UNINUM — Live
98 subscribers
31 photos
2 videos
5 files
23 links
Официальный телеграм-канал Uninum, ведущего эксперта российского рынка недвижимости в области динамического ценообразования и предиктивной бизнес-аналитики.

Телеграм для связи: @d_chasovskoy

Наш сайт: uninum.ru
Download Telegram
UNINUM — Live pinned «КОМПАНИЯ UNINUM АВТОМАТИЗИРУЕТ КОНТРОЛЬ РАБОТЫ КОММЕРЧЕСКОГО БЛОКА ДЕВЕЛОПЕРА Uninum запускает новый продукт для топ-менеджмента застройщиков – систему анализа, оценки и контроля эффективности коммерческого блока. Ежедневные автоматические отчеты помогут…»
Мы рады представить вам новый продукт компании Uninum по управлению коммерческим блоком девелопера на основе данных.

Качественное взаимодействие между отделами ценообразования, продаж и маркетинга всегда было головной болью руководства. В сложившейся сейчас ситуации решение этой проблемы стало ключевой для бизнеса задачей.

Uninum BI позволяет топ-менеджменту компании получать детализированную картину реальной ситуации с продажами в ежедневном режиме и помогает всем ключевым подразделениям корректировать и координировать свои усилия для выполнения плана.

В нашей системе использованы модели и алгоритмы, которые разрабатывались и тестировались совместно с крупнейшими застройщиками страны. Новый функционал прогнозирования абсолютно уникален. Мы с высокой точностью определяем срок и цену продажи каждой квартиры в ассортименте, вероятность и срок конверсии каждого клиента в воронке продаж.

Вы можете забронировать онлайн-показ продукта Uninum BI, отправив заявку на uninum@uninum.ru
👍3🔥1
Компания Uninum запускает цикл бесплатных видео-лекций по динамическому ценообразованию и предиктивной бизнес-аналитике.

Мы хотим максимально простым языком рассказать о самых важных понятиях, концепциях и подходах к управлению коммерческим блоком девелопера на основе данных, рассмотреть популярные заблуждения и распространенные ошибки, дать четкую структуру и описание ключевых бизнес-процессов.

Наши занятия адресованы, прежде всего, аналитикам по ценообразованию и коммерческим директорам, но будут полезны и тем, кто занимается продажами и маркетингом.

За последние несколько лет рынок совершил серьезный рывок в части цифровизации коммерческой функции: появился большой выбор готовых решений, а многие девелоперы развили внутреннюю экспертизу. Однако, за красивым фасадом громких выступлений, ярких пресс-релизов и сложных формулировок зачастую скрывается элементарное непонимание основополагающих вещей.

Мы надеемся, что наши занятия, помогут вам по-новому взглянуть на привычные процессы, критически оценить существующие подходы, а также создадут перспективу эффективного решения актуальных задач.

https://www.youtube.com/@Uninum
👍2🔥1
Цель динамического ценообразования – выполнение плана продаж. Речь идет не о том, чтобы смотреть на темпы прошлого периода и адаптировать цены под них. Речь о том, чтобы раз за разом соблюдать планы продаж будущих периодов. Поэтому подгонять цены под будущие планы, оглядываясь на темпы предыдущих периодов, не достаточно. Нужно прогнозировать будущее. Если у вас есть система, которая рекомендует цены, то эта же система должна за эти цены отвечать. Она должна сказать вам, что будет, если вы измените цены. И этот прогноз должен обязательно сбыться. Если система ценообразования этого не делает, ее рекомендациям доверять нельзя.

Новое видео "Прогноз продаж" на нашем канале: https://youtu.be/2aiiRpheD1E
🔥3
Квартира – особенный товар. Ее стоимость существенна для бюджета покупателя. В то же время, квартира обладает уникальными характеристиками, и каждую отдельную квартиру сложно заменить на аналогичную. Таким образом, квартира по одним признакам относится к эластичным по цене товарам, а по другим признакам к неэластичным.

Каждый раз, когда к квартирам пытаются применить классическую кривую эластичности, возникает вопрос: а разве эта кривая эластичности подходит для описания спроса для квартир?

