существуют на рынке одновременно, и ничто из этого сейчас не считается антитрендом.
А: Я бы добавил, что инхаус тоже подразделяется на инхаус экспертизу, и инхаус создание системы внутри девелопинга. Есть и такие застройщики, которые строят внутри своего IT-контура систему динамического ценообразования.
Татьяна: Расскажу про наш опыт, надеюсь, он будет полезен. Цель любого проекта — это максимизация прибыли, и динамическое ценообразование нам в этом помогает. Чтобы максимизировать прибыль, нужно выполнить две задачи. Первая — сделать максимально маленькую дельту между планом и актом, уравнять убытие. По нашему опыту, бывает так, что на старте продаж выполняется план за счет ликвидного ассортимента, и в конце проекта мы остаемся с неликвидными позициями и проседанием плана. Вторая задача динамического ценообразования — управление ассортиментом, то есть повышение цен на ликвидные позиции и понижение — на неликвидные.
Александр: Хочу поговорить о том, почему застройщикам нужно регулярно менять цены. Мне кажется, здесь есть несколько ключевых факторов. Таня правильно говорит, что мы идем к максимизации выручки, но нужно смотреть еще и на себестоимость. Сейчас, ввиду существующей политической повестки, это очень актуально, потому что себестоимость строительства может меняться из месяца в месяц. И чтобы попасть в изначальную финансовую модель, получить прибыль, необходимо менять цены централизованно. Это первая история. Вторая история связана непосредственно со спросом. Когда мы создаем проект, мы делаем квартирографию, опираемся на аналитику и рассчитываем на спрос по этим группам. Иногда мы попадаем в цель, иногда что-то меняется, и чтобы сгладить этот процент изменения и существует динамическое ценообразование. То есть, мы собираем факторы, триггеры, на их основе делаем выводы, чтобы увеличивать цену на какой-либо продукт и тем самым увеличивать его маржинальность.
Таким образом, причины изменения цен — это себестоимость и спрос. Возможно, это идет откуда-то из прошлого, когда была история с долевым строительством. Тогда в начале продаж девелопер отдавал квартиры дешевле, потому что нужно было набрать средства для продолжения строительства, а потом цена постепенно повышалась, потому что необходимость в использовании этих средств отпадала.
DD: Когда мы говорим о регулярном изменении цен, о каком временном промежутке идет речь? Это происходит раз в день, раз в месяц или по ситуации, и всё зависит от состояния рынка?
А: Я бы хотел начать с того, что динамическое ценообразование значит постоянно меняющееся. Идея такова, что мы меняем цены, когда получаем соответствующий триггер на основе модели, которую мы построили в рамках конкретного продукта. То есть случился триггер — мы сразу же меняем цены, мы не привязываемся к какому-то конкретному периоду. В то же время небольшие девелоперы, например, региональные, могут использовать схему повышения цен раз в месяц централизованно головным органом, принимающим решения. Крупные же девелоперы, например, в связи с повесткой частичной мобилизации, которая сейчас является довольно актуальной, начали менять цены, наоборот, чаще.
DD: Как это происходит в девелопменте, с какой регулярностью?
Т: Менять цены раз в месяц — это не динамическое ценообразование. Саша правильно сказал, что мы видим — есть какой-то триггер, у нас что-то изменилось, поменялась ситуация на рынке, спрос, себестоимость, и мы должны как-то на это среагировать. Очень сложно сказать, какая регулярность, потому что это зависит от многих факторов.
DD: Насколько сложно происходит согласование нового прайса?
Т: Изначально это была такая сложная процедура, очень бумажная даже, но с внедрением сервиса динамического ценообразования ситуация поменялась. В согласовании чаще всего участвуют три человека, и мы можем изменить цены, в зависимости от процента, даже в течение одного дня. То есть этот процесс несложный и достаточно быстрый. И это очень важно, потому что в недвижимости есть такая история: мы имеем ограниченный ассортимент, ограниченный набор квартир, и любое промедление, речь может идти не о днях, а о часах, стоит нам определенные доли прибыли.
DD: За кем остается последнее слово, кто говорит, что цены будут такими?
Т: В нашей компании — за директором департамента продаж. Но я знаю, что есть и другие варианты, у всех по-разному.
DD: А как часто приходится вносить правки и возникают ли из-за этого какие-то проблемы, когда затягивается обновление прайса и из-за этого теряется прибыль?
