Назад в библиотеку

Алгоритмы для ценообразования

Автор: О. Ветрова
Источник: https://vc.ru/flood/39903-algoritmy-dlya-cenoobrazovaniya

Сфера строительства характеризуется высоким уровнем конкуренции, что ведет к длительному циклу продаж и требует значительных усилий для удержания стоимости жилья в выгодных пределах. Изменчивая экономическая ситуация ставит перед застройщиками новые задачи, среди которых, к примеру, детальное прогнозирование спроса на недвижимость. Осуществление этого процесса вручную нередко ведет к ошибкам, связанным с ценообразованием. Добиться эффективности продаж можно лишь с использованием современных технологий, требующих значительных финансовых вложений и трудозатрат. Технологии позволяют учесть широкий спектр факторов для формирования оптимальной цены и максимизации прибыли. Каким образом, рассказывает в статье исполнительный директор Иннодата Александр Сергиенко.

1. Особенности функционирования системы интеллектуального ценообразования.

Система интеллектуального ценообразования – это методика проектирования модели и вычисления оптимальной стоимости товаров или услуг. С помощью данного решения можно контролировать динамику ценообразования, корректировать цены в зависимости от рыночной ситуации, увеличивать продажи при одновременном сокращении расходов, а также минимизировать влияние человеческого фактора на все процессы.

Функционирование системы базируется на использовании Big Data и нейронных сетей. Специалисты предложили инновационный способ постобработки информации, что обеспечивает высокую эффективность внедрения математических моделей и снижение их погрешности, гарантируя получение более точных результатов.

Система интеллектуального ценообразования помогает спроектировать базовую модель для последующего прогнозирования изменения цен, выявляя все связанные факторы – как прямые, так и косвенные, оказывающие воздействие на процесс.

На следующем шаге происходит создание бизнес-модели, ее оптимизация и анализ, подгонка параметров, влияющих на ее функционирование, а также расширение модели за счет новой информации. Составление рекомендаций по ценам происходит автоматически.

2. Задачи, которые выполняет система интеллектуального ценообразования.

Система позволяет решить три главных задачи:

  • Увеличение доходов без роста расходов. Сюда можно отнести максимизацию выручки, рост продаж при удержании расходов на прежнем уровне.
  • Повышение конкурентоспособности строительной фирмы. С помощью системы застройщик может быстрее реагировать на рыночную ситуацию, подстраивая под нее цены. Система интеллектуального ценообразования применяется для прогнозирования динамики цен, учета задействованных аспектов процесса и минимизации человеческого фактора. Все это позволяет фирме укрепить свои позиции на рынке.
  • Эффективное стимулирование спроса. Система интеллектуального ценообразования дает возможность прогнозирования продаж и выявления идеального временного отрезка для корректировки цен. Процессы происходят в реальном времени, соответственно, все правки вносятся моментально, что позволяет стимулировать совершение сделок клиентами. По всем сделкам формируется ежедневный отчет, а полученные результаты группируются и анализируются. Ценообразование осуществляется в зависимости от прямого спроса на тот или иной объект.

    • Технологии позволяют учесть широкий спектр факторов для формирования оптимальной цены на недвижимость и максимизации прибыли.

    3. Как работает система интеллектуального ценообразования.

    Формирование модели в системе производится на основе приблизительно 300 переменных. Результат зависит от сезонности, а также от многочисленных внешних и внутренних факторов, в том числе от динамики валютных курсов.

    Первый этап работы системы – создание трех блоков данных. Этот процесс повторяется ежедневно. В него входит создание блоков статистики, прогноза и рекомендаций. Далее мы рассмотрим каждый блок в отдельности.

  • Блок статистики. В этом блоке представлен интерактивный отчет, который включает амплитуду продаж, уровень ценообразования, клиентскую активность и т.д. Можно получать отчеты разной степени дифференцированности – как по общим показателям продаж компании, так и по какому-либо объекту недвижимости.
  • Блок прогнозирования. В этом блоке содержатся прогнозы по реализации того или иного объекта недвижимости в краткосрочной перспективе. Блок ежедневно обновляется. Результаты блока могут быть уточнены, к примеру, до вероятности продажи отдельной выбранной квартиры.
  • Блок рекомендаций. В этом блоке представлены параметры, которые отвечают за рекомендуемую корректировку цен на объекты недвижимости. Все рекомендации формируются на базе встроенных алгоритмов, настройка которых может осуществляться как вручную самим пользователем, так и в автоматическом режиме, на базе полученных сведений.

    • Результаты генерируются системой на базе инновационных алгоритмов самостоятельного обучения математической модели. Оптимизированные методики помогают построить эффективную аналитическую модель, которая будет учитывать исторические данные. Процесс обучения частично проходит в реальном времени. Период, отмеченный в модели, позволяет заключать сделки с точностью 90%. Если системе доступно более 85% полных данных, то в таком случае она может спрогнозировать максимально точную статистику будущих сделок.

    Заключение

    Главное преимущество системы, как утверждают ее создатели, заключается в том, что система позволяет повысить доходы за счет грамотного стимулирования продаж, опираясь на реальные показатели спроса. Как следствие, строительный бизнес становится более конкурентоспособным, растет спрос, а потому открываются новые возможности для увеличения прибыли. Компания получает в свои руки инструмент для максимально точного выставления цен и прогнозирования объемов будущих сделок.

    Эти результаты становятся возможными за счет применения гибкого подхода к информации, эффективного анализа Big Data в реальном времени. Дополнительным преимуществом является оптимизация трудозатрат, в том числе аналитического отдела компании, который ранее был вынужден все расчеты производить вручную. Для принятия решения такому отделу требовалось порядка суток, что в случае с автоматизированной системой сводится лишь к нескольким минутам. Все это служит мощным импульсом для совершенствования бизнеса.