Материал раздела Основной
Алексей Тюменцев

Какие пять технологий помогут стимулировать рынок недвижимости

Информация могла устареть. Дата публикации: 04.06.2020
Пандемия коронавируса и последовавший за ней кризис отразились на покупательской способности населения. Ожидаемо резко упали продажи на рынке недвижимости. Как повысить эффективность работы и скорость совершения сделок в условиях изоляции?
Фото: Unsplash
Фото: Unsplash

Несмотря на успехи отдельных компаний, рынок недвижимости в целом все еще только стоит на пороге качественного технологического скачка. Какие инструменты стоит внедрять компаниям, чтобы его совершить?

1. Профилирование клиентов, формирование адресных предложений на основе технологий big data

Рынок недвижимости в России — это рынок покупателя. Именно покупатели формулируют предпочтения к жилью, нанимают риелторов, изучают предложения. И каждый выдвигает свои требования к объекту, поэтому зачастую их оказывается сложно формализовать. В большинстве случаев это приводит к тому, что покупателю или арендатору вместе с риелтором приходится осмотреть десятки объектов, прежде чем выбрать подходящий.

Риелторам нужно прекратить тратить время — свое и клиентов — на просмотр заведомо неподходящих объектов. Они должны формировать персональные предложения для каждого покупателя. В этом могут помочь технологии больших данных, которые позволяют анализировать до нескольких сотен параметров. Например, мировой лидер в области инвестиций в PropTech компания Meta (организация признана экстремистской и запрещена на территории РФ)Prop включает в оценку объекта как традиционные (цена, расположение, число комнат, наличие подходящих школ поблизости), так и косвенные параметры:

  • уровень шума, освещенности,
  • оснащенность фитнес-центров,
  • популярность близлежащих ресторанов,
  • прогнозы по развитию района в ближайшие годы.

Аналитическая платформа Set Schedule использует большие данные для предсказания поведения потенциальных покупателей и продавцов недвижимости. По словам CEO компании Роя Декела, сервис может, например, предвидеть, что семья переедет в течение 6–12 месяцев, хотя еще не знает об этом.