Т: Я, наверное, вношу правки в примерно 30% прайсов, отправляю их на доработку по просьбе руководителя.
DD: Но это довольно много, это почти треть. А с чем это связано, как ты думаешь?
Т: Возможно, с другим взглядом на ситуацию на рынке, потому что система предлагает какие-то одни вещи, я валидирую со своей точкой зрения, руководитель — со своей. Иногда мнения не совпадают.
DD: То есть доля субъективности здесь всё-таки присутствует?
Т: Да.
А: Мне хочется уточнить. Таня, ты сказала, что процесс изменился с внедрением сервиса динамического ценообразования. 30% нужно делать заново, приходят правки на дополнительные условия и нужно пересогласовывать. А как было до внедрения продукта?
Т: Процесс согласования у нас был очень сильно растянут. Если сейчас доработка может пройти в рамках одного дня, то раньше, когда отправлялось на доработку в ручном режиме, на то, чтобы всё пересчитать и отправить на согласование, тратилось много моего личного времени. Сейчас, когда всё я делаю в системе, всё автоматизировано, у меня нет ручных механических операций, это происходит гораздо быстрее.
А: Спасибо. Я бы хотел добавить, что процесс и количество согласующих от девелопера к девелоперу может отличаться, но в основном это коммерческий или генеральный директор, аналитик и руководитель отдела продаж. Вот эти три человека часто участвуют в процессе, и иногда один человек совмещает в себе две роли.
DD: Давайте перейдем к следующей теме и остановимся на вопросе аналитики на аутсорс. Таня, у вас был какой-то опыт, когда данные проверяются сторонним аналитиком, как эти процессы были выстроены и почему в итоге вы отказались от этого?
Т: Мне кажется, здесь всё зависит от цели компании. Есть компании, у которых нет задачи развития внутренних компетенций в сфере аналитики, они готовы отдать этот процесс на аутсорс и спокойно забыть о нем, то есть у них есть человек, который просто будет принимать решение по ценам, которые предлагают сторонние организации. У нас цель была другая, мы хотели развивать данную компетенцию внутри нашей компании. Когда мы рассматривали такой сервис, в котором данные проверяют, валидируют и уже представляют нам сторонние аналитики, мы увидели много минусов для нас и меньше плюсов.
DD: Можно подробнее про плюсы и минусы?
Т: Во-первых, в случае, когда сотрудник работает на инхаусе, он видит всю ситуацию изнутри в целом. Сотрудника на аутсорс не всегда посвящают, например, в какие-то финансовые вопросы, а они очень важны в этой ситуации. Мы, как региональный застройщик, задаёмся вопросом, обладает ли аналитик экспертизой именно на локальном рынке. Также были опасения, связанные с тем, что дополнительный человек — это дополнительное звено с точки зрения согласования, соответственно, возможно, это затянет весь процесс, чего бы нам тоже не хотелось. Еще вставал вопрос элементарного доверия, процесс интеграции сотрудников достаточно трудозатратный, не хотелось бы, чтобы возникла ситуация, когда у аналитика не оказывается заявленных компанией-подрядчиком компетенций, когда мы уже потратили на интеграцию время и деньги. Есть и какие-то плюсы, например, аналитик со стороны видит ситуацию более масштабно, работает с большим количеством проекций, и, вероятно, у него больше компетенций в этом плане. Но для нас минусы превышали плюсы, поэтому мы отказались от этой истории и пришли к использованию IT-решения.
DD: Расскажи, как это было? Как возникла идея использовать в ценообразовании именно сервисы?
Т: Началось с того, что был поставлен вопрос об автоматизации всех процессов: внедрении CRM и так далее, и, параллельно с этим, мы сразу же решили, что у нас будет сервис динамического ценообразования, потому что у нас возникли проблемы с управлением ассортиментом. Мы не могли оценить спрос, были метания, вызванные тем, что не хотелось бы столкнуться с тем, что проект затянулся, а мы недополучили прибыль из-за того, что, например, продали большую часть ассортимента в его начале. Мы понимали, что нам нужен сервис динамического ценообразования, и выбрали среди прочих Profitbase, причем именно систему, а не только инструмент Profitbase.ai.
DD: Это очень здорово, что застройщик хочет комплексно цифровизироваться, выбирая для этого сервисы. Сколько по времени вы в цифровизации, конкретно в динамическом ценообразовании?
