ПРОГНОЗ ПРОДАЖ. Динамическое ценообразование в недвижимости. Uninum

Построить прогноз продаж достаточно просто. Для этого нужно построить модель, где есть клиенты и предлагаемые им квартиры. Далее, как в компьютерной игре эти клиенты будут перемещаться по экрану компьютера и покупать эти квартиры. Каждый компьютерный человечек будет обладать определенным бюджетом и предпочтениями, а квартиры будут иметь характеристики и цены. Далее вы запускаете эту компьютерную игру и смотрите, что получается. Проще некуда.

Гораздо сложнее эту игру сделать. Поскольку такие игры сложно разрабатывать, далеко не все программисты этим готовы заняться.

Куда как проще поделить квартиры на сегменты и смотреть, как быстро эти сегменты продаются. Далее все происходит по простой формуле. Прогноз продаж на будущее равен темп продаж умножить на время.

Но есть проблема. Во-первых, если у вас в прошлом месяце было двадцать квартир в сегменте, а в конце месяца стало пятнадцать, то вы уверены, что если ничего не трогать и не менять цены, то к концу месяца будет десять?

Спрос меняется постоянно. Мы это уже обсуждали. Если на всем рынке есть только пять клиентов, которые хотят купить квартиры указанного вида, и эти клиенты уже купили у вас квартиры в прошлом месяце, то в этом месяце вы не продадите ничего.

Поэтому, прогнозирование с помощью разделения квартир на сегменты обречено на провал.

Поэтому мы и решились сделать полную и сложную модель, где происходит моделирование каждого клиента. Мы разработали ту самую компьютерную игру, и она дает невероятно точные прогнозы.

О модели и о ее принципах я расскажу позже, а пока поговорим о сроке прогнозирования. Было бы просто идеально, если бы мы могли сделать прогноз на весь срок жизни проекта. Но такое возможно только в том случае, если в этом мире ничего не меняется.

Каждый раз как заходит речь о прогнозе на длительный срок, меня так и подмывает спросить, сколько всего случилось за последние годы, и чему это случившееся вас научило. Смеяться над черными лебедями? Это экономика. Здесь много математики и мало смешного.

Поскольку спрос меняется постоянно, нужно не требовать от системы прогнозировать то, что прогнозировать невозможно. Нужно менять бизнес-процессы так, чтобы на события реагировать.

Первое, что следует сделать, так это определить минимальный срок прогноза. Он должен совпадать со сроком тактического планирования. Обычно это месяц. На основе огромного периода наблюдений за спросом в самых разных жилых комплексах скажу, прогнозировать на больший срок бесполезно. Никому еще не пригодилось. Если вы можете выполнять план каждый месяц, вы уже хороший аналитик.

Напомню, что такое тактический план. Это перечень квартир, которые необходимо продать плюс перечень квартир, которые увеличивают вероятность выполнения плана, но которые выводятся с наценкой. Кроме того, тактический план должен содержать набор стратегий, которые предназначены на случай, если что-то пойдет не так. Эти стратегии - второе, что вам нужно сделать.

Третье, что следует сделать, это сделать прогнозирование регулярным. Вы каждый день должны открывать прогноз продаж, который сделала система динамического ценообразования и сверяться с планом. Если вдруг система заметила, что клиенты ведут себя не так, как планировалось, прогноз изменится, и вам нужно быстро на это среагировать.

В принципе, прогноз продаж - это сигнализация. Она начинает орать когда что-то идет не так. И она молчит, если все в порядке.

Положим, система прогнозирует, что у вас будет объем продаж равный 1500 квадратных метров. По плану вам нужно получить 2000 квадратных метров. Давайте обозначим спектр действий, которые можно предпринять.

Первое, что можно сделать, это увеличить число клиентов на входе в воронку продаж. Это самое очевидное, что можно сделать. Если вы продадите 1500 квадратных метров по прогнозу, это примерно 30 конверсий. А вам нужно 40. Вам нужно увеличить входной поток клиентов на треть. Это задача отдела маркетинга.

Единственная проблема в том, что им нужно поставить задачу. Как мы уже говорили, просто сказать "приведите на треть больше лидов" недостаточно. Задача должна звучать так: "приведите столько-то лидов с таким бюджетом, столько-то лидов с другим бюджетом, а в этом бюджете лидов больше не надо, там и так все хорошо". Никогда нельзя забывать про стратегический план продаж. Если надо продать конкретные квартиры, то и приводить нужно соответствующих покупателей.

Второе, что можно сделать, это лучше работать с текущими клиентами. Этим занимается отдел продаж. Если заглянуть в отдел продаж и как следует покопаться в клиентских историях, всегда можно найти тех клиентов, про которых просто забыли, и тех клиентов, которые про вас скоро забудут. Далее нужно активировать эти контакты и сделать им предложение, от которого они не смогут отказаться.

Опять же, нельзя забывать про план продаж. Нужно подбирать таких клиентов, чтобы обеспечить продажи конкретных квартир, а не просто набить показатель объема продаж.

