Компания «РПА Компас» вывела на рынок аналитический инструментарий, обеспечивающий представителям девелоперского рынка возможность получать оперативные аналитические данные о состоянии рынка новостроек и отслеживать его в реальном времени. Ежедневный мониторинг цен, сравнение доступности ипотеки у разных игроков рынка, оценка маркетинговой активности конкурентов и их ключевых показателей помогут застройщикам принимать более взвешенные, объективные решения, основанные на самых свежих данных. Что немаловажно, реализованные в продукте идеи и технологические находки можно будет применить при создании в аналогичных решениях для других отраслей, например, для автомобильной промышленности и электронной коммерции. О деталях решения рассказывает Михаил Бутенко, генеральный директор компании «РПА Компас» и номинант на премию Data Award.

- Какова история появления на свет вашего решения?

Решение «РПА Компас» родилось на основе многолетнего опыта работы в сфере продаж ИТ-решений для рынка недвижимости. В течение последних пяти лет я, как директор по продажам, работал с такими проектами, как агрегатор «Юла.Недвижимость», Mail.Ru, «Коллтрекинг» и UIS, где активно взаимодействовал с застройщиками. Анализируя их потребности и предлагаемые на рынке продукты, я заметил значительный пробел — отсутствие инструмента для аналитики рынка новостроек в режиме реального времени.

Хотя на рынке уже существовали конкуренты, их решения не отвечали в полной мере запросам застройщиков. Мое видение продукта отличалось от этих решений как в концептуальном, так и технологическом плане: я захотел создать продукт, который не просто собирает данные, а предоставляет их в удобной форме, помогая застройщикам принимать быстрые и обоснованные решения.

- На решение каких проблем или задач ориентирован ваш продукт?

Система решает ключевую проблему застройщиков — предоставление оперативного доступа к актуальным данным о рынке недвижимости. Рынок новостроек крайне динамичен — цены на квадратный метр могут расти на 1,5–2% ежемесячно, а в периоды значительных экономических или политических событий — на те же 1,5–2%, но уже за неделю.

Ручной сбор и анализ данных отнимает у аналитиков и маркетологов огромное количество времени, что приводит к задержкам в принятии решений. Отсутствие необходимой оперативности чревато для компаний десятками или даже сотнями миллионов рублей упущенной выручки.

- В чем заключается сложность и в чем — важность этой задачи?

Сложность заключается в высокой динамике рынка и огромном объеме данных, которые необходимо обрабатывать ежедневно. Традиционные методы сбора информации вручную неэффективны — они не только замедляют процесс, но и повышают риск ошибок.

Кроме того, многие застройщики до сих пор полагаются на устаревшие подходы в принятии решений, что снижает их конкурентоспособность. Мы автоматизируем эти процессы, давая компаниям возможность сосредоточиться на анализе и стратегии, а не на рутине.

- На что способно ваше решение, какие возможности оно охватывает?

«РПА Компас» предоставляет застройщикам полную картину рынка в режиме реального времени. В частности, он обеспечивает ежедневный мониторинг цен, включая стоимость квадратного метра и цены на лоты с учетом площадей помещений с разбивкой по этажам. Также он дает возможность сравнивать доступность ипотеки у разных игроков рынка, в том числе размер первоначального взноса, ежемесячные платежи и другие параметры. В отдельный отчет у нас собраны данные, касающиеся маркетинговой активности конкурентов. Также наш продукт позволяет проводить сравнение как со средними показателями рынка, так и с конкретными компаниями-конкурентами. Все эти функции доступны в один клик, что делает процесс анализа быстрым и удобным.

- На каких технологиях основано ваше решение?

Оно построено на базе современных технологий, обеспечивающих высокую точность, скорость и удобство использования. Например, для автоматизированного сбора данных мы используем связку Selenium и Python с библиотекой Beautiful Soup. Роботизация этого процесса (да, по сути, это RPA) позволяет нам эффективно собирать данные с сайтов застройщиков и агрегаторов, обеспечивая ежедневное обновление информации.