Т: Где-то около года.
DD: То есть в обозримом будущем уже будет время подводить итоги пользования. Это было бы интересно узнать. Саша, у тебя есть дополнения из твоего опыта по другим застройщикам, как они вообще приходят к использованию сервиса?
А: Мы провели исследование и выяснили, что к сервису динамического ценообразования приходят двумя путями. Первый — когда девелопер задается вопросом подсчета упущенной выгоды от отсутствия динамического ценообразования и понимает, что теряет деньги. Второй — следование модному тренду. Динамическое ценообразование до сих пор можно считать ноу-хау на рынке девелопмента, им пользуются многие, но далеко не все. Соответственно, если мы взглянем на метрики ERZ, единого реестра застройщиков, практически все участники, занимающие верхние 10-20 позиций, применяют данные механики, задают тренд, и это становится интересно остальным игрокам на рынке.
Когда мы начинаем общение с девелопером, мы получаем картину их продукта и можем говорить о том, насколько эта система динамического ценообразования будет полезна конкретно в рамках текущего продукта, по которому нужно решить вопрос, речь идет о механиках и максимизации выручки благодаря этим механикам.
Хотел бы добавить по поводу стороннего аналитика, в проведенном исследовании были в том числе организации, которые выбирали этот путь. И могу сказать в цифрах, принятие рекомендации, которое дает сторонний аналитик, это опять же, про знание локации продукта, и оно варьируется от 30 до 90%. То есть, кому-то это заходит очень хорошо, и 90% рекомендаций принимается, а у кого-то валидация самого девелопера со стороны его экспертизы по продуктам составляет всего 30%. Но при этом такая услуга является востребованной у части девелоперов, поэтому она не лишена смысла.
DD: То есть, мы сейчас видим некоторую разнонаправленность рынка в вопросе ценообразования: кто-то занимается установкой прайса исключительно инхаус, кто-то доверяет это на аутсорс и есть часть прогрессивных застройщиков, которые хотят идти путем оцифровки своих процессов. Все три пути существуют на рынке одновременно, и ничто из этого сейчас не считается антитрендом.
А: Я бы добавил, что инхаус тоже подразделяется на инхаус экспертизу, и инхаус создание системы внутри девелопинга. Есть и такие застройщики, которые строят внутри своего IT-контура систему динамического ценообразования.
Хотите научиться максимизировать прибыль с проекта? Приходите на бесплатный вебинар от Profitbase и научитесь выстраивать ценообразование в девелопменте →
DD: Давайте двигаться дальше, предлагаю поговорить про сам сервис динамического ценообразования. Немного пофантазируем, представим, каким в идеале должен быть этот инструмент для застройщика?
Т: Я могу сказать, что мы хотели бы получить от сервиса динамического ценообразования: это сокращение количества механической работы, автоматизация процесса, но при этом сохранение права корректировки рекомендаций, которые выдает сервис. Нам важно было, чтобы компания, которая занимается внедрением ДЦО, обладала каким-то уровнем экспертности в этом вопросе. Что касается картинки «Ожидание и реальность», у нас ожидание совпало с реальностью, а где-то реальность даже превзошла ожидания. Мы получили сервис, который в одном окне показывает всю информацию по проекту, мне не нужно куда-то заходить, выгружать дополнительно какие-то данные.
Я вижу темпы продаж, статистику, план-факт, сроки завершения продаж, прогнозы по выручке и сразу же вижу рекомендации, которые мне дает система. Соответственно, когда какие-то объекты начинают вымываться, я сразу же в моменте могу всё увидеть, скорректировать и отправить на согласование.
DD: Можно сразу вопрос о вымывании объектов — что это такое?
Т: Есть определенные типы квартир с разными характеристиками: это могут быть полеты фантазии, особенные планировки, разные виды из окна, другие уникальные особенности. Какие-то квартиры пользуются большим спросом и их существует ограниченное количество, ассортимент начинает вымываться, то есть их становится всё меньше и меньше. А есть квартиры, которые, возможно, в чем-то человека не устраивают, и их становится всё больше и больше. Для того чтобы не оказаться в ситуации, когда в конце проекта остались одни неликвидные квартиры, мы управляем ассортиментом как раз с помощью динамического ценообразования.
DD: Таня, ты сказала, что Profitbase даже превзошел ваши ожидания. Можешь подробнее об этом рассказать?
