Самый популярный вопрос: как можно использовать LLM в недвижимости?
Сейчас расскажу вам одно очевидное направление с неочевидными возможностями - анализ данных.

- возможно собрать данные с разных источников: api, электронные таблицы, текстовые файлы, базы данных. То есть можно получить структирированную информацию из различных неструктурированных источников.

Пример: получить выборку по нужному триггеру из данных о квартирах, их описаний, комментариев брокера и результатов парсинга и придать им читаемый вид по определенному образцу.

- очистка данных из разных источников. Ну это обратный процесс тому что написано выше. Как использовать? Убрать мусор из комментариев брокера к объектам и лидам.

- поиск закономерностей. Это мы используем в сводной статистике и проверке гипотез. Например: объявления имеющие в описании такую-то фразу более просматриваемые, чем другие.

- опережающие показатели или прогнозное моделирование на основе предыдущих данных. Это про прибыль, планы и т.д.

- визуализация данных. Ну тут совсем все просто - все можно превратить в график или диаграмму

- систематизировать данные и показать лаконичный результат

Это сейчас на первый взгляд кажется сложным и даже бесполезным.
Но что если бы вы могли выбрать всех лидов, которые хотели продавать свою квартиру, но брокер это не “услышал” или не “записал”? Что если в вашей базе есть горячий клиент, но работа с ним ведется в рутинном режиме?


Кстати для лучшего понимимания как устроены LLM - вот ссылка на англоязычное видео с русскими субтитрами. Стоит посмотреть.

Сегодня на ВЖК один из спикеров по нейросетям рассказал о планах завести нейросеть в разговоры по телефону.

То есть идея такова - с клиентом будет общаться обученная нейросеть и заменит «первичного консультанта» с голосом какого-нибудь брокера.

На самом деле эта задача не решаема на текущем этапе.
Сейчас объясню почему.

Представьте какую цепочку предстоит пройти:

Клиент: - есть ли у вас варианты в этом ЖК Лермонтов?
Нейросеть: сохранила эту фразу -> передала на сервер аудиофайл -> превратила в речь, расставив пунктуацию -> распознала суть разговора -> обратилась к базе данных для уточнения наличия -> сформировала текстовый ответ в одной нейросети -> передала для создания голосового ответа в другую нейросеть -> вернула в качестве ответа клиенту

Даже если будут минимальные задержки на всех этапах то такая генерация выльется в 30-40 секунд.

С такими задержками разговора не получится.

Однако если это предустановленные ответы голосом нужного брокера - то это уже не магия, а просто чат-бот. И никакого ИИ тут нет.

Кстати, если вам нужно короткое решение, как сделать слепок голоса вашего сотрудника - ставьте огонь и в ближайшие дни будет инструкция.

Подведу небольшой итог в теме использования нейросетей в переписке с клиентами

Сама идея автоматизации всего и вся не покидает ум любого руководителя. И это правильно - автоматизация это всегда снижение затрат.

Сначала чат-боты, а потом и нейросети пришли в переписки с клиентами именно для сокращения затрат, а не повышения качества сервиса (хотя заявлено наоборот 😂)

Классический пример техподдержки какого-нибудь провайдера интернета:
У клиента сломался интернет и он будет «терпеть» нейросеть потому что он зависим от провайдера и ему надо решать вопрос.

Клиент в принципе может «доставать» нейросеть, задавать свои сложные вопросы, и даже покричать и в конце концов ЕСЛИ НЕ РЕШИТ ВОПРОС достучаться до оператора.

То есть провайдер нужен клиенту больше, чем клиент провайдеру.

Провайдер благодаря такой воронке имеет в своем штате в несколько раз меньше операторов. Win?

Техподдержка это идеальное место для применения нейросетей.

Мы не можем ему что-то продать в его гневном обращении к нам - значит не будем тратить время на общение - сливаем его нейросети.

✅ Кто-то готов отдать клиента с потенциальным чеком в несколько сотен тысяч рублей на отработку нейросети ради автоматизации?

Вот и ответ на вопрос: можно ли сделать искусственный интеллект с реалистичными ответами клиенту в реальном времени.

Обратите внимание на задержки с ответами. OpenAI имеет доступ к своим же технологиям на максимальной скорости и не может добиться быстрых ответов, а надо ещё синтезировать голос и получить ответ из базы данных.

Но прогресс впечатляет.

Кстати вчера вышел claudе в appstore. Авторизация через google с vpn работает. Вот.

Сильный конкурент GPT.

