Как нейросети сокращают путь до приобретения жилья

Читать в полной версии

Борьба за сделки на рынке недвижимости особенно сложная, поскольку путь клиента в этой и без того высококонкурентной сфере длинный: от осознания потребности до сделки могут пройти годы. Не потерять клиента на этом пути девелоперам может помочь искусственный интеллект (ИИ).

Российский рынок технологий в недвижимости (PropTech) в 2026 году, по экспертным оценкам, может превысить 55 млрд руб., тогда как в 2023 году он составлял 39 млрд руб. В ближайшие два года более половины (62,5%) девелоперов планируют снижать ручной труд и автоматизировать задачи.

ИИ на всех этапах клиентского пути

Бизнесу в сфере недвижимости важно быть заметным уже на этапе осознания клиентом потребности в покупке, выделиться на фоне информационного шума. Наиболее выигрышный способ — максимально персонализировать предложения, в том числе за счет мониторинга трендов и настроений клиентов. Алгоритмы ИИ с помощью кластеризации, то есть разделения массива данных на группы на основе схожести, отслеживает историю поисковых запросов, переходы по ссылкам, совершенные сделки и выявляют, какие квартиры и дома нравятся тем или иным группам покупателей. Это позволяет делать маркетинговые предложения более персонализированными, а также находить инсайты. Так, во времена пандемии сервисы по поиску недвижимости заметили рост интереса к загородным домам еще на этапе изменения пользовательских запросов, а не по факту совершенных сделок.

В процессе поиска и покупки клиент изучает рынок и сравнивает предложения. Задача компании — предоставить информацию наиболее привлекательным способом. Почти половина российских девелоперов уже использует виртуальные туры: они позволяют показать квартиру удаленно, что ускоряет продажи. Например, каждая третья VR-экскурсия по ЖК одного из российских застройщиков привела к сделке. Во время подобных туров алгоритмы нейросети анализируют поведение пользователей, отмечают, на чем они задерживают взгляд, и на основе этого оптимизируют дальнейшие рекомендации.

После отбора предложений клиент контактирует с агентом или застройщиком. На этом этапе компании сталкиваются с высокой нагрузкой на менеджеров и зависимость от человеческого фактора. Кроме того, 40% обращений поступает в нерабочее время. В результате 44% клиентов отказываются от покупки из-за затяжного первого контакта. Эта проблема решается с помощью цифровых ассистентов.

Это могут быть:

• чат-боты. Они реагируют на ключевые слова и отвечают на типовые вопросы по заранее прописанным сценариями.
• ИИ-ассистенты. Они анализируют контекст диалога, способны генерировать осмысленные ответы, задавать уточняющие вопросы. ИИ-ассистентов можно использовать для подбора квартир по параметрам, например с учетом вида из окон или планировок.
• ИИ-агенты. Это автономные системы, которые могут производить сложные действия: определять последовательность шагов, подстраиваться под задачу, анализировать, какие действия приводят к нужному результату. ИИ-агенты могут, например, поговорить с клиентом и забронировать квартиру без участия оператора.

Важно понимать, что с каждым годом растет число покупателей недвижимости, принадлежащих к поколению Z (рожденных в 2000–2010 годах). Это поколение аудиозвонку предпочтет общение в мессенджере или чате с оператором на сайте — например, молодые арендаторы выберут жилье, где общение идет с использованием чат-бота, а не с управляющим на месте.

ИИ может сделать более эффективной и работу с запросами клиентов, которые предпочитают звонки. Сервисы речевой аналитики в недвижимости анализируют телефонные разговоры, выявляя наиболее частые запросы и проблемы клиентов, а также практики, которые чаще приводят к покупке. Например, с помощью системы можно получить инсайт о том, что клиенты с детьми чаще интересуются жильем рядом с детскими садами, школами или крупными супермаркетами, а наличие такой информации в разговоре повышает вероятность сделки. Без речевой аналитики компании обычно успевают вручную прослушать и оценить качество лишь около 12% звонков. Использование ИИ позволяет анализировать практически весь массив обращений и получать более точные инсайты о поведении клиентов. По данным проектного офиса «Сбер2B ИИ», внедрение таких решений помогает увеличить индекс лояльности клиентов к бренду и его услугам на 15%, а конверсию звонков на 10%. По мере того как нейросеть обучается на данных компании, она начинает учитывать контекст предыдущих взаимодействий и предоставляет все более глубокий анализ. В результате коммуникация с клиентами становится более управляемой и системной, а не интуитивной.

На этапе оформления сделки ИИ может помочь ускорить общение между сторонами и избежать ошибок в процессе оформления сделки. Использование ИИ-ассистентов в документообороте сокращает время подготовки документов с 30 до пяти минут и снижает число ошибок на 75%. Также искусственный интеллект может выявить скрытые риски и несоответствия в документах. В результате растет не только операционная эффективность компаний, но и удовлетворенность клиентов.

Как ИИ сокращает цикл сделки

Внедрение ИИ уже сейчас позволяет сократить цикл сделки. Благодаря персонализации предложений клиент быстрее находит «свой» объект. Автоматизация первичных запросов позволяет потребителям сразу получить ответ, а менеджерам — обрабатывать больше заявок. Анализ коммуникаций с клиентами дает возможность понять, какие факторы влияют на принятие решений и масштабировать удачные практики. За счет мгновенных ответов и точно подобранных вариантов квартир меньше клиентов теряется на этапе выбора объекта, растут конверсии в продажу, а бизнес быстрее выявляет узкие места в воронке и эффективнее управляет процессами. По данным «Яков и партнеры», почти 70% компаний, внедривших ИИ, оценивают рост EBITDA на уровне до 5%.

Взгляд в будущее

Полноценное внедрение ИИ — один из восходящих трендов в 2026-м и последующих годах. Если сегодня покупка жилья — это многокомпонентный путь, на котором ускорителем отдельных процессов выступает искусственный интеллект, то в ближайшие годы девелоперы будут уходить от «ручной» работы и активной роли менеджеров. Предложения станут еще более персонализированными, вплоть до подбора под жизненный сценарий клиента на основе данных из различных источников.

При этом роль персонала в компаниях не снизится, а изменится: работа с ИИ требует навыков, поэтому наем, который может уменьшиться в моменте автоматизации рутинных задач, в более отдаленной перспективе возрастет. Будут востребованы специалисты по написанию промптов, то есть запросов к генеративному интеллекту, которые позволят увеличивать эффективность использования ИИ. Эксперты будут следить за качеством данных, проводить юридический анализ документов. Важно не забывать, что ИИ — это инструмент, которому можно делегировать процессы, но не ответственность.