Как цифровая эпоха изменит брокеридж коммерческой недвижимости

Первый GPS-навигатор я увидел в 1991 году в штате Канзас, США. Зерноуборочный комбайн был оснащен GPS-системой, позволявшей с точностью до 1 кв. м. фиксировать урожайность пшеницы при уборке. Затем эти данные использовались при внесении удобрений, увеличивая нормы для бедных участков и снижая для урожайных. В итоге достигалась ощутимая экономия и рост урожайности. Тогда идея установки навигаторов в автомобили казалась моим американским друзьям абсурдной. Во-первых, есть указатели на дорогах, во-вторых, карты автодорог были только на бумаге, а в третьих, невозможно управлять автомобилем, глядя в карту. Прошло всего десять лет — и жизнь немыслима без электронных карт и глобального позиционирования. Сегодня даже в родном городе мы иногда с помощью навигационной системы выбираем кафе или бар.

Рынок коммерческой недвижимости сегодня находится в похожей ситуации: новые технологии окружают нас со всех сторон, но рынок остается консервативным, если не сказать архаичным. Скорее всего, мы на пороге больших перемен, когда существующие технологии получат новое применение, которое изменит привычный рынок.

Специалисты по недвижимости любят повторять, что цена объекта зависит от трех факторов: location, location and location. Представители инвесторов, девелоперов, ретейлеров объезжают десятки локаций, стараясь составить представление о том, где и что нужно строить. Опытные девелоперы хоть и обращаются к аналитикам, но все равно в первую очередь полагаются на свое чутье. Но традиционные методы анализа не помогают формализовать требования к местоположению. Да, как правило, чем ближе к центру города, тем дороже, но причинно-следственная связь неочевидна. Чаще всего стоимость недвижимости связана с плотностью потока людей, но и это тоже не универсальное правило, как минимум необходимо делать поправку на то, какими временными и финансовыми ресурсами располагают эти люди. И даже эти, очевидные, зависимости нелинейны, и выявление реального характера зависимости может принести миллионы.

Мы, аналитики, тратим огромные ресурсы на обеспечение рынка наиболее точными данными, но время работает против нас. Набор индикаторов рынка сформировался полвека назад, и сегодня, когда метаболизм ускорился, оказывается, что факт снижения в Москве в течение 2016 года доли свободных площадей с 18,8% до 17,4% ровным счетом ничего не говорит о рынке и не помогает в принятии решения относительно судьбы конкретного объекта.

Та же история и с арендными ставками: на конкурентном рынке для арендодателя важно не то, каков средний уровень арендных ставок, а то, как сделать так, чтобы твоя ставка оказалась выше рынка, а для арендатора — чтобы его совокупные расходы на недвижимость были ниже, чем у конкурентов. Задача консультантов сводится к возгонке стоимости объекта через его правильное позиционирование, формированию актуального пула арендаторов, заключению эффективных договоров аренды, грамотному управлению. Цена вопроса достаточно высока: для крупного объекта повышение стоимости на 5% — это десятки миллионов долларов.

Особенность рынка коммерческой недвижимости в том, что он, как сейчас модно говорить, гибридный. То есть с одной стороны это чистой воды b2b-бизнес, где банки, девелоперы, корпорации взаимодействуют друг с другом, а с другой, конечными потребителями в офисных зданиях и торговых помещениях являются самые обычные люди. Но именно b2c-составляющая чаще всего исключается из рассмотрения. Пока что нет успешного опыта объединения столь разнородных данных.

Например, нет однозначного ответа, подкрепленного надежными данными, о том, какое влияние на стоимость недвижимости оказала реконструкция московских улиц. Публицисты оперируют лишь частными примерами, а обобщения носят спекулятивный характер.

Сегодня все технологии, необходимые для информационной революции на рынке недвижимости, уже доступны. Google знает, где работает и где живет каждый пользователь картографического приложения, есть данные о дорожном движении, сведения о регистрации в сотовых сетях и т. д. Развитие платежных мобильных систем (Samsung Pay, Apple Pay, Android Pay) скоро добавит к этому данные о расходах. Закон о торговле обязывает розничные магазины фиксировать все розничные продажи.

