Как ФСК Петербург выстроили работу с ценами на базе искусственного интеллекта

Кейс применения системы Profitbase.ai для управления динамическим ценообразованием петербургского офиса одного из крупнейших российских застройщиков.

Как ФСК Петербург выстроили работу с ценами на базе искусственного интеллекта

Компания ФСК в Петербурге автоматизировала работу с динамическим ценообразованием — алгоритмы Profitbase.ai рассчитывают спрос и темпы продаж, сопоставляют их с планом по каждой категории квартир и дают аналитикам компании рекомендации, как скорректировать цены, чтобы продавать квартиры в нужном темпе и с максимальной добавленной стоимостью.

ФСК — один из лидеров цифровизации девелопмента

Группа ФСК — одна из крупнейших девелоперских и строительных компаний России. По версии делового журнала Forbes входит в топ-3 крупнейших частных компаний России в сфере «Строительство», специализирующихся на реализации жилой и коммерческой недвижимости. Также входит в топ-10 самых надежных застройщиков России.

Компания делает упор на цифровизацию процессов — в 2021 году она заняла второе место в рейтинге цифровой зрелости в сфере девелопмента по версии агентства SDI360, а также восьмое место по уровню внедрения онлайн-продаж, по версии исследования Profitbase.

Ценообразование в девелопменте всегда динамическое. Но прогнозы и решения должны быть математическими, а не интуитивными

В этом помогает Profitbase.ai — система позволяет компаниям системно и управляемо формировать цены для объектов, в соответствии с темпами продаж, вымываемостью объектов, финансовой моделью и продажами конкурентов.

Алгоритмы помогают систематически мониторить изменения в динамике продаж объектов, и формируют на их базе рекомендации и новые цены.

Все рекомендации системы прозрачны и обоснованы. Аналитик не копается в рутине, а анализирует результаты и рекомендации алгоритмов. В итоге цены корректируются своевременно, и девелопер не упускает прибыль.

Юлия Голубева, руководитель отдела маркетинга ГК ФСК В Петербурге

«Ранее в компании использовалась многофакторная модель ценообразования (ЦО) с применением, в том числе, динамического подхода, ретроспективного, сравнительного метода и многих других. В определённый момент мы поняли, что объем типовых действий таков, что рационально привлечь инструмент комплексной автоматизации ЦО, и стали изучать предложения на рынке. Остановились на продукте Profitbase.ai как на технологии, сочетающей в себе основной комплекс необходимых инструментов» — Юлия Голубева, руководитель отдела маркетинга ГК ФСК В Петербурге.

Как ФСК в Петербурге использует Profitbase.ai

Классификация объектов и формирование алгоритмов для каждой группы

Система учитывает характеристики каждого типа квартир — это и общие характеристики по проекту и корпусу, и индивидуальные по квартире, такие как особенности планировки, вид из окна, остекление, уникальные особенности квартиры и так далее.

Разработка рекомендаций по корректировке цен

Алгоритмы рассчитывают, на какие квартиры стоит изменить цены и на сколько, а также как это изменение скажется на результатах всего проекта.

В системе есть четыре группы алгоритмов, включая применение алгоритмов на базе искусственного интеллекта. Искусственный интеллект дополняет расчеты, но не является ядром системы.

В отличие от искусственного интеллекта, статистические расчеты поддаются интерпретации и позволяют аналитику просмотреть подробные расчеты и обоснование рекомендаций машины. А расчеты на основе машинного обучения не интерпретируются, поэтому аналитикам было бы сложно полностью довериться такой системе, и эти алгоритмы используются только как вспомогательный инструмент для обработки данных.

Рекомендации системы основаны на расчетах:

1. Вымываемости на основе процента продаж, доли в ассортименте, остатков с последнего изменения цены, количества продаж за период, и оценке вымываемости в краткосрочном и долгосрочном периоде.

2. Отклонений. Рассчитываются на основе отклонения от плановой стоимости квадратного метра, планового срока завершения продаж или прогнозного срока верхнеуровневой группы (например, по прогнозу все трехкомнатные квартиры будут распроданы за 6 месяцев, но один тип планировок выбивается из графика).

