Главная задача для агентства недвижимости — предоставить качественный сервис для клиентов, и сделать оказание услуги более ориентированной на человека. Для этого компании стремятся улучшить работу брокеров. Фактически, любой агент недвижимости является информационным посредником: он знает лучшие предложения и понимает спрос. Он не продает конкретные материалы, а владеет информацией. В связи с этим в мире все больше появляется компаний, которые стремятся сделать брокеров гораздо более эффективными при помощи различных технологий.
Machine Learning на российском рынке недвижимости
Благодаря глубокому аналитическому подходу можно повысить уровень обслуживания клиентов и эффективность работы агентов. В России Machine Learning (ML) 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.
Контроль качества работы Homeapp с использованием системы машинного обучения позволил превысить эффективность в 3 раза. Сначала попытки создания инструментов не привели к существенному улучшению клиентского сервиса. Однако, когда поменяли местами агентов и искусственный интеллект — значительно улучшились показали агентов. Одним из простых и наглядных способов оценить работу искусственного интеллекта и механизма ML является отслеживание числа клиентов, заключивших сделку. Таким образом, решения, которые ранее принимал руководитель отдела продаж, теперь перешли на систему машинного обучения. Она выбирает оптимального брокера на основе данных о стране, городе, районе и объекте недвижимости, минимизируя вероятность блокировки или недостатка рекламы. Важно отметить, что система постоянно обновляется и непрерывно внедряет новые данные и технологии.
Алексей Игошин, основатель и CEO IT-агентства недвижимости Homeapp говорит: «Чтобы обеспечить высокую производительность риелторов, необходимо поставить над ними искусственный интеллект, который будет создавать базу данных и распределять клиентов. Однако несмотря на то, что алгоритмы выполняют безошибочно большую часть задач, они все равно не идеальны. Важно оставлять хотя бы 10% работы для людей. Например, в базе данных иногда возникают ошибки, из-за того, что появляются дубли. Хотя их число и пренебрежительно мало, но они все равно есть — и это важно учитывать».
Каких результатов уже достигли Homeapp
Машинное обучение 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.
О Homeapp
Homeapp Азия — технологичное агентство недвижимости, которое подбирает самые привлекательные с точки зрения инвестиций объекты недвижимости в Азии. Homeapp входит в топ-6 агентств недвижимости Москвы по версии ЦИАН и предлагает инвестиционные решения в 4 странах ЮВА.
Самый эффективный среди мировых аналогов алгоритм для обучения и адаптации искусственного интеллекта