Пока компании и организации, владеющие большими данными, не видят возможностей использовать их для того, чтобы заработать на недвижимости, однако скорее всего для традиционных игроков коммерческого рынка это лишь передышка. Перспективы использования «больших данных» в торговле достаточно очевидны, и именно этот сектор находится в фокусе внимания. Компании разрабатывают алгоритмы для анализа поведения покупателей для того, чтобы предложить им товары, в которых они могут нуждаться, даже не осознавая этого. Поэтому торговая недвижимость, скорее всего, станет первой, где «большие данные» совершат революцию и позволят не только повышать стоимость крупных объектов, но и снизят издержки консалтинга так, что даже собственник средней руки получит знания, доступные сегодня лишь крупнейшим игрокам.

Однако еще сильнее изменится офисный сегмент. Сегодня выбор правильного офиса, который в следующие десять лет позволит компании эффективно вести бизнес, является серьезной задачей для каждой корпорации. В данном уравнении множество переменных. И это не только рынок и его тенденции, как многие считают. Метаболизм компаний сегодня таков, что за пять лет происходят радикальные изменения в структуре, принципах управления. За десять лет меняется возрастной, поколенческий и социальный состав сотрудников. Современные города тоже представляют собой постоянно меняющийся организм.

Парадокс коммерческой недвижимости заключается в том, что она обслуживает современную постиндустриальную экономику с проектно-ориентированным динамичным бизнесом, но при этом зиждется на долгосрочных договорах. В результате разрыва в горизонтах планирования собственника и компании обе стороны подвергают себя дополнительным рискам.

Представим себе, что данные со смартфонов удается «привязать» к объекту. То есть создается платформа, в которой описаны все офисные здания, и собственники этих зданий заносят сведения о свободных площадях, новых услугах и сервисах прямо в систему. Сотрудники офиса через соответствующее приложение получают доступ к сервисам, информации, пропуска «записываются» в приложение, оплата в столовой тоже осуществляется через телефон.

Собственник в результате получает полную картину заполнения здания, удовлетворенности его резидентов, работодатель точно знает, сколько его сотрудники тратят времени на проезд на работу, какова нагрузка на площади, общие зоны. Состыковав эти данные с расписанием движения и загрузки транспорта, работодатель может гибко управлять рабочими часами. Ведь не обязательно начинать работу ровно в восемь или девять утра. Иногда 15–20 минут имеют значение, а смещение графика работы позволит более равномерно распределять нагрузку на входную группу, лифты, кофейни.

Система, в которой одновременно хранятся паттерны сотрудников и параметры зданий, сможет легко оптимизировать размещение офиса.

Если же собственники станут ориентироваться на конечного потребителя, то инвестору будет предлагаться не просто якобы фиксированный поток средств из долгосрочных договоров, а поток людей, их степень удовлетворенности. Ведь если здание не просто арендовано компаниями, которые при первой возможности сократят площади или переедут, а заполнено людьми с семи утра до девяти вечера, эти люди хорошо зарабатывают, живут в пределах легкой доступности, то это является лучшей гарантией успешности зданий.

Сегодня ни одна из традиционных компаний в недвижимости не инвестирует серьезно в платформы. Причина очень проста: несмотря на молодость, IT-сектор гораздо более капиталоемкий, нежели недвижимость. Например, капитализация «Яндекса» вдвое превышает таковую у самой крупной девелоперской структуры России. Поэтому скорее IT-компания при необходимости приобретет компанию из недвижимости, нежели кто-то из традиционных игроков сможет создать IT-систему.

Это не означает, что брокерам уготована участь городских фонарщиков. На новом рынке борьба пойдет не за 5–10% прибыли или экономии, как сейчас, а за 1–2%. Брокеридж будет заключаться в создании алгоритмов, которые позволят оперативно управлять системами, выявлять закономерности, консолидировать данные разного происхождения. Сегодня брокеры рынка ценных бумаг ежедневно пересматривают свои позиции, макроэкономисты ежемесячно меняют прогнозы, в том числе и долгосрочные. По мере роста качества данных, навыков аналитиков и развития алгоритмов уменьшение цикла пересмотра неизбежно. Рынок недвижимости точно так же включится в эту гонку.

Первые шаги в этом направлении уже делаются. Одна из крупнейших консалтинговых компаний создает в Париже специализированный департамент по работе с данными. Скорее всего, скоро мы услышим не только про роботов-юристов, но и про робоброкеров.

Точка зрения авторов, статьи которых публикуются в разделе «Мнения», может не совпадать с мнением редакции