Как искусственный интеллект рассчитал параметры ЖК: кейс застройщика

Как искусственный интеллект рассчитал параметры ЖК: кейс застройщика

Краткое Описание

  1. Задача

    Автоматизировать анализ рынка недвижимости для определения спроса на разные типы квартир и коммерческих помещений в планируемом жилом комплексе (ЖК), а также расчёта цен, соответствующих ожидаемым темпам продаж.

  2. Решение

    Процессы анализа окружения местоположения будущего ЖК, планирования состава и характеристик квартир и коммерческих помещений, а также прогнозирование цен были автоматизированы с использованием системы Epsilon On Point.

  3. Результаты

    На 20% повысилась скорость разработки инвестиционного проекта. На 30% повысилась точность прогнозирования цен на квартиры и коммерческие помещения. На 40% сократилось время на подготовку маркетинговых материалов и аналитических отчётов.

Подход

Первая задача — это определить, сколько и каких квартир и коммерческих помещений будет востребовано целевой аудиторией, чтобы использовать максимум площади, сохраняя при этом комфорт будущих жителей и по разумной цене.

Компания хотела настроить бизнес-процесс, который позволил бы оперативно моделировать тип жилого комплекса, и состав квартир и коммерческих помещений разного типа, учитывая при этом ограничения и плановые сроки продаж.

Вторая задача — это привлечь покупателей коммерческих помещений. Розничные сети и другие компании и предприниматели — потенциальные покупатели часто настороженно относятся к приобретению помещений в новых жилых комплексах, так как в них есть дополнительный риск, связанный с темпами заселения жилого комплекса и формированием целевой аудитории, а также тем, какие конкуренты тоже захотят  приобрести помещения в этом же месте.

Поэтому для этих потенциальных покупателей коммерческих помещений особенно важны прогнозные показатели их бизнеса в этом жилом комплексе.

Третья задача — определить цены на квартиры и коммерческие помещения на каждом этапе строительства, для обеспечения оптимального соотношения времени продажи, готовности жилого комплекса и доходности проекта строительства.

Сервис «Квартирография»

Как искусственный интеллект рассчитал параметры ЖК - Квартирография

Для определения класса жилого комплекса и состава квартир был разработан сервис «Квартирография».

Этот инструмент, работающий на основе машинного обучения, позволил точно рассчитать оптимальное количество и типы квартир, а также рекомендуемые цены на них, учитывая заданные темпы продаж.

Анализ проводился на основе данных о текущем спросе на квартиры различной площади и планировки в районе строительства и схожих районах, включая информацию о рынке новостроек, информации о проектах конкурентов, социальной и транспортной инфраструктуре.

Для анализа использовались данные из Каталога наборов данных Epsilon On Point.

Также при планировании квартирографии учитывались ограничения по площади лота, минимальной площади помещений в соответствии со строительными нормами и другие условия.

При определении оптимального типа жилого комплекса использовалась классификация, разработанная с учётом параметров окружения (например, соседство с набережными и парками, или историческими достопримечательностями, наличие рядом вокзала или крупной транспортной магистрали, экология в районе и многие другие).

В итоге для любой выбранной локации были предложены варианты классов ЖК и для каждого класса — варианты квартирографии с указанием рекомендуемой цены на каждом этапе строительной готовности.

Сервис «Коммерческая инфраструктура ЖК»

Как искусственный интеллект рассчитал параметры ЖК: коммерческая инфраструктура

Для Заказчика было важно добиться сбалансированной коммерческой инфраструктуры, выгодной не только для будущих жителей нового ЖК, но и для бизнесов.

Поэтому для планирования коммерческих помещений был разработан специализированный сервис «Коммерческая инфраструктура ЖК».

Сервис проанализировал спрос на различные типы коммерческих помещений, учитывая показатели интенсивности транспортных и пешеходных потоков, а также демографические характеристики района (как текущие, так и будущие, по мере заселения жилого комплекса).

Благодаря этому были рассчитаны количество и соотношение коммерческих помещений разных размеров и назначений с указанием рекомендуемой цены на каждом этапе строительной готовности.

Далее сервис определил профиль идеальных покупателей коммерческих помещений каждого типа и сформировал список потенциальных клиентов, заинтересованных в покупке подобных помещений.

На этапе планирования ЖК Заказчик не планировал самостоятельно сдавать в аренду коммерческие помещения, поэтому его не интересовали арендные ставки и потенциал рынка аренды в данной локации.

Эта аналитика была востребована позже, после начала рекламы и продаж коммерческих помещений для обоснования цены и подготовке качественных отчётов и презентационных материалов для покупателей.

Сервис «Стрит-ритейл»

Сервис «Стрит-Ритейл» используется на этапах продвижения и продажи коммерческих помещений.

Сервис позволяет генерировать подробные отчеты и презентационные материалы для каждого коммерческого помещения, включая прогноз арендной ставки и потенциальной выручки, демографию, трафик, данные об окружении и другую информацию.

Сервис также проверяет, насколько коммерческие помещения соответствуют требованиям франшиз и помогает девелоперам согласовывать эти помещения владельцами франшиз заранее, что упрощает процесс последующей продажи помещений франчайзи.

Взаимодействие с потенциальными покупателями и инвесторами, партнёрами и СМИ на сайте компании-девелопера

На сайте компании-застройщика была интегрирована интерактивная карта Epsilon On Point. На этой карте отображается вся информация о квартирах, коммерческих помещениях и инфраструктуре ЖК, а также его окружение.

Пользователи сайта могут анализировать подробные сведения о каждом объекте и создавать отчеты по интересующим объектам.

Этот инструмент оказался полезным для потенциальных покупателей и инвесторов, риэлторов и брокеров, а также при взаимодействии со СМИ и администрацией города.

Результат

-30%
сократился процент ошибок в планировании и ценообразовании благодаря точным данным
-40%
сократилось время на создание маркетинговых материалов
+30%
повысилась точность прогнозирования цен на квартиры и коммерческие помещения.

Запросить демонстрацию

Готовы увидеть, как это может работать для вашей организации?

Свяжитесь с нами