Т: На самом деле, какая-то своя собственная система динамического ценообразования до внедрения сервиса Profitbase у нас присутствовала, как это водится, в Excel. И там были какие-то сравнительные алгоритмы на основе перспективного анализа спроса. Но коллеги предложили нам вариант оценки вымываемости в долгосрочной и краткосрочной перспективе. Вот такой способ мы навряд ли бы использовали, потому что, я думаю, это очень сложно сделать в Excel. Сейчас мы им активно пользуемся, и мне он очень нравится, я прямо кайфую.
DD: Скажи, насколько Profitbase близок с твоей точки зрения к этому идеальному сервису динамического ценообразования?
Т: Я считаю, что вообще всё можно улучшать, и, как я вижу, коллеги стремятся к этому, прислушиваются и готовы внимательно проработать каждый запрос клиентов. Мы хотели автоматизировать процессы, разгрузить аналитика, то есть меня, и заниматься какими-то более стратегическими задачами, смотреть на ситуацию в общем, а не копаться в каких-то мелочах. Вот это мы и получили. Мы не хотели исключать человека из этого процесса и оставили окончательное решение именно за экспертом.
DD: Почему окончательное решение должно быть именно за человеком, а сервис здесь выступает именно как помощник, а не как конкурент человеческому интеллекту? Поделитесь, пожалуйста, своим мнением по этому вопросу.
Т: Я думаю, что сервис — это помощник. Возможно в будущем появятся супермашинные обучения, которые будут закрывать все задачи, учитывать все факторы. На данный момент, мне кажется, у нас больше стоял вопрос в автоматизации процесса. И мы в принципе эту задачу закрыли. На данный момент мы не можем учесть в системе и полностью доверить изменение цен машине. Это очень рискованно, на мой взгляд. Поэтому сочетание живого человека и рекомендаций, которые даются с помощью алгоритма, на данный момент мне кажется самым рабочим, и оно помогает эффективно принимать решение.
Кроме того, я чувствую еще и такую историю, как проверка самого себя. Я вижу какие-то вещи, которые точно знаю, что здесь система считает правильно. Я не обратила на это внимание, и мне подсказывают. Это вопрос синергии.
DD: Давайте вернемся к вопросу, как изменился процесс согласования прайса после внедрения Profitbase, разложим по полочкам.
Т: Как я уже говорила, процесс ускорился, и еще хотела бы добавить, что он стал достаточно прозрачным, то есть все сотрудники коммерческой службы, коммерческого блока, имеют доступ к системе, к сервису Profitbase и теперь могут оценить и посмотреть, почему вот на данный момент принимается такое решение по ценообразованию. Получается, ситуация достаточно прозрачная для всех, не только для меня — человека, который это все рассчитывает, но и для других моих коллег, которым просто приходится с этим работать. Они видят ситуацию в целом, на основе чего я принимаю решение и предлагаю какие-то вещи.
DD: Саша, ты что-нибудь дополнишь из опыта других застройщиков, может быть, они делились с тобой какими-то инсайтами?
А: Добавлю, что само согласование — это часть продукта Profitbase. Это часть, наверное, любой системы ценообразования, но буду говорить только за Profitbase.ai. То есть наша задача здесь, как я говорил, расширить данные и ускорить принятия решения. Раньше процесс согласования включал в себя формирование отчета в Excel, его отправку по почте, ожидание корректировок, повторную отправку и так далее. Сейчас это всё делается одной кнопкой «отправить на согласование», и хотя бы эти действия по созданию письма, отправке и выбору адресатов, отслеживанию ответов автоматизированы.
Мы старались ускорить этот процесс. Наверное, нам есть еще что улучшать, например, добавить какие-то еще разрезы в виде ускорения, не только через канал почты добавить, но еще что-то добавить в мессенджер. Но кажется, что в какой-то части, по словам Тани, мы добились успеха, постараемся его увеличить.
DD: Как конкретно работает этот сервис на основе искусственного интеллекта? Как проходит этот процесс анализа данных, что конкретно делает сервис, как он выводит рекомендации по цене квартир, и как потом Таня, как специалист с этими данными работает? Мне интересен пользовательский опыт Тани, а также взаимодействие с этим сервисом и взгляд изнутри от Саши.
