Новый взгляд на ценообразование в девелопменте: аналитик начал высыпаться, а цены на квартиры расти. Кейс Сибинтел
Клиент — Сибинтел-Девелопмент
Застройщик более 20 лет развивает Тюменский регион. Помимо жилых комплексов строили ТРЦ, бизнес-центры, автосалон и даже термальный курорт.
Один из последних проектов — АК Машаров. Покупатели смогут «жить в первом ряду» — квартал находится в центре города. Первый дом из восьми будет сдан в 1 квартале 2023 года.
Компания растёт. И объём работы тоже.
Сибинтел развивается как застройщик. Объектов становится больше, цены постоянно корректируются. Девелопер пришёл к тому, что процесс нужно оптимизировать.
Для Сибинтел важно сохранять ритмичность продаж. Поэтому девелопер регулярно обновляет прайс. Ценообразованием в компании занимается Татьяна Куракина, маркетолог-аналитик.
Анализ, изменение прайса, согласование новых цен и их публикацию нужно провести максимально быстро — максимум за неделю.
И успеть выполнить другие рабочие задачи. Татьяна также занимается планированием, составляет отчётность и анализирует рынок.
3 шага по изменению цен: как это было раньше?
Шаг 1. Исследование рынка
Татьяна собирала данные из разных источников — Гугл-таблиц, CRM Profitbase. Приводила их в единый вид в excel-файле. Несколько раз проверяла, не появились ли ошибки при переносе.
Вся магия динамического ценообразования происходила в excel-таблицах. Цены проставлялись вручную.
Сбор и оформление информации отнимали у Татьяны большую часть рабочего времени — вплоть до двух дней.
Шаг 2. Согласование прайса
В согласовании участвовали директор департамента продаж, РОП, начальник отдела. Татьяна присылала обновлённый прайс на почту. Каждый мог отправить комментарий.
Согласования проходили в 3 этапа и могли растянуться на недели.
Шаг 3. Публикация цен
Утверждённый прайс выгружался в отраслевую CRM. Данные из CRM от Profitbase автоматически обновлялись на других площадках.
Здесь процесс уже был автоматизирован и занимал минимальное количество времени.
Аналитик тратил много времени на механическую работу — сбор данных, проверку их корректности и приведение прайса к нужному виду.
«Хотим анализировать сами»: выбор сервиса для ценообразования
Застройщик понимал, какую потенциальную выгоду может упустить, если не обновлять прайсы оперативно. Коллеги-девелоперы поделились, что автоматизируют ценообразование с помощью IT-продуктов.
Для застройщика было важно, чтобы:
- Работа с ценами велась прямо в сервисе
Одних таблиц и графиков было недостаточно. Аналитик хотел видеть информацию по объектам и менять прайс в одном месте.
2. Изменение цен происходило под контролем застройщика
Девелопер решил, что только внутренний эксперт может корректно изменить цены на объекты. Аналитик понимает, как устроены внутренние процессы, как строилась финансовая модель и план продаж.
Такую серьёзную задачу сложно доверить стороннему эксперту. Поэтому сервисы, где данные валидируются аналитиком IT-сервиса, сразу не рассматривались.
3. Разработчик имел глубокую экспертизу в ценообразовании девелопмента
Сервис должен содействовать работе аналитика, упрощать её и дополнять. Выстроить такой формат работы проблематично, если разработчики не понимают, как устроены продажи застройщиков.
Сибинтел выбрал Profitbase. ai — сервис динамического ценообразования. Продукт решает все задачи застройщика:
- Автоматически собирает все данные в одном окне
В одном месте отображаются финансовая модель/план продаж, статистика продаж в разрезе квартир (сколько продано, свободно, забронировано и выведено из продажи). Здесь же выводятся рекомендации по повышению или понижению цен.
Татьяна сразу получает информацию по проекту. Не выгружает данные из CRM и не тратит часы на перепроверку информации.
- Создаёт список рекомендаций на повышение цен
Сервис подсвечивает, когда одна из групп объектов начинает вымываться. Показывает, на сколько процентов можно изменить цену.
Татьяна просматривает рекомендации и корректирует их, исходя из текущей ситуации на рынке. Автоматически отправляет 4 коллегам на согласование.
- Позволяет менять цены прямо в системе
Обновлённый и опубликованный прайс сразу попадает в CRM, а из неё — на сторонние площадки, где цены на каждую квартиру меняются автоматически.
Татьяна в два клика меняет цены на отдельные квартиры. Выделяет их на шахматке и задаёт новые параметры.
- Дополняет экспертизу аналитика
Сибинтел менял цены по внутренним алгоритмам. Система подсказала, как ещё можно отслеживать вымываемость в долгосрочной и краткосрочной перспективе.
Теперь ценообразование застройщика стало ещё точнее.
«В сервисе Profitbase.ai мы нашли то, что искали: высокую экспертность в вопросах динамического ценообразования, возможность самостоятельно принимать окончательное решение по изменению цен, высокую степень автоматизации процесса. По факту получили всё это плюс высокую заинтересованность и желание сделать сервис удобным для нас как для клиента», — Татьяна Куракина, маркетолог-аналитик проекта АК Машаров.
Что из этого вышло? Делимся результатами
- Аналитик перестал заниматься механической работой и сконцентрировался на приоритетных задачах
Татьяна больше не собирает цены в excel и не тратит часы на создание диаграмм. У неё появилось время на более глубокий анализ ценообразования.
Освободились часы для других задач: анализа эффекта от нововведений, отчёта по динамике продаж, исследования рынка.
2. Новый прайс публикуется раз в неделю, а не месяц
Время на обновление цен сократилось с одного месяца до одной недели. Теперь застройщик успевает за изменениями рынка.
3. Вымываемость квартир уменьшилась, а цена на квадратный метр выросла на 3,74%
Цена квадратного метра увеличилась на 3,74% относительно плана продаж.
«Сервис Profitbase.ai полностью снимает с меня задачу по механическому сбору данных и анализу спроса и выбытия, соответственно появляется больше ресурса для выполнения других задач. Благодаря команде Profitbase. ai мы внедрили новые алгоритмы, которые помогают еще более детально подходить к вопросу изменения цен», — Татьяна Куракина, маркетолог-аналитик проекта АК Машаров.
Что ещё посмотреть по теме?
→ Застройщики с Уолл-стрит: как выиграть до 100 млн рублей с проекта, сменив подход к ценообразованию?
→ Как ФСК Петербург выстроили работу с ценами на базе искусственного интеллекта
→ Ценообразование в девелопменте: автопилот или ручное управление?