Последние две конференции мы рассказывали о том, как мы работаем с распознаванием того что на фотографии недвижимости.
Эту фичу в наших бизнес процессах мы тестировали год назад. И пока отложили на некоторое время ввиду узкой направленности этой технологии. Но она обкатана и вполне работоспособна.

И вот на днях авито выкатил похожую тему на своем ресурсе.
Ну пока только для бытовых товаров.
Где-то полгода-год и какая-нибудь нейросеть сможет распознавать предметы интерьера из открытых каталогов.

По словам разработчика Ананая Ароры (Ananay Arora), OpenAI также готовится добавить чат-боту ChatGPT функцию телефонных звонков. Арора утверждает, что нашёл доказательства того, что OpenAI уже предусмотрела использование серверов для аудио- и видеосвязи в реальном времени.

Вот так вот. Ну посмотрим.

Сегодня был интересный звонок от Авито с таким вопросом: «Не могли бы вы оценить сколько холодных звонков превращаются в договор?»
То есть нашу конверсию по ХЗ.

Я смотрю на этот вопрос только с одной стороны: Авито хочет понять - можно ли нам продать доступ к контактам продавцов.

Именно сейчас технологии достигли того уровня, что ИИ может в реальном времени разорвать соединение звонка если поймёт, что в разговоре участвуют агент который занимается холодными звонками. Ну и впоследствии просто заблокировать его номер для обзвона.

P.s. То что существует специальный тариф для обзвона я в курсе. То что существует лимит на звонки в день я тоже в курсе. Но авито теперь реально может понизить до нуля обзвон объявлений и загнать всех на платный тариф.

Разделяете такое мнение?

Ребята, так давно не писал посты, потому что работой увлекся.

Если есть ещё живые, давайте с вами пообщаемся в комментариях.

Обозначу: на данный момент прогресс достиг того, что можно сделать полностью голосовое управление crm с помощью нейросетей (добавление объектов и клиентов, какие-то нестандартные поиски по базе клиентов и тд).

Например: окей, друг, сделай мне выборку всех ранее проданных квартир, всех продавцов и всех тех, кто интересовался квартирой на Пупкина 10 (или ЖК Пупкин) и т.д.

Какие нестандартные сценарии вы хотели бы реализовать у себя в агентстве? Можно самые безумные.

Друзья, если вы планируете быть на Международном Жилищном Конгрессе в Москве 21-25 октября то приглашаю вас во вторник 22.10 в секцию «Digital-риэлтор: технологии, которые помогают в работе»

Я буду выступать с темой ИИ и покажу готовый продукт по анализу звонков для агентств недвижимости.

Это как раз про реальное увеличение продаж 😊

7 Digital микропроцессов которые поднимут эффективность любого агентства + ИИ Аудит входящих  звонков

Именно так будет называться тема выступления на МЖК в Москве.

Аналитика звонков уже реализована в виде отдельного продукта. Это была фича нашей компании, но после последней конференции в Сочи мы решили всё-таки сделать api для доступа к любой crm. и вот на выступление как раз покажу классные кейсы и насколько это реально влияет на продажи.

😎 Ну и конечно всем дам попробовать. так что можете сразу подготовить свои записи разговоров, чтобы их протестировать в приложении.

🎯Мы готовимся к МЖК в Москве и одновременно обкатываем технологию анализа звонков на строительной компании и нескольких агентствах.

В строительной компании очень классный результат. Мы помогли «выловить» 13 клиентов из 200 проанализированных звонков за сентябрь.

Будем следить сколько из них превратятся в сделки и потом обязательно сделаем про это пост.

Наталкивает на мысли о сквозной аналитике старых звонков.

Вы бы хотели анализировать старые звонки в поиске новых клиентов? (массово, быстро, автоматически).

Сегодня выступал на конгрессе в Москве. Рассказывал на секции Digital риэлтор про как и что мы делаем в нашей компании.
Постарался рассказать много важного за 60 минут.

Я вижу, что подписались почти все кто были в аудитории.
Надеюсь буду вам полезен и интересен.
Пишу не очень часто и только по делу.

Напомню что я давал ссылку на callaudit.ai - сервис анализа звонков. Он находится в стадии тестирования и там есть тестовые минуты. С удовольствием готов обсудить с вами все моменты по сервису и если у вас есть вопросы пишите в комментарии или мне в личку. Всем отвечу, помогу разобрать самые сложные кейсы, в том числе как организовать с нуля этот бизнес процесс☺️.

А ещё могу помочь в настройке вашего агентства (особенно что касается автоматизации).