Т: Мы работаем в режиме одного окна, я открываю проект, который сейчас на этапе строительства, вижу, что у меня есть какие-то рекомендации по изменению цены, что система мне предлагает какие-то вещи. Я могу сказать, как у нас это сделано, но я думаю, что тут схема такая же везде. Все алгоритмы по изменению цены зашиты как конструктор или слои. Сейчас мы по одному критерию оцениваем продажи, а вот следующие критерии, потом следующие и так далее. И, соответственно, итоговая цена формируется в прайс-лист, который я потом отправляю на согласование со своими комментариями. Мне приходит согласованный ответ, я нажимаю кнопочку «Согласованный», затем «Опубликовать» и публикую эти цены в системе. Это если кратко.
DD: По каким критериям строятся вообще рекомендации по цене?
Т: Есть несколько критериев: это комнатность, тип планировки, все особенности квартиры или группы квартир, на которые у нас поделён ассортимент, есть критерий по этажности, по вымываниям, по этажам. И всё это финализируется одной историей про соответствие с финмоделью и плану продаж, это конечная точка, когда система проверяет, мы в рамках плана работаем или мы уже что-то должны сделать, чтобы выполнить план.
DD: А вот какие данные вы как застройщик должны предоставить для работы сервиса, чтобы он начал анализировать и выдавать рекомендации? То есть здесь из каких данных этот конструктор состоит?
Т: Ну, первое, основное, наверное, это план продаж. То есть план продаж в рамках всего проекта в разрезе площади, количества квартир. Конечно, тут зависит от компании, я думаю, желательно, еще брать в разрезе ассортимента тоже. То есть площадь, цена и количество.
А: Попробую рассказать, почему и как это всё работает. Начну с того, что, правильно Таня говорит, девелопер предоставляет нам, свой план продаж и мы настраиваем интеграцию с его системой, где у него, соответственно, перелинкуются все текущие продажи. Это является условной мастер-базой, на что мы смотрим, например, в алгоритмах по вымываемости, у нас их пять, они являются условно корнем для любой системы динамического ценообразования. Также у нас есть алгоритмы по отклонению от плана продаж, алгоритмы по эластичности темпов продаж, и у нас также были подходы к различным ML-алгоритмам, то есть довольно обширное количество механик, которые мы можем конструировать в разные мета-алгоритмы, так мы это называем.
Мы получаем данные от девелопера, которые динамически меняются. После этого смотрим на ту модель, которую построили на стадии проектирования, и которую можно менять в ходе промышленной эксплуатации системы, если картина продаж изменилась. Если мы видим, что другая механика будет работать лучше, формируем рекомендации при получении какого-то триггера.
У нас появляется возможность сформировать прайс-лист и принять его. Наверное, как-то так, Таня добавит, если я что-то упустил.
Т: Наверное, еще какая-то ретроспектива нужна, анализ продаж. Это то, о чем говорит Саша: при подключении к системе анализируется ретроспектива прошлых продаж. Но, опять же, наверное, возможно и без ретроспективы сделать.
А: Если у девелопера уже есть какая-то картина продаж, то мы можем на этом, допустим, построить наши механики на основе фактических данных. Если, условно, у нас нет продаж ранее, есть только план, то мы идем относительно плана. И уже потом, по ходу продаж через какое-то время, меняются алгоритмы в сторону фактической ситуации на рынке. Я думаю, что систему динамического ценообразования можно с успехом внедрять на любых проектах. У нас были сомнения, возможно ли это на каком-то маленьком продукте, но это работает на любых уровнях.
Т: Я могу сказать, что мы хотели бы получить от сервиса динамического ценообразования: это сокращение количества механической работы, автоматизация процесса, но при этом сохранение права корректировки рекомендаций, которые выдает сервис. Нам важно было, чтобы компания, которая занимается внедрением ДЦО, обладала каким-то уровнем экспертности в этом вопросе. Что касается картинки «Ожидание и реальность», у нас ожидание совпало с реальностью, а где-то реальность даже превзошла ожидания. Мы получили сервис, который в одном окне показывает всю информацию по проекту, мне не нужно куда-то заходить, выгружать дополнительно какие-то данные.
Я вижу темпы продаж, статистику, план-факт, сроки завершения продаж, прогнозы по выручке и сразу же вижу рекомендации, которые мне дает система. Соответственно, когда какие-то объекты начинают вымываться, я сразу же в моменте могу всё увидеть, скорректировать и отправить на согласование.
