PIK - Russlands größter Entwickler - wird eine
Meisterschaft im Bereich maschinelles Lernen veranstalten . Die Aufgabe besteht darin, das Verkaufstempo und in den Schulungsdaten Informationen zum Wohnungsverkauf für 2,5 Jahre bei mehr als 30 Projekten vorherzusagen.
Ja, die konservative Bauindustrie ist reif für maschinelles Lernen. Das Preis- und Verkaufsmanagement - eine der wichtigsten Aufgaben eines Unternehmens - ist nach wie vor nur für Analysten ein Kunstthema. Auf die Frage, warum diese Wohnung 5 Millionen Rubel kostet, können Sie eine Vielzahl von Antworten erhalten, die von "Dies ist eine verzögerte Nachfrage" bis zu "Unser Layout ist einzigartig auf dem Markt" reichen.
Jetzt werden Preisrechner verwendet, die jedoch grob und linear sind und die Sättigung des Marktes nicht berücksichtigen. Daher müssen Sie die Preise täglich verwalten und sich dabei auf die Intuition derselben Analysten verlassen. Das Preismanagement ist notwendig, um zu verhindern, dass alle Wohnungen mit Blick auf den Wald in zwei Monaten verstreut sind. Dies ist die Hauptaufgabe - einen einheitlichen Verkauf von Wohnungen nach Typ, Anzahl der Stockwerke, Grundrisse usw. sicherzustellen.
Die Aufgabe der automatischen Verwaltung von Preis- und Verkaufstempo in der Entwicklung ist noch nicht gelöst, und dies gibt uns keine Ruhe.
Die Erfahrung mit dynamischen Preisen aus anderen Geschäftsbereichen - Flugticketverkäufer, Hotel- und andere Immobilienaggregatoren, Einzelhandel - weist eine Reihe grundlegender Unterschiede auf:
- Jede Wohnung ist ein einzigartiges Produkt. Wir können keine Statistiken für nur eine Wohnung sammeln, wie dies beispielsweise beim Verkauf von Flugtickets der Fall ist.
- Die Wohnung wird im Gegensatz zum Hotelgeschäft einmal verkauft.
- Jede Wohnung hat einen einzigartigen Preis, der nicht unbedingt dem Marktwert entspricht.
- sehr sensibler Wettbewerb zu ähnlichen Wohnungen im Gegensatz zum Zweitwohnungsmarkt.
Beispielsweise kann ein Preisunterschied von 30.000 Rubel für Wohnungen mit demselben Marktwert dazu führen, dass einige Wohnungen schnell verkauft werden und andere nicht mehr verkauft werden.
Daher gelang es uns nicht, die Erfahrungen eines anderen zu kopieren, und wir mussten tiefer graben.
Ziel: Finden Sie die Beziehung zwischen den Parametern der Wohnung, dem Preis und dem Tempo, um den Preis weiter zu verwalten und die Projektleistung zu maximieren.
Wie wir die Essenz des Prozesses verstehen:
- Jede Wohnung hat einen Marktwert, dh den Höchstpreis, den ein durchschnittlicher Käufer zu zahlen bereit ist.
- Die Wohnung hat einen Preis, der ein Delta (im Folgenden: Delta) in Bezug auf den Marktwert haben kann.
- Die Wohnung hat Konkurrenten, von denen jeder auch ein bestimmtes Delta hat.
- Die Wahrscheinlichkeit, eine Wohnung zu verkaufen, hängt von ihrem Delta und dem Delta konkurrierender Wohnungen ab. Je näher die Wohnungen beieinander liegen, desto größer ist die Konkurrenz.
Unter Marktwert verstehen wir den Wert der Wohnung für den Käufer, ausgedrückt in Geld. Der Kauf einer Wohnung ist für die meisten Menschen ein bedeutendes Ereignis. Bei der Auswahl verbringt der Käufer Dutzende von Stunden und berücksichtigt Hunderte von Faktoren, die in der Regel nicht formalisiert sind. Zum Beispiel:
- Grünfläche im Umkreis von 500 m
- Blick aus dem Fenster. Aus jedem Fenster öffnet sich je nach Etage eine andere Ansicht, die stark von den umliegenden Gebäuden beeinflusst werden kann. Dies ist insbesondere im Segment der höheren Wirtschaft wichtig.
- Seite der Welt
- Die Entfernung zur U-Bahn, zum Park usw. und zum betreffenden Haus und nicht zum LCD als Ganzes
- Die Größe des Hofes
Um die Schaffung einer Wertfunktion zu erreichen, haben wir alle wichtigen Faktoren formalisiert, die Käufer berücksichtigen. Als nächstes stehen wir vor folgendem:
Problem 1. Wie berechnet man das Tempo (Wahrscheinlichkeit des Verkaufs einer Wohnung)? Um das Tempo des Wohnungsverkaufs zu berechnen, müssen Sie diese zu Sets kombinieren. Die Frage ist was? Abhängig von der Aufteilung in Sätze erhalten wir unterschiedliche Preise. Sich auf die Ausstellung einer separaten Wohnung zu verlassen, hat nicht funktioniert, da es zu lange gedauert hätte, Statistiken zu sammeln.
Problem 2. Wie man den Marktwert findet. Lassen Sie uns die maximalen Parameter der Wohnungen ermitteln, ihren Verkaufspreis ermitteln und den Marktwert ermitteln. Es stellte sich heraus, dass der Marktwert stark von den berücksichtigten Projekten abhängt. Einige der Projekte wurden schneller verkauft als der Markt, dh der Preis war niedriger als der Markt, ein Teil der Projekte - im Gegenteil. Es stellt sich heraus, dass zur korrekten Berechnung des Marktwerts die Verkaufsrate von Wohnungen berücksichtigt werden muss, was uns zu Problem 1 zurückführt.
Aufgabe 3. Wie wird das Delta konkurrierender Wohnungen berücksichtigt? Das Verkaufstempo im Set (z. B. der Gebäudeteil) hängt von den Parametern der umliegenden Wohnungen und deren Preisen ab. Da wir ihren Marktwert nicht im Voraus kennen, sind wir gezwungen, die Parameter der Wohnung und ihre Preise als eine Art Beschreibung der Umwelt zu ersetzen. Wie diese „Beschreibung“ der Umgebung dem Algorithmus für maschinelles Lernen „zuführt“, ist eine große Frage.
Leider haben wir noch keine funktionierenden Lösungen für diese Probleme gefunden, deshalb haben wir beschlossen, eine Meisterschaft zu organisieren.
Wer sich für diese Aufgabe interessiert, kann sich auf der
PIK Digital Day- Website registrieren.
Die Meisterschaft findet in zwei Phasen statt - online bis zum 9. Juli und offline bis zum 14. Juli in Moskau. Wir werden 80 Leiter der öffentlichen Bewertung der Online-Phase zur Offline-Phase einladen, und die Gewinner der Meisterschaft teilen sich den Preispool von 550 000 ₽.