Новое видео на нашем канале: https://youtu.be/a9J__iWZUlU
1
«Характеристики квартир» – новое видео на нашем канале: https://youtu.be/-7KAuBL3FEE

Правильно ли вы изменяете цены на квартиры? Когда составляется план продаж недвижимости, под каждый сегмент квартир закладываются повышающие и понижающие коэффициенты. Но эти коэффициенты задаются без оглядки на потребности потенциальных покупателей. А что, если ваши потенциальные покупатели оценивают ваши квартиры совсем по-другому?
👍1
«Тактическое планирование» — новое видео на нашем youtube-канале: https://youtu.be/jFS5IzsD8zY

Правильно ли вы составили план продаж? Учитывает ли он, что каждая квартира уникальна, а к концу срока жизни проекта надо продать их все? Даже те, которые ни один продажник не хочет продавать, и на которые ни один клиент не смотрит. А в понятие целевого лида заложено соответствие лида плану продаж?
«Планирование витрины» — новое видео на нашем YouTube-канале: https://youtu.be/xsdR6KKMp_A

Редкий девелопер прорабатывает свою витрину. Кажется, что само понятие витрины никто не использует при выводе квартир в реализацию. В то же время именно качественно выстроенная витрина способна увеличивать конверсию вдвое, а то и втрое.
👍2
“Подбор квартиры под клиента” – новое видео для сотрудников отделов продаж на нашем YouTube-канале

https://youtu.be/A01VNcKqauo

По статистике примерно половина лидов отваливается из-за того, что клиент не вполне доволен выбранной квартирой. Ситуацию практически полностью можно исправить с помощью модуля “Подбор квартир” от компании Uninum. Это тот случай, когда методы поведенческой экономики позволяют облегчить работу с клиентом и увеличить конверсию.
“Оценка качества бронирования” – новое видео на нашем YouTube-канале:
https://youtu.be/o-yH3ypA42Y

Клиенты не перестают сомневаться в сделанном выборе даже после бронирования квартиры и назначения даты сделки. Сомнение в правильности сделанного выбора является причиной расторжения и отказа от сделки в более, чем трети случаев. В этом видео мы расскажем, как можно вовремя определить, что бронь может отвалиться, а сделка не состояться, и как можно сделать клиенту такое предложение, от которого он уже не откажется.
“Задачи отделу продаж” – новое видео на нашем Youtube-канале:
https://youtu.be/QPLNc7BGH9Q

Как поставить задачу отделу продаж так, чтобы они продавали то, что нужно? Как сделать так, чтобы менеджеры сами хотели продавать то, что нужно? И как сделать так, чтобы менеджерам было проще выполнять план продаж?
“Скидки” - новое видео на нашем YouTube-канале:
https://youtu.be/pFWOsNauKa0

Как на самом деле работают скидки? Какие скидки нужно делать, а какие делать нельзя? Разбираем самые большие заблуждения по поводу скидок на квартиры.
1
“Как спасать продажи?” – новое видео на нашем YouTube-канале:
https://youtu.be/n3sEnX9kkNg?si=wPpZThPRAjnf4k-f

В этом видео мы разберем на реальном примере ситуацию резкого изменения спроса, рассмотрим, каковы типовые причины падения и роста объемов продаж, какие ошибки совершают специалисты по ценообразованию, и как правильно управлять спросом.
🔥1
Forwarded from Всё о стройке
⚡️ 24.10 в 11:00 (мск) новая битва, в этот раз 👇🏻

«Битва дашбордов и BI-систем, предоставляющих ТОП-менеджменту девелоперов самую полную информацию для принятия управленческих решений»

наш собственный Build Up

В формате 5-ти минутных презентаций 10 разработчиков за один час получат возможность продемонстрировать свои решения крупнейшим застройщикам страны, а те выберут лучших прямо в эфире.

Решения презентую:
🔸Валерий Кондаков — СТО Uninum (Решение — Система управления коммерческим блоком девелопера Uninum BI)
🔸Алсу Гимаева — Эксперт по внедрению BI-систем BaseLine (Решение – Интерактивный отчёт (Power BI) по статусу проекта «Строительство жилого микрорайона»)
🔸Артём Станишевский — Коммерческий директор ООО «ПСС» (Решение — Платформа строительных сервисов)
🔸Даниил Фролов — Менеджер проектов ОСМОКОД (Решение — ПО «Цифровое управление строительством»)
🔸🔸🔸🔸🔸🔸 — ещё 6 участников приглашаем😉

Оценит it-решения авторитетное жюри из ТОПов: ДОМ.РФ, Фонда «Сколково», ПИК, Холдинга Setl Group, Брусники, ГК «А101», ГК ТОЧНО, ГК Seven Suns Development, AVA Group, Неометрии, ИГ Абсолют, PIONEER, «Железно», «Галс-Девелопмент»

Зарегистрироваться на просмотр
https://всеостройке.рф/meropriyatiya/24-10-bitva-dashbordov-i-bi-sistem-predostavljavshih-top-menedzhmentu-developerov-naibolee-polnuju-informaciju-dlja-prinjatija-reshenij/

Посмотреть предыдущие битвы

По вопросам презентации решений @svetlanaopryshko
🔼🔽Подборка решений для динамического ценообразования

Часто застройщики сталкиваются с проблемой длительного согласования цен на квартиры в одном ЖК. Приходится отдельно выгружать сделки из CRM, создавать сводные таблицы в Excel и накладывать их на нераспроданные лоты шахматки.