Также в продукте широко применяются механизмы машинного обучения: для анализа данных и прогнозирования мы применяем следующие регрессионный анализ (библиотеки scikit-learn, statsmodels), кластеризацию (библиотеки scikit-learn, KMeans, DBSCAN), прогнозирование временных рядов (библиотеки Prophet, ARIMA из statsmodels, TensorFlow для глубокого обучения). Для контроля качества данных мы используем мультиагентские системы, которые автоматически проверяют корректность информации, выявляют аномалии и устраняют ошибки. Это позволяет минимизировать риски, связанные с некорректными данными, и обеспечивает высокую надежность аналитики. Создание интуитивно понятных отчетов и дашбордов у нас реализуется с использованием Yandex DataLens и Microsoft Power BI — эти инструменты позволяют нашим клиентам легко интерпретировать данные и принимать решения на основе наглядной визуализации.

Выбранный нами стек технологий обеспечивает высокую производительность, точность и удобство использования платформы, делая ее незаменимым инструментом для застройщиков.

- На какие данные опирается ваш продукт?

Мы собираем данные из открытых источников: с сайтов застройщиков, от агрегаторов недвижимости и других публичных платформ. Среди основных типов данных, которые мы накапливаем и анализируем, — стоимость квадратного метра и имеющихся на рынке лотов, параметры объектов (площадь, этажность, планировки), условия ипотечного кредитования, а также данные, характеризующие маркетинговую активность конкурентов.

- Какой математический аппарат используется в продукте?

Как я уже сказал, для анализа данных у нас широко применяются методы машинного обучения, включая регрессионный анализ, кластеризацию и методы прогнозирования временных рядов. Эти методы и алгоритмы позволяют не только анализировать текущее состояние рынка, но и прогнозировать его развитие.

- В чем главное преимущество вашего решения?

Главное преимущество «РПА Компас» — это полная автоматизация процессов, от сбора данных до их анализа и визуализации. Мы единственные на рынке, кто предлагает ежедневный мониторинг и выявление паттернов по изменению рыночных условий, что позволяет застройщикам проводить конкурентный анализ в реальном времени.

- Кто ваш типичный заказчик?

Наше решение ориентировано на застройщиков любого масштаба — от локальных игроков до крупных федеральных компаний. Среди наших клиентов — такие известные компании, как «Галс Девелопмент», «Пионер», «ФСК» и др.

- На получение каких результатов могут рассчитывать ваши заказчики?

Использование «РПА Компас» позволяет застройщикам увеличивать выручку за счет своевременной корректировки цен, экономить время на сбор и обработку данных и — главное — повышать конкурентоспособность благодаря существенно более оперативному реагированию на динамику рынка.

- О каких успехах решения на рынке можно уже говорить?

За короткое время мы достигли значительных успехов. Во-первых, мы получили гранты от Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонда содействия инновациям). Во-вторых, нам предоставили аккредитацию в качестве ИТ-компании и включили в реестр Минцифры и Реестр малых технологических компаний. Наконец, нельзя не отметить победы в крупнейших акселераторах России.

- В чем, на ваш взгляд, заключается роль вашего продукта для рынка?

Продукты «РПА Компас» играют ключевую роль в трансформации рынка недвижимости, поскольку представляют собой инструменты для анализа этого рынка в реальном времени, позволяющие застройщикам принимать гораздо более взвешенные обоснованные решения и поддерживать устойчивую конкурентоспособность в условиях быстро меняющегося рынка.

- В каком направлении планируете развивать решение?

Мы активно развиваем нашу платформу, встраивая в нее технологии искусственного интеллекта для расширения функциональных возможностей. Одним из ключевых направлений развития платформы станет переход к мультиагентским системам, которые позволят автоматизировать и эскалировать задачи маркетологов. Эти системы смогут самостоятельно распределять задачи, анализировать данные, выявлять тренды и даже предлагать стратегии на основании полученных выводов.

Кроме того, мы рассматриваем возможность адаптации нашего решения для других отраслей, например, автомобильной промышленности и электронной коммерции. В этих сферах также существует острая потребность в оперативной аналитике и автоматизации процессов, и наш опыт в работе с большими данными и ИИ может стать основой для создания аналогичных отраслевых решений.