DD: Можно сразу вопрос о вымывании объектов — что это такое?
Т: Есть определенные типы квартир с разными характеристиками: это могут быть полеты фантазии, особенные планировки, разные виды из окна, другие уникальные особенности. Какие-то квартиры пользуются большим спросом и их существует ограниченное количество, ассортимент начинает вымываться, то есть их становится всё меньше и меньше. А есть квартиры, которые, возможно, в чем-то человека не устраивают, и их становится всё больше и больше. Для того чтобы не оказаться в ситуации, когда в конце проекта остались одни неликвидные квартиры, мы управляем ассортиментом как раз с помощью динамического ценообразования.
DD: Таня, ты сказала, что Profitbase даже превзошел ваши ожидания. Можешь подробнее об этом рассказать?
Т: На самом деле, какая-то своя собственная система динамического ценообразования до внедрения сервиса Profitbase у нас присутствовала, как это водится, в Excel. И там были какие-то сравнительные алгоритмы на основе перспективного анализа спроса. Но коллеги предложили нам вариант оценки вымываемости в долгосрочной и краткосрочной перспективе. Вот такой способ мы навряд ли бы использовали, потому что, я думаю, это очень сложно сделать в Excel. Сейчас мы им активно пользуемся, и мне он очень нравится, я прямо кайфую.
DD: Скажи, насколько Profitbase близок с твоей точки зрения к этому идеальному сервису динамического ценообразования?
Т: Я считаю, что вообще всё можно улучшать, и, как я вижу, коллеги стремятся к этому, прислушиваются и готовы внимательно проработать каждый запрос клиентов. Мы хотели автоматизировать процессы, разгрузить аналитика, то есть меня, и заниматься какими-то более стратегическими задачами, смотреть на ситуацию в общем, а не копаться в каких-то мелочах. Вот это мы и получили. Мы не хотели исключать человека из этого процесса и оставили окончательное решение именно за экспертом.
DD: Почему окончательное решение должно быть именно за человеком, а сервис здесь выступает именно как помощник, а не как конкурент человеческому интеллекту? Поделитесь, пожалуйста, своим мнением по этому вопросу.
Т: Я думаю, что сервис — это помощник. Возможно в будущем появятся супермашинные обучения, которые будут закрывать все задачи, учитывать все факторы. На данный момент, мне кажется, у нас больше стоял вопрос в автоматизации процесса. И мы в принципе эту задачу закрыли. На данный момент мы не можем учесть в системе и полностью доверить изменение цен машине. Это очень рискованно, на мой взгляд. Поэтому сочетание живого человека и рекомендаций, которые даются с помощью алгоритма, на данный момент мне кажется самым рабочим, и оно помогает эффективно принимать решение.
Кроме того, я чувствую еще и такую историю, как проверка самого себя. Я вижу какие-то вещи, которые точно знаю, что здесь система считает правильно. Я не обратила на это внимание, и мне подсказывают. Это вопрос синергии.
DD: Давайте вернемся к вопросу, как изменился процесс согласования прайса после внедрения Profitbase, разложим по полочкам.
Т: Как я уже говорила, процесс ускорился, и еще хотела бы добавить, что он стал достаточно прозрачным, то есть все сотрудники коммерческой службы, коммерческого блока, имеют доступ к системе, к сервису Profitbase и теперь могут оценить и посмотреть, почему вот на данный момент принимается такое решение по ценообразованию. Получается, ситуация достаточно прозрачная для всех, не только для меня — человека, который это все рассчитывает, но и для других моих коллег, которым просто приходится с этим работать. Они видят ситуацию в целом, на основе чего я принимаю решение и предлагаю какие-то вещи.
DD: Саша, ты что-нибудь дополнишь из опыта других застройщиков, может быть, они делились с тобой какими-то инсайтами?
А: Добавлю, что само согласование — это часть продукта Profitbase. Это часть, наверное, любой системы ценообразования, но буду говорить только за Profitbase.ai. То есть наша задача здесь, как я говорил, расширить данные и ускорить принятия решения. Раньше процесс согласования включал в себя формирование отчета в Excel, его отправку по почте, ожидание корректировок, повторную отправку и так далее. Сейчас это всё делается одной кнопкой «отправить на согласование», и хотя бы эти действия по созданию письма, отправке и выбору адресатов, отслеживанию ответов автоматизированы.