Сервисы динамического ценообразования решают эту проблему:

DPrice
Profitbase.ai
Динамика
Uninum

💬«Сотрудник физически может не успеть обработать большой объём продаж, чтобы оперативно принять решение о ценообразовании лотов — здесь компания теряет деньги. Наше руководство понимало, что объёмы и масштабы большие — мы растём. Мы купим программу, нам настроят алгоритмы, подключат ЖК. На этом этапе отдаём деньги и потом не теряем средства, а увеличиваем доход. Регулировать цену здесь и сейчас нам помог Profitbase. Если раньше нужно было вручную для каждого помещения устанавливать цены, то с Динамическим ценообразованием Profitbase можно автоматически добавить коэффициенты, задать параметры — и всё, система покажет, что и по какой цене продавать»,Инна Терещенко, аналитик ГК «Точно».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В ситуации, когда девелопер созрел для внедрения ДЦО, но при этом не готов отказаться от привычных алгоритмов ценообразования, мы побывали множество раз.

Наша команда испробовала все варианты объяснений и уговоров, чтобы как-то изменить устоявшиеся привычки, но пришлось сдаться.

Оказалось, что можно проще. Нам удалось реконструировать в Excel механики из модели ДЦО. В итоге, получилась рабочая модель прогноза по сегментам с эластичностью по цене, объему продаж и клиентскому потоку, которую аналитик может тюнить сам. Неожиданно легко туда зашли и так любимые отделом ценообразования правила — фиксированный разгон по этажам и допустимые пороги индексаций.

В течении марта мы делаем демонстрацию новой гибридной модели для наших старых клиентов с возможностью запуска пилота.

По всем вопросам обращайтесь к @d_chasovskoy
выглядит примерно так
Что такое хорошая система ценообразования? Мы часто задаем этот вопрос и себе и клиентам 🤔. Оказалось, что чем дальше, тем ответ глубже и интереснее. Представьте такой диалог на совещании по ценам:

B: Что такое хорошая система ценообразования для вас?

А: Можно часто менять цены под спрос и на этом заработать 😎.

В: Круто, а как не перейти в другую крайность, как понимать на сколько повышать?

А: 🤗 Мы будем реагировать на неравномерное вымывание.

B: Как быть с тем, что вымывание – это составляющая еще и входящего потока клиентов, и иногда решать вопрос плохого вымывания ценами крайне неэффективно?
Как быть с тем, что менеджеры по продажам решают свою тактическую задачу на месяц и могут перевернуть ситуацию скидками и таргетированными предложениями 🤨?

А: Тогда мы будем пытаться учесть и это, сделаем еще больше правил.

В: Говорят, многие девелоперы, решают развивать свой продукт вдолгую, и мы их отлично в этом понимаем...

Далее уже как повезет, наступает момент, что "У нас слишком много правил, рынок меняется, мы не можем обосновать какие коэффициенты использовать". Может возникнуть кризис доверия к системе и откат в ручное управление. У других вызревают технологии следующего поколения. По нашему мнению их смысл – научиться моделировать взаимодействие клиента и витрины и извлекать из этого понимание какие формулы использовать с какими коэффициентами. Об этом мы расскажем подробнее в следующем посте.

🧐 Поделитесь в комментариях, как Вы понимаете хорошее ДЦО 🤡 ❤️‍🔥?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1
Продолжаем историю про хорошее ДЦО и его развитие (часть 2)

Идею перенести опыт динамического ценообразования из другой отрасли мы наблюдали на примере компании ПИК в 2018г. Опыт в прайсинге на авиабилеты казался наиболее релевантным и были выходы на тех, кто такие системы создавал. Красивые картинки с ежедневно дорожающими лотами на квартиры (как билеты) частенько мелькали в нашем сознаниии, а вылет самолета был так похож на завершение строительства корпуса .

Увы ... квартиры слишком не похожи на билеты, существующие тогда модели не могли учесть. Мы поняли, что придется что-то изображать самим в роли первопроходцев.

В эти годы набирает обороты мода на машинное обучение. ПИК проводит чемпионат по машинному обучению Pik Digital Day, целью которого нащупать модели которые могли дать прорывную точность в предсказании объемов продаж. За приличный призовой фонд по тем временам (около 1 млн. рублей) боролось более 30 команд. Эта была хорошая попытка, результатом которой стала ясность что с наскока эта задача не решается - нужно несколько моделей, лучшее понимание что внутри них происходит, большая стабильность в данных... Если честно, в этот момент наша команда начала сомневаться в успехе, повелители экселя из отдела ценообразования начали выбирать попкорн по нашу душу.

