Как прогнозировать продажи с высокой точностью?
. Сервис определяет оптимальное соотношение, жилой площади и количества комнат в квартирах жилого комплекса, а также рекомендуемый уровень цен, который позволит полностью реализовать проект в срок, установленный финансовой моделью. По данным тестов MR Group, точность прогнозирования стоимости квартир в среднем составила 91%.
«Математическая модель предлагает оптимальный вариант для новых ЖК на основе имеющихся данных с оценкой оптимальной стоимости жилья. Алгоритм также позволяет менять распределение квартир с учетом проектных ограничений застройки и определять экономическую эффективность этого решения. Мы используем программный комплекс от VK на всех новых проектах, в том числе в таких масштабных жилых комплексах, как Mod, City Bay, Symphony 34, «Павелецкая Сити»1 и «Селигер Сити». В будущем также планируем расширить возможности инструмента и добавить опцию детализированных рекомендаций по функциональным характеристикам жилья для того, чтобы планировать, к примеру, количество парковочных мест и габариты отдельных комнат и помещений в соответствии со спросом», ― говорит Мария Литинецкая, генеральный директор MR Group.
Алгоритмы сервиса анализируют накопленные данные о спросе и предложении на жилые объекты в точке застройки, цены и темпы продаж квартир в похожих комплексах. Кроме того, модели учитывают информацию о социальной и транспортной инфраструктуре района. Система рассчитывает, какое количество квартир – студий, однокомнатных, двухкомнатных и трехкомнатных — должно быть в комплексе. Модели также позволяют балансировать продажи на всех этапах в зависимости от заданных темпов реализации проекта. При необходимости, разбивку по долям квартир можно скорректировать вручную, после чего система пересчитает показатели цен и сроков реализации.
«При проектировании жилого здания застройщику необходимо определить количество квартир и комнат в них, площадь, а также цену квадратного метра на
каждом этапе строительства. Это помогает получить максимальную прибыль и реализовать весь объем жилья в установленный срок. Формировать план вручную не всегда эффективно: рынок меняется, количество данных для аналитики растет. Технологии машинного обучения и анализ массивов данных позволяют минимизировать риски и максимально эффективно формировать планирование жилых комплексов. Совместный опыт с MR Group уже показал высокую эффективность такого подхода. Сервис можно использовать как для принятия решения на этапе проектирования, так и для проверки гипотез экспертов», – комментирует Роман Стятюгин, директор аналитических сервисов PREDICT, VK.