Big data – это источник конкурентных преимуществ

Big data – это источник конкурентных преимуществ
25 февраля

Деловой клуб Meeting! собрал ведущих игроков рынка недвижимости и IT-технологий на дискуссии, посвященной применению Big Data в девелопменте. Мероприятие состоялось в офисе компании Nexign. Модераторами вступили Иван Нохрин, сооснователь и исполнительный директор PropTech Russia, и Катерина Тимофеева, международный консультант по стратегическому маркетингу.

Иван отметил, что из всего объема недвижимости в мире оцифровано сегодня меньше 1%. Между тем, недвижимость – это один из наиболее прибыльных активов. Цифровая модель любого объекта недвижимости может ответить на пул вопросов. На вопрос «что?» отвечает BIM-моделирование, «где?» - решения, связанные с геоаналитикой (сбор рыночных данных, ставка аренды и др.), «как?» - программные комплексы, которые используются для автоматизации и эксплуатации, а также управления объектом и автоматизации отчетности. На вопрос «кто?» отвечают сегодня наши компьютеры и смартфоны, которые дают представление о поведенческих паттернах пользователя/потенциального покупателя. «Если мы объединим весь этот массив данных, то получим экосистему, которая и называется оцифрованной недвижимостью, т.е. некой цифровой репрезентацией реального объекта», заключил эксперт. Создание такой экосистемы, которая позволяет повысить доходность и эффективность бизнеса является сегодня основной тенденцией на рынке.

По словам Юрия Александрова, AAG, когда мы говорим о big data в девелопменте, речь идет скорее об опыте частных компаний и их результатах. Для того, чтобы говорить об эффективности применения больших данных на уровне государства, необходимо внедрение государственных стандартов BIM-проектирования и др.

Дмитрий Цыплаков, Fincase, заметил, что big data позволяет посмотреть на локацию в ее развитии: информация о строительстве новых станций метро, школ и детских садов помогают помочь покупателю принять решение о покупке квартиры, а данные о численности населения и проходимости локации важны для девелоперов, например, торговой недвижимости.

Наталья Петелина и Александра Пивцаева, MEGA Дыбенко, поделились практикой применения big data в маркетинге торговых центров. Информация о том, кто является покупателем ТЦ, как он себя ведет на территории ТЦ и онлайн, сколько времени он проводит в ТЦ позволяет выстроить портрет покупателя, более точно настроить рекламу, выявить более эффективные способы привлечения покупателя – и тем самым оптимизировать ресурсы. «Big data сегодня – это источник конкурентных преимуществ»,- заметила Наталья.

Вадим Меркулов, Team One, рассказал о том, как Big Data помогает ритейлу выбирать локацию под будущие проекты и прогнозировать их эффективность. «При выборе локации важно понять не только, кто твой клиент, но и где концентрируются клиенты, то есть важно соответствовать профилю целевой аудитории. Также необходимо учитывать миграцию клиентов днем/ночью, а значит понимать, где потенциальный покупатель проводит основную часть времени и где скорее совершит покупку».

Александра Ненько, QULLab, Институт дизайна и урбанистики ИТМО, отметила, что данные, которые генерируются пользователями онлайн, могут сообщать нам их маршруты, поведенческие практики, предпочтения, интересы. Эти данные демонстрируют объем и локализацию спроса в локации, пики и провалы спроса, что позволяет сканировать территорию с точки зрения потенциальных потребителей и выявлять лакуны в предложении.

Несмотря на все ценности больших данных для бизнеса, по словам Андрея Алексейчука, «Качкин и партнеры», big data сегодня в России никак не регулируется. Законодательство не учитывает специфику современных технологий, и в этой сфере необходима серьезная работа. 

725 просмотров
Индекс изменения стоимости элитной недвижимости в Санкт-Петербурге
Объекты на карте   13947
Из-за пандемии девелоперы сделали ставку на текущие элитные проекты
23 октября

После продления господдержки в марте 2016 года в закон о государственной поддержке были внесены изменения: компенсация банков снизилась с 3,5% до 1,5%, что повлияло на решения рядов банков выйти из программы.

Big data – это источник конкурентных преимуществ
25 февраля

После продления господдержки в марте 2016 года в закон о государственной поддержке были внесены изменения: компенсация банков снизилась с 3,5% до 1,5%, что повлияло на решения рядов банков выйти из программы.

Зарабатывать на инвестициях в квартиры на котловане стало очень сложно
22 июня

После продления господдержки в марте 2016 года в закон о государственной поддержке были внесены изменения: компенсация банков снизилась с 3,5% до 1,5%, что повлияло на решения рядов банков выйти из программы.


Статьи и мнения
Похожие материалы