Machine Learning в недвижимости: как умная аналитика меняет российский рынок

У жителей России нет доступа к данным о сделках с имуществом, как это практикуется на Западе, но агентства недвижимости не стоят на месте и создают качественные базы данных с помощью Machine Learning. Умная аналитика позволяет собирать, обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, полученные из самых разных источников. Обрабатывают информацию не только алгоритмы, но и люди. Путем анализа полученных материалов можно собрать актуальные сведения о рыночной динамике, тенденциях и предпочтениях покупателей.

Как Machine Learning помогает агентствам недвижимости

Оценка стоимости недвижимости — одна из ключевых возможностей, которые предоставляет умная аналитика. В отличие от традиционных методов, которые основываются на сравнении схожих объектов недвижимости и могут быть ограничены и подвержены человеческому фактору, умная аналитика позволяет одновременно учитывать широкий спектр характеристик: размер и расположение объекта, уровень развития инфраструктуры в районе, расположение, а также экономические показатели.

Собирая информацию о ценах, предпочтениях покупателей, параметрах недвижимости и других факторах, агентства получают полное понимание изменений на рынке и прогнозируют тенденции. Все это помогает принимать обоснованные решения и делать клиентам релевантные предложения. Машинный интеллект, к примеру, умеет распознавать украденные фотографии объектов и несуществующих квартир, прогнозировать конверсию сделки и даже выявлять нелегальную аренду.

Machine Learning на российском рынке недвижимости

Благодаря глубокому аналитическому подходу можно повысить уровень обслуживания клиентов и эффективность работы агентов. В России Machine Learning и умную аналитику использует IT-агентство недвижимости Homeapp — на протяжении 6 лет оно внедряет методы машинного обучения для улучшения прогнозирования ликвидности недвижимости. Созданный механизм — самообучаемая система, которую постоянно совершенствуют, дополняют новыми данными и оснащают технологиями. С использованием собранных за это время материалов, включая звонки, просмотры объектов и совершенные сделки, агентство строит модели, способные предсказывать востребованность конкретного объекта. Для повышения точности прогнозов также учитывается работа риэлторов и эффективность их сделок.

Компания также разработала систему автоматической оценки стоимости квартир. Она учитывает множество факторов, включая локацию, планировку, техническое состояние и близость к важным объектам инфраструктуры, и позволяет продавать квартиры с максимальной выгодой и в сжатые строки. В течение полугода после внедрения ML помог агентству увеличить эффективность продаж на 80%.

Какие результаты даст ML рынку недвижимости

Machine Learning уже сегодня оказывает существенное влияние на сферу недвижимости в России — повышает количество обращений покупателей и их конверсию в продажи. Внедрение машинного обучения в работу агентств по продаже недвижимости поможет им быстро достичь следующих результатов:

➔   собрать максимально полные данные по каждому объекту — количество звонков и показов, эффективность брокера, оценку стоимости, лояльность клиента;

➔   оценить синтетическую вероятность продажи объекта, исходя из поведенческих особенностей клиента;

➔   интегрировать алгоритмы для управления ценами на объекты;

➔   подбирать аналоги для оценки и кросс-продаж;

➔   привлекать новых клиентов для покупки и продажи недвижимости.