Робот-риелтор: как искусственный интеллект меняет рынок недвижимости
Москвич Алексей Игошин решил модернизировать рынок риелторских услуг, который не менялся десятилетиями. Вместо офлайн-агентств и риелторов-одиночек, которые оценивают стоимость недвижимости на глаз, он предложил систему оценки квартир, основанную на машинном анализе больших массивов данных.
Искусственный интеллект анализирует выложенные на «Авито», ЦИАН и 60 других площадках объявления о продаже недвижимости, отметает фейковые и выдает диапазон цен, по которым продавалась недвижимость заданных параметров в определенном районе за последние годы. Такая оценка помогает владельцу продать квартиру быстрее и не продешевить, а покупателю — подобрать лучший вариант за свои деньги. Посредник тоже не в обиде: по словам Игошина, сотрудники HomeApp закрывают в среднем вдвое больше сделок, чем «аналоговый» риелтор, прибыль компании с каждой продажи составляет 300–500 тыс. руб. В проект поверили инвесторы: за два с половиной года работы Игошину удалось привлечь больше $2 млн от бизнес-ангелов.
Риелтор 2.0
«Риелторский рынок в России — это огромное непаханое поле [ежегодным] объемом более $1 млрд, классическая взлетная площадка для стартапа», — говорит создатель системы HomeApp 35-летний Алексей Игошин. На это поле он набрел случайно: в США познакомился с основателем проекта Urban Compass (стартап, который помогает арендовать и продавать недвижимость с помощью анализа больших данных, он оценивается в $2,2 млрд) и заболел идеей изменить риелторский рынок. В США и Европе аналогичные проекты начинали набирать обороты, и он решил построить подобный бизнес в России.
Выпускник факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ успел поработать в Ernst & Young и инвестфонде Svarog Capital. В 2012 году уволился и уехал учиться в бизнес-школу при университете в Калифорнийском университете в Беркли. По студенческой программе обмена попал в Колумбийский университет в Нью-Йорке. Решил подыскать там квартиру в аренду, но оказалось, что это непросто. На досках объявлений он постоянно натыкался на фейковые предложения, а потом обратился к риелтору, которым оказалась россиянка, переехавшая в Штаты в 1990-х годах. «Она обещала найти мне как земляку лучший вариант. В итоге пыталась впарить квартиру в Гарлеме за $4 тыс. в месяц, хотя даже я понимал, что за такие деньги можно поселиться напротив Центрального парка», — рассказывает Игошин. Он вспомнил столь же печальный опыт поиска квартиры в Москве и понял, что проблема глобальная: «И в США, и в России на рынке недвижимости напрочь отсутствует доверие — все пытаются нажиться на наивности друг друга. Уровень безумия предложений иногда просто зашкаливает».
Игошин рассказал об идее своему однокурснику по Беркли Никите Жилину. Партнеры решили вместе вернуться в Москву и создать российский аналог Compass. «Эти ребята сильно повысили качество сервиса за счет внедрения технологий анализа больших данных», — поясняет Игошин. Первые шаги начали предпринимать еще в США: изучили алгоритм работы Compass, наняли программиста на аутсорсинг, вместе с которым написали первый прототип сайта. На это ушло несколько десятков тысяч долларов личных накоплений.
Предприниматели понимали, что разработка потребует серьезных вложений, которых у них не было — чтобы вывести продукт на рынок, нужны сторонние инвестиции. Игошин привлек нескольких бизнес-ангелов, которые вложили в проект $500 тыс. «Я долго жил в США, знал об успехе Compass и понимал, что в России эта модель рано или поздно тоже взлетит», — комментирует партнер венчурного фонда I2BF и один из первых инвесторов HomeApp Александр Невинский.
Как это работает
Основное отличие HomeApp от традиционных риелторских агентств — в глубоком анализе цен на недвижимость, который возможен благодаря машинному исследованию больших объемов данных. Подбор квартир в HomeApp происходит в несколько этапов.
