Uninum
интеллектуальная система динамического ценообразования для девелоперов
РФ
PropTech, аналитика девелоперских продаж, AI-pricing
Российский девелоперский рынок долгое время опирался на экспертные и ручные методы ценообразования, что ограничивало точность прогнозов и делало управление продажами реактивным. Uninum стал одним из первых решений, использующих принципы поведенческой экономики, статистического моделирования и машинного обучения для выстраивания динамической стратегии продаж. Ключевая цель — перевести управление ценами, маркетингом и продажами из экспертного субъективного управления в data-driven систему, которая обеспечивает прозрачность, прогнозируемость и управляемость коммерческих показателей.
- Контекст и вызовРынок девелопмента в РФ слабо готов к внедрению Data Science-инструментов.
Исторические данные часто разрознены, неполны и не стандартизированы.
Ценообразование зависит от множества внешних факторов: стадия проекта, скорость резервирования, структура спроса, региональные колебания.
Коммерческие блоки компаний не имели сквозной системы оценки эффективности.
- Разработана высокоточная модель прогнозирования цены и объёмов продаж на 30 дней вперёд с учётом эластичности спроса.
- Сформирована гибкая методика адаптации под внутренние правила ценообразования клиента, что позволило внедрить систему даже в компаниях с жёсткими внутренними процессами.
- Проведена структуризация базы данных по более чем 250 жилым комплексам, 630 000 бронирований и 210 000 сделок— база обучения модели.
- Созданы коробочные продукты (“Пульт продаж” и “Пульт PRO”), обеспечивающие автоматическую актуализацию шахматки и расчет оптимальной цены на каждую квартиру.
- Внедрены инструменты аналитики для оценки эффективности скидок, сценариев продаж и elastic-моделей спроса.
- Разработана система автоматического контроля коммерческих KPI (темп продаж, резерв, структура спроса, ценообразование).
- Сформирован блок консалтинга и обучения клиентов— видео-курс и методология внедрения динамического ценообразования.
Результаты
- 81,3 %Точность прогноза продаж
- 88,6 %Точность модели динамического ценообразования:
- 8,3 млрдединиц данных обработаны алгоритмом.
- 1 часСокращено время корректировки прайс-листа с нескольких дней до 1 часа.
- 5сделок с ТОП-10 девелоперами РФ