Хорошо, засучили рукава и начали рассуждать своим мозгом. Возможно, сразу предсказать объем продаж - слишком сложная задача. Давайте научимся хотя бы предсказывать стоимость квартиры. Наконец, открылся простор для творчества наших аналитиков данных. Факторов которые могут повлиять на стоимость квартиры 100+, а собирать их по закоулкам СРМ и открытых источников это занятие достойное отдельной профессии - чем-то похоже на кладоискателя.

Мы ушли в перебор моделей и признаков на 2 месяца, результаты были хорошие, но явно не прорывные. Чутье подсказывала что выход возможен только при полном контакте с бизнесом. Наблюдение за оным принесло один горький инсайт - на цены слишком сильно влияет темпы с которыми девелопер хочет продавать квартиры.

Следом прозвучал еще более неудобный и невинный вопрос от аналитика - как будем считать темпы? Можно посчитать в целом по проекту, по комнатности, по этажу - какие из этих темпов учитывать? К таким поворотам судьбы нас явно не готовили, ведь машинное обучение тогда казалось всемогущим, а рецепт побольше напихать и потрясти оказался абсолютно не уместен.

Примерно в этот момент (2019г) ветка развития продукта раздвоилась. Первый путь был запущен как запасной - путь систематизации опыта команды аналитиков ценообразования и оформление его в виде явных правил индексации. Второй путь должен был ответить на вопрос - если не машинное обучение, то что? Продолжение следует...
Любая обратная связь вдохновляет писать больше, будем рады если поделитесь.
2🔥1
Пора разобраться какие процессы девелопера охватывает "Динамическое ценообразование" (часть 3). Вы удивитесь, насколько разнообразные и сложные процессы стоят за этим понятием. Самое интересное, что под каждый процесс может существовать отдельное решение, со своей методологией и подходом. Поехали, стартовое ценообразование и конкурентный анализ не беру:

- Индексация по проекту в целом. Задача, как правило, попасть в диапазон 95-105% от плана, либо максимизировать маржу. Решение принимается совместно с планом по усилению маркетинга, включение доп. скидок, мобилизации команды продаж.
- Балансировка по корпусам. Решение по индексации корпусов, с целью попадания окончания продаж корпуса в целевой период.
- Балансировка по комнатности/типоразмерам. Решение по индексации сегментов для обеспечения равномерного или заданного вымывания.
- Балансировка по стоякам. Решение по индексации стояков с целью равномерного вымывания стояков.
- Балансировка квартир с выбитыми ценами. Точечный поиск квартир с выбитыми ценами относительно соседних.
- Переоценка квартир перед выводом в реализацию.
- Вывод квартир в реализацию из управленческого резерва. В основном для поддержания разнообразия.
- Назначение и управление скидками на квартиры.
- Согласование продаж с доп. скидками, согласование вывода квартир из упр. резерва под запрос.
- Мониторинг внештатных ситуаций - например снижение на квартиру в резерве.

Каждый из процессов разветвляется на этапы: первый месяц после старта продаж, основной этап продаж, окончании продаж. Умножьте это на количество проектов которые ведет аналитик в вашей компании и почувствуйте масштаб. Если аналитик систематически что-то не успевает сделать по мелочи, об этом редко кто узнает ... если эффект посчитать в деньгах, думаю для многих эта тема станет горячее 🔥
Продолжение следует.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍1
Про хорошее ДЦО и его развитие (часть 4)

В прошлом посте мы оценили объем задач который решает аналитик. Кроме большого объема действий, аналитикам приходится придумывать свой авторский подход к процессу. Стандартов принятия решения нет, каждый в некотором роде ученый в своей компании. Давайте попробуем подсобрать принципы, которые поддерживаются большинством опытных аналитиков:

самое живое и быстро меняющиеся - конечно же стояки. Если правильно сделать шахматку, опытному аналитку достаточно бросить взгляд, чтобы восстановить всю ретроспективу происходивших событий со стояком: что с новыми резервами, насколько вымыт стояк, когда была сделка и по какой цене. Некоторые с опытом перестают прокручивать в голове алгоритмы решений и ответ рождают интуитивно, но от этого не менее правильный.

Мастерство начинается когда аналитик заранее просчитывает где начинается перегрев стояка и повышает ровно на столько чтобы потушить "пожар", но и не завысить цены чтобы стояк не остался без продаж. Для этого он учитывает и конкурирующие стояки и разнообразие остатков.

Мастерство продолжается когда аналитик учиться это делать быстро. Это позволяет ему реагировать чаще, а значит принимать еще более крутые решения.

Результат работы видно на шахматке - насколько равномерно продажи расходятся по стоякам, по этажам. Если хотите точнее посчитать - возьмите разницу распроданности корпуса и каждого стояка в %, затем усредните по модулю.

⚡️⚡️⚡️
На сколько равномерно вымываются стояки в вашей компании? Если есть ответ - это уже очень высокий уровень культуры принятия решений. Если нет - очень рекомендую научиться это считать.