1. Система изучает все открытые базы объявлений о сделках с недвижимостью, очищает от фейковых и дублирующихся предложений, а также объявлений, которые даны по причине продажи квартиры, и формирует историю продаж недвижимости в этом районе. Например, клиент хочет продать трехкомнатную квартиру на Фрунзенской набережной в «сталинском» доме. Система анализирует, как меняются цены за метр в подобных домах в этом районе по годам; какие конкретно квартиры и по какой цене были проданы за последнее время в доме клиента; как изменился спрос на них за последнее время; каково соотношение числа покупателей, интересующихся подобными вариантами, и предложений о продаже квартир на рынке.
2. На основе полученных данных формируется диапазон цен на квартиру.
3. Специалист HomeApp выезжает на объект, проводит беседу с владельцем и узнает, чем хорош этот дом, какой вид открывается из окна, чем славится район и пр. Эти данные ложатся в основу рекламных материалов: видеороликов и постов в социальных сетях, контекстной рекламы.
4. Искусственный интеллект выделяет целевые группы клиентов, которым была бы интересна конкретная квартира. Эти группы видят таргетированную рекламу в соцсетях, на площадках объявлений, сторонних сайтах. Алгоритм позволяет управлять скоростью продажи: чем больше средств вливается в таргетированный маркетинг, тем больше откликов на предложение поступает.
5. Эксперт, каждый из которых прикреплен к определенному району Москвы, рассказывает потенциальному покупателю, почему это предложение привлекательно, и предоставляет анализ состояния рынка в этом районе.
6. Юридическая служба готовит документы.
Не пользоваться, но владеть
Начать решили с аренды: здесь было больше клиентов и меньше юридических тонкостей, чем в случае с продажей недвижимости. Инвестиции пустили на разработку — первая версия движка, которая была готова к середине 2015 года, умела отсеивать фейковые объявления, анализировать все попавшие в сеть предложения об аренде квартир в Москве и выдавать диапазон цен, по которым сдавалось жилье заданных параметров. За свои услуги предприниматели брали с арендатора фиксированную комиссию — 35 тыс. руб. и 50% от суммы сделки с арендодателя. Но ставка на простоту не оправдалась: каждый пятый обратившийся клиент снимал квартиру через HomeApp, но прибыли эта модель почти не приносила. «У нас была сумасшедшая эффективность воронки продаж, но с одной сделки мы получали на выходе не больше 30 тыс. руб. прибыли. Для быстрого роста компании этого не хватало», — поясняет Игошин.
Игошин и Жилин поняли, что нужно менять бизнес-модель с аренды на продажу недвижимости. «Деньги, которые мы получили от инвесторов, подходили к концу, мы с Алексеем полгода сидели без зарплаты, — рассказывает Никита Жилин. — Мы понимали, что с рынком аренды промахнулись и надо срочно переходить в продажи. Но эта новая модель начала бы приносить деньги еще очень нескоро. И делать новый прыжок веры в условиях финансового давления я был просто не готов». Жилин вышел из компании, и Игошин начал перекраивать проект в одиночку.
Уже в декабре 2017 года, через месяц после запуска новой версии, проект поднял новый раунд инвестиций от нескольких бизнес-ангелов, на этот раз больше чем на $1 млн. «Мы зашли в проект через несколько месяцев, после того как HomeApp изменил бизнес-модель. Меня привлекла именно эта новая экономика, которая уже была опробована на Западе и успешно себя зарекомендовала, — говорит частный инвестор Федор Сапронов. — Старая модель продажи недвижимости уже развалилась, и HomeApp выстраивает новую. Конечно, темпы роста пока далеки от западных, но Москва входит в топ-10 крупнейших рынков недвижимости в мире, и даже небольшая доля на нем уже будет успехом». Средства пошли на доработку алгоритмов, создание мобильного приложения и расширение штата.
По словам Игошина, HomeApp совершает те же действия, что и классический риелтор, но, вместо того чтобы заманивать клиентов, обзванивая «холодные» базы, использует таргетированную рекламу, а при оценке реальной стоимости квартир опирается не на собственное чутье, а на анализ больших объемов данных. «Что делает риелтор? Он выискивает клиентов по доскам объявлений, обзванивает их и пытается убедить, что у него есть какая-то секретная база покупателей, которые отрывают квартиры с руками (на самом деле нет)», — рассказывает Игошин.
