Цифровая модель рынка недвижимости

Проблематика

Отсутствие накопительных данных для понимания причин изменения рынка
Большие денежные и рабочие затраты на сбор и обработку информации

Нет возможности определить долю рынка и проанализировать его показатели в динамике
Ошибки ценообразования

Ключевые функции

Багаж накопленных данных для проверки гипотез и дополнительного анализа
Сбор данных об успешных проектах на рынке
Подробный анализ реальных конкурентов
Дополнительный анализ уникального торгового предложения и атрибутов
Формирование витрины продаж
Управление ценообразованием
Определение ценности продукта застройщика

Расчет объемов проданных квартир конкурентов и составление прогноза по продажам для застройщика
Оперативные данные по конкурентам для управления текущими ценами
Формирование квартирографии
Выявление на рынке излишнего ассортимента и свободных ниш

Результаты от внедрения

Увеличение маржинальности с помощью оперативного управления ценообразованием
Увеличение маржинальности с помощью управление экспозицией
Создание эффективного позиционирования за счёт выявления на рынке излишнего ассортимента и свободных ниш

Формирование наиболее востребованной квартирографии для покупателя
Улучшение продукта с помощью исследования всего рынка недвижимости
Снижение денежных и рабочих затрат на сбор и обработку информации

Экономический эффект

от 3 млн ₽

Ошибка ценообразования на этапах повышения цен может достигать 0.3% от выручки ежемесячно. Для дома из 50 квартир это эквивалентно цифре от 3 млн рублей

от 2 млн ₽

Ошибка ценообразования на старте продаж дома может достигать 1% от выручки. Для дома из 50 квартир это эквивалентно цифре от 2 млн рублей

Лучше один раз увидеть, чем 10 раз прочитать!
Для доступа в демо-кабинет цифровой модели рынка вам понадобится только номер телефона.

Демо-доступ

Скриншоты

Оставить заявку →

Назад к продуктам