3. Эластичности темпа продаж.

4. Плана продаж. Рассчитывается на основе отклонения от плановой цены квадратного метра на текущий момент.

Profitbase.ai предлагает корректировки для действующего прайс-листа. Аналитик просматривает все рекомендации, и, если сомневается, может посмотреть обоснование расчетов.

Экспертиза аналитика важнее математических расчетов и прогноза искусственного интеллекта. Поэтому в Profitbase.ai финальное слово остается за человеком — он просматривает рекомендации и может вручную их откорректировать.

Аналитик может увеличить цену не на 1,2% процента, а сразу на 5%. Или, наоборот, оставить без изменения. А после сразу же в системе нажать кнопку «отправить прайс-лист на согласование», чтобы его посмотрел руководитель.

Юлия Голубева, руководитель отдела маркетинга ГК ФСК В Петербурге

«Логика алгоритма отличается от мышления человека, что даёт новый, свежий ракурс на привычные данные. В совокупности рекомендации робота, прошедшие валидацию «живого ума», дают синергетический эффект и в конечном итоге повышают эффективность процессов и решений» — Юлия Голубева, руководитель отдела маркетинга ГК ФСК Северо-Запад.

Мониторинг всех показателей проекта в моменте

На рабочем столе проекта выводится вся аналитика о действующих темпах продаж, а также их соотношении с планом продаж. Отображаются:

  • Темпы продаж и прогноз по реализации объекта при текущем темпе и ценах: выручка, средняя цена кв. м, срок завершения продаж.
  • Сопоставление выручки, средней цены квадратного метра и срока завершения продаж в плане и прогнозе, расчет дельты между ними.
  • Статистика вымываемости по группам квартир.
  • Прогноз того, как применение рекомендаций от алгоритма повлияет на проект.
  • Статусы всех объектов в виде шахматки, списка и других вариантах отображения.
  • Статистика по конкурентам.

Алгоритмом рассчитывается вымываемость и затоваренность объектов по категориям — сравнивается плановый срок завершения продаж и прогноз системы, когда будут распроданы все квартиры с текущим темпом продаж.

Что это дает коммерческому блоку

Крупные девелоперы контролируют все эти показатели и без алгоритмов — аналитики сопоставляют эти данные инструментами CRM и/или в Excel. Более того, эти данные настолько важны, что и с использованием Profitbase.ai многие аналитики продолжают вести расчеты в таблице.

Но система позволяет вести более сложные расчеты, а также она чувствительна к минимальным колебаниям спроса. Аналитик сверяется с системой, она помогает ему проверять себя, сигнализирует в случае отклонения от плана.

Ошибки в ценообразовании стоят дорого. Квартиры уникальны и их не так много, важно вовремя замечать минимальные колебания спроса, чтобы успеть поднять цены на категорию квартир и заработать больше.

Юлия Голубева, руководитель отдела маркетинга ГК ФСК В Петербурге

«Применение Profitbase.ai позволило сократить количество ручных итераций до минимума, высвободив время аналитиков на более сложные и нетипичные процессы и задачи. Несомненно, заменить живого маркетолога системы автоматизации не могут, так как недвижимость — сегмент сложный и многофакторный, однако алгоритмический анализ big data позволяет специалисту принимать управленческие решения в более оперативном режиме.

После нескольких месяцев вдумчивого тестирования мы приняли решение добавить в качестве одного из ключевых инструментов динамического ЦО рекомендации алгоритма Profitbase.ai, что позволило в совокупности с другими методами более оперативно и тонко регулировать цены на продукт» — Юлия Голубева, руководитель отдела маркетинга ГК ФСК Северо-Запад.

Оперативность, точность и подтвержденность любого решения данными. В этом ключевая польза от применения алгоритмов Profitbase.ai. А дополнительный заработок — не только результат работы алгоритма, это результат грамотной финансовой модели и хорошей работы аналитика.