По словам Алексея, чаще всего оценка происходит на глаз. «У риелтора нет никаких инструментов для объективной оценки, кроме собственной интуиции и жизненного опыта. Поэтому самый распространенный кейс — это когда риелтор подтверждает цену, назначенную клиентом. А клиент оценивает очень просто: десять лет назад купил эту квартиру за миллион долларов, значит, нужно накинуть 20% и выставить за $1,2 млн. А то, что тогда доллар стоил 30 руб., а сегодня — 60, никого не волнует. В итоге квартира, которая должна стоить максимум 40 млн в рублях, выставляется за 70 млн и, конечно, не продается», — рассуждает предприниматель.
Площадки и посредники
Пионеры автоматизации рынка недвижимости — электронные площадки-агрегаторы, на которых собственники жилья или риелторы размещают объявления о продаже. «Их появление стало настоящей революцией: люди перестали ходить в агентства пешком, все эти шикарные презентабельные офисы на «золотой миле» просто вымерли», — рассказывает Игошин. Бум агрегаторов объявлений о продаже недвижимости пришелся на середину 2000-х. Электронные площадки начали делать первые шаги к автоматизации процесса покупки и продажи квартир: анализировать все выложенные на площадке объявления и вычислять среднюю цену, показывать ее динамику, выставлять фильтры по стоимости, метражу, району и пр. Например, сейчас с помощью ЦИАН можно узнать о наличии несовершеннолетних собственников, незарегистрированной перепланировке квартиры, срочности продажи и т.д.
Проблема в том, что сами площадки недвижимость не продают. О конечной цене сделки можно лишь догадываться. «Сейчас наблюдается заметный дисбаланс между ценой предложения и платежеспособного спроса (цены сделок с квартирами, за которую эти объекты покупаются). Люди привыкли, что до кризиса цены на недвижимость только росли, и все еще ждут, что вот-вот падение достигнет дна и прекратится, — говорит Анастасия Семенова, заместитель начальника отдела правого сопровождения инвестиционных проектов консалтинговой компании IPT Group. — Поэтому такие ресурсы, как ЦИАН, Winner, «Авито», «Яндекс.Недвижимость», Realto и др., заполнены объявлениями о продаже по завышенным ценам, которые висят годами и существенно расходятся с реальной ценой предлагаемой к продаже квартиры. HomeApp эту проблему решает».
«Людям нужны люди»
За свои услуги HomeApp берет 2% от суммы сделки с продавца недвижимости и 150 тыс. руб. с покупателя. «Это честно — если работать на фиксе, у специалиста не возникает соблазна подобрать вариант подороже, чтобы получить больше прибыли в виде процентов», — поясняет Игошин. На прибыль компанию вывести пока не удалось, выручка за апрель составила около 2 млн руб. Операционные расходы, которые составляют около 4 млн руб. в месяц, покрывают за счет полученных инвестиций. Первую прибыль компания, по его оценкам, принесет к концу 2018 года.
Основной проблемой на пути HomeApp остается хаос на риелторском рынке: «Создание такого технологического бизнеса в России оказалось гораздо сложнее, чем в США. Причина — качество и доступность публичных данных о рынке недвижимости. Если в США все данные по сделкам публикуются и проверяются государством, то в России нам пришлось создавать такую базу самим, используя архивы объявлений», — говорит Игошин.
Сегодня в HomeApp работают около 30 человек — 11 специалистов-риелторов, 15 разработчиков, отдел маркетинга, юристы, дизайнеры и аналитики. Риелторов с опытом в штате совсем немного. «Навыки классических агентов недвижимости — делать сотни «холодных» звонков в день и навязывать свои услуги — в новой реальности не нужны, — говорит Игошин. — Нам нужны те, кому интересно анализировать рынок через большие объемы данных, кто готов разбираться в современных форматах рекламы и методах сегментации аудитории». Сотрудники агентства не занимаются поиском и привлечением клиентов — за них это делает таргетированная реклама. Все это, по словам Игошина, позволяет сократить время продажи квартиры в 2,5 раза, а сотрудникам агентства дает вдвое больше закрытых сделок — в среднем это одна совершенная сделка в месяц у специалиста HomeApp против 0,5 у классического риелтора.
