Найти в Дзене
Analytera

Прогнозирование продаж в сфере недвижимости: опыт ГК “Эталон”

На канале мы регулярно обозреваем новые продукты по прогнозированию и планированию, внедряемые в деятельность отечественных компаний. Вот что вы могли видеть из последних наших публикаций на эту тему: Наш новый небольшой обзор посвящен сервису, используемому в сфере недвижимости. Его внедрила группа компаний “Эталон”, которая занимается девелопментом и строительством в России. Особенность нового сервиса – в применении искусственного интеллекта. Сообщается, что разработчиком выступила компания из группы ЛАНИТ, а сам сервис поможет оптимизировать процессы принятия решений по сделкам и увеличить их совокупную маржинальность. К сожалению, узнать чуть больше о принципе действия сервиса пока невозможно (что, впрочем, понятно, ведь это коммерческая разработка), однако стало известно, что в сервисе объединены несколько моделей машинного обучения, которые предсказывают вероятность заключения сделки, объемы продаж на конкретный период, а также определяют, как изменение ценовых и маркетинговых па

На канале мы регулярно обозреваем новые продукты по прогнозированию и планированию, внедряемые в деятельность отечественных компаний.

Вот что вы могли видеть из последних наших публикаций на эту тему:

  • “Прогностика” – новый сервис для построения прогнозов и работы с данными
  • Прогнозирование спроса в ритейле на основе ИИ (сервис от Сбера)
  • Сервис для планирования кадровой политики

Наш новый небольшой обзор посвящен сервису, используемому в сфере недвижимости. Его внедрила группа компаний “Эталон”, которая занимается девелопментом и строительством в России. Особенность нового сервиса – в применении искусственного интеллекта.

Сообщается, что разработчиком выступила компания из группы ЛАНИТ, а сам сервис поможет оптимизировать процессы принятия решений по сделкам и увеличить их совокупную маржинальность.

-2

К сожалению, узнать чуть больше о принципе действия сервиса пока невозможно (что, впрочем, понятно, ведь это коммерческая разработка), однако стало известно, что в сервисе объединены несколько моделей машинного обучения, которые предсказывают вероятность заключения сделки, объемы продаж на конкретный период, а также определяют, как изменение ценовых и маркетинговых параметров повлияет на финансовые показатели. При этом для построения прогнозов используются данные из внутренних систем группы компаний – например, это сведения о самих объектах недвижимости, сделках, активностях покупателей. Дополнительно учитываются внешние параметры: курсы валют и котировки акций.

Как отмечают разработчики сервиса, такой инструментарий позволяет сократить трудозатраты при построении прогнозов, минимизировать ошибки в расчетах и влияние человеческого фактора, а также точнее формировать планы в условиях высокой турбулентности, в которых пребывает весь рынок недвижимости.

А что вы думаете о таком решении?.. По ощущениям, это тот же методологический базис и тот же учет множества параметров и исторических данных, который используется и при прогнозировании вручную, только более автоматизированный.

Если же вам тоже интересны инструменты автоматизации, то можно присмотреться к сервису “Прогностика”, который будет полезен при построении прогнозов и планов в самых разных сферах – не только в недвижимости.