Мы старались ускорить этот процесс. Наверное, нам есть еще что улучшать, например, добавить какие-то еще разрезы в виде ускорения, не только через канал почты добавить, но еще что-то добавить в мессенджер. Но кажется, что в какой-то части, по словам Тани, мы добились успеха, постараемся его увеличить.
DD: Как конкретно работает этот сервис на основе искусственного интеллекта? Как проходит этот процесс анализа данных, что конкретно делает сервис, как он выводит рекомендации по цене квартир, и как потом Таня, как специалист с этими данными работает? Мне интересен пользовательский опыт Тани, а также взаимодействие с этим сервисом и взгляд изнутри от Саши.
Т: Мы работаем в режиме одного окна, я открываю проект, который сейчас на этапе строительства, вижу, что у меня есть какие-то рекомендации по изменению цены, что система мне предлагает какие-то вещи. Я могу сказать, как у нас это сделано, но я думаю, что тут схема такая же везде. Все алгоритмы по изменению цены зашиты как конструктор или слои. Сейчас мы по одному критерию оцениваем продажи, а вот следующие критерии, потом следующие и так далее. И, соответственно, итоговая цена формируется в прайс-лист, который я потом отправляю на согласование со своими комментариями. Мне приходит согласованный ответ, я нажимаю кнопочку «Согласованный», затем «Опубликовать» и публикую эти цены в системе. Это если кратко.
DD: По каким критериям строятся вообще рекомендации по цене?
Т: Есть несколько критериев: это комнатность, тип планировки, все особенности квартиры или группы квартир, на которые у нас поделён ассортимент, есть критерий по этажности, по вымываниям, по этажам. И всё это финализируется одной историей про соответствие с финмоделью и плану продаж, это конечная точка, когда система проверяет, мы в рамках плана работаем или мы уже что-то должны сделать, чтобы выполнить план.
DD: А вот какие данные вы как застройщик должны предоставить для работы сервиса, чтобы он начал анализировать и выдавать рекомендации? То есть здесь из каких данных этот конструктор состоит?
Т: Ну, первое, основное, наверное, это план продаж. То есть план продаж в рамках всего проекта в разрезе площади, количества квартир. Конечно, тут зависит от компании, я думаю, желательно, еще брать в разрезе ассортимента тоже. То есть площадь, цена и количество.
А: Попробую рассказать, почему и как это всё работает. Начну с того, что, правильно Таня говорит, девелопер предоставляет нам, свой план продаж и мы настраиваем интеграцию с его системой, где у него, соответственно, перелинкуются все текущие продажи. Это является условной мастер-базой, на что мы смотрим, например, в алгоритмах по вымываемости, у нас их пять, они являются условно корнем для любой системы динамического ценообразования. Также у нас есть алгоритмы по отклонению от плана продаж, алгоритмы по эластичности темпов продаж, и у нас также были подходы к различным ML-алгоритмам, то есть довольно обширное количество механик, которые мы можем конструировать в разные мета-алгоритмы, так мы это называем.
Мы получаем данные от девелопера, которые динамически меняются. После этого смотрим на ту модель, которую построили на стадии проектирования, и которую можно менять в ходе промышленной эксплуатации системы, если картина продаж изменилась. Если мы видим, что другая механика будет работать лучше, формируем рекомендации при получении какого-то триггера.
У нас появляется возможность сформировать прайс-лист и принять его. Наверное, как-то так, Таня добавит, если я что-то упустил.
Т: Наверное, еще какая-то ретроспектива нужна, анализ продаж. Это то, о чем говорит Саша: при подключении к системе анализируется ретроспектива прошлых продаж. Но, опять же, наверное, возможно и без ретроспективы сделать.
А: Если у девелопера уже есть какая-то картина продаж, то мы можем на этом, допустим, построить наши механики на основе фактических данных. Если, условно, у нас нет продаж ранее, есть только план, то мы идем относительно плана. И уже потом, по ходу продаж через какое-то время, меняются алгоритмы в сторону фактической ситуации на рынке. Я думаю, что систему динамического ценообразования можно с успехом внедрять на любых проектах. У нас были сомнения, возможно ли это на каком-то маленьком продукте, но это работает на любых уровнях.
Узнайте, как другие застройщики зарабатывают на волнениях рынка. Скачайте подборку кейсов →