Полностью заменять живых специалистов искусственным интеллектом Игошин не собирается. «Когда речь идет о таком важном шаге, как продажа или покупка недвижимости, хочется, чтобы рядом оказался человек, который все объяснит и разложит по полочкам, а не чат-бот, отвечающий по скрипту, — считает Игошин. — Людям все еще нужны люди, и это здорово».
Взгляд со стороны
«Пирог, от которого старается откусить проект, очень большой»
Сергей Топоров, партнер венчурного фонда Leta Capital
«Определение оптимальной цены квартиры или дома — классический пример задачи машинного обучения. Но возникает вопрос: почему алгоритм этих ребят значительно лучше, чем у конкурентов? У ЦИАН и «Домофонда», по крайней мере на первый взгляд, работают точно такие же инструменты. Идеально бы было сделать сравнительные тесты на контрольных выборках, прежде чем заявлять об искусственном интеллекте лучше, чем у всех.
Таргетированная реклама — классный канал, но в нем побеждают гиганты с огромными бюджетами, как Booking или Expedia в трэвел-отрасли, например. Они могут вытеснить конкурентов в выдаче, просто вливая больше денег в маркетинг. Эффективность такой рекламы в случае HomeApp тоже под вопросом: несмотря на довольно продолжительное тестирование их сайта, я не получил ни одного ретаргетингового объявления от сервиса, но при этом уже завален кучей предложений по недвижимости во всех рекламных каналах.
Основной вывод такой: если у проекта будут бюджеты, если их алгоритмы реально круче, чем у конкурентов, если они хороши в интернет-маркетинге, то их будущее может быть безоблачным. Благо пирог, от которого старается откусить проект, очень большой».
«Если коллеги из HomeApp смогут объяснить потребителю ценность продукта, то проект «выстрелит»
Артур Устимов, основатель компании по управлению арендой недвижимости «Арендатика»
«Идея использовать большие данные для оценки стоимости недвижимости имеет потенциал на рынке недвижимости. Если стартапу удастся с умом применить технологию и грамотно позиционировать себя на рынке, мы получим риелторское агентство, которое будет на голову выше других. Сегодня почти все проекты, которые связаны с диджитализацией, совершают мини-революцию в культуре потребления продуктов.
Но успех HomeApp напрямую связан с продвижением продукта на рынке недвижимости, который очень консервативен. Все конкурентные преимущества компании, связанные с большими данными, необходимо донести до потребителя. Если коллеги из HomeApp смогут объяснить потребителю ценность продукта, то проект «выстрелит». Если нет — останется незамеченным».
«Переломить стереотипы будет непросто»
Оксана Иванова, директор департамента городской недвижимости агентства недвижимости НДВ
«Даже если бы риелтора можно было заменить машиной, это еще может не принять потребитель. В подавляющем большинстве случаев агент необходим и покупателю, и особенно продавцу. Десятки вопросов и мелких нюансов проще решать в вербальном общении. Сколько потребуется времени, чтобы «обучить» машину опыту человека, включая все нестандартные ситуации, психологические маркеры недобросовестных участников сделок, юридические нюансы?
Можно вспомнить много успешных аналогов HomeApp на туристическом рынке — Booking, Trivago и другие сервисы онлайн-бронирования. В этом случае бронирование происходит без участия человека. Вы забронировали номер, следовательно, приняли все за и против выбранного объекта. Не повезло — значит, у вас испорчена неделя-другая отпуска. В случае с покупкой квартиры человек не сможет быть так легкомыслен — потребуется не один и не два просмотра.
Технологии штурмуют рынок недвижимости не первый год. Многие стартапы буксовали на стадии идеи годами. Например, о ЦИАН широко заговорили только лет пять назад, хотя существует он намного дольше. Не стоит недооценивать консервативность рынка недвижимости и российского потребителя в целом. На отечественной ниве даже самые высокобюджетные мировые стартапы «всходят» с большим трудом, чем, например, в США и Европе. Переломить стереотипы будет непросто».
В разных районах Москвы и области
Квартиры в столице
с выгодой до ₽4,5 млн
Выгодные предложения
для семей с детьми
Видовые квартиры
в высотных башнях
Варианты с мебелью
и встроенной техникой