Третий способ. Это работа с ценой. Это работа с конверсией при помощи цены. Здесь мы остановимся подробнее.

Когда аналитик наблюдает, что квартиры слишком быстро продаются, у него возникает предположение, что их можно было бы продавать дороже. Второе предположение заключается в том, что если поставить квартиры по более высокой цене, спрос снизится, и продажи начнут соответствовать плану.

Обратная ситуация. Если квартиры продаются плохо, то предполагается, что снижение цен увеличит спрос.

Все эти предположения необходимо проверить на берегу. Если их проверять в процессе, каждая последующая продажа или отсутствие продаж будут иметь долгосрочные последствия. То есть, начнутся проблемы со стратегическим планом продаж.

Чтобы проверить предположения на берегу, ситуацию нужно смоделировать. Для этого и нужен прогноз продаж. Если мы видим, что прогноз показывает объем продаж 1500 квадратных метров, а надо по плану сделать 2000, то встает вопрос: на сколько следует уменьшить цену? Второй вопрос - снижая цену мы потеряем в выручке с каждой проданной квартиры. Какова будет эта потеря?

Попробуем ответить на эти вопросы. Снизим цены не в реальном прайс-листе, а в тестовой базе данных. Запустим программу динамического ценообразования с новыми ценами и увидим новый прогноз. Постепенно снижая цены добьемся того, чтобы прогноз стал соответствовать плану продаж.

Затем оценим потери. Снижение цен коснется каждой проданной квартиры, поэтому умножим прогнозируемый объем на текущие цены и на процент снижения.

Вопрос, который надо решить далее, касается целесообразности наших действий. Если мы снизим цены, то потеряем определенную сумму. Можно ли выполнить план другими способами с меньшими затратами? В любом случае, благодаря прогнозу продаж у нас теперь есть все нужные цифры для размышлений.

Обратите внимание, здесь мы сдвигали цены всего прайс-листа без оглядки на распределение квартир по бюджетам. Почему? Потому, что это первый шаг. Он позволяет быстро оценить последствия и принять меры. Нам необходим этот шаг ради скорости и понимания, чтобы не увязнуть в деталях.

После этого шага нам нужно заняться настройкой цен уже по каждой квартире.

Когда аналитики делят квартиры на сегменты, чтобы подстраивать цены, они совершают очень серьезную ошибку. Дело в том, что когда аналитик оценивает темпы продаж по одному сегменту, он забывает, что изменения коснутся и соседних сегментов.

Я не случайно называют объем квартир в реализации витриной. Если вы сдвинете на витрине один товар, он может заслонить собой соседние, он может сам потеряться среди соседей. Вся витрина может потерять привлекательность. Все это происходит и с квартирами в реализации.

Положим, у нас есть два сегмента квартир. Один стоит на витрине чуть дешевле. В какой-то момент мы обнаруживаем, что он слишком быстро продается. Мы сдвигаем его цену в надежде, что он будет продаваться чуть медленнее, а мы получим дополнительную прибыль.

Но что происходит с точки зрения клиента? Допустим, у меня бюджет ограничен. И когда мы подняли цену, мой бюджет уже не позволяет мне покупать эти квартиры. Все. Такие клиенты, как я, уже ничего не купят.

Теперь предположим, мой бюджет находится на этом уровне. В моем пространстве выбора появились дополнительные квартиры. Я вижу, что они объективно хуже тех, что я могу себе позволить. Буду ли я их покупать? Нет, не буду. У меня уже есть лучшая альтернатива.

Увеличение цены может разом и полностью убрать спрос на квартиру, если есть лучшее за те же деньги.

Еще вариант. Допустим, мы снижаем цену на сегмент ради увеличения объема продаж. Эти квартиры становятся по той же цене, по которой у нас уже выставлены в реализацию другие квартиры. Куда переключится внимание клиента с этим бюджетом? У него появится новый вариант. Это отразится на том, что мы повредим продаже тех, других квартир.

А как это отразится на текущих резервах? Пострадают и резервы по нашему сегменту, и резервы по второму сегменту.

Поэтому хороший прогноз продаж должен учитывать, как меняется витрина, и как соседние сегменты взаимодействуют друг с другом. Без этого точных прогнозов не бывает.

Подведем итоги.

Нельзя доверять тем ценам, которые не подкреплены прогнозом продаж. Если рекомендательная система предлагает изменение цен, она должна показать, как эти новые цены повлияют на продажи.

Нет никакого смысла в том, чтобы подгонять цены, оглядываясь на темпы продаж. Цены должны выставляться исходя из будущего. Будущее нужно прогнозировать.

Прогноз продаж - это сигнализация. Прогноз показывает, что происходит со спросом, подсказывает, какие управленческие решения можно предпринять.

Управленческих решений много. Основные - изменение входа в воронку продаж. Это отдел маркетинга. Изменение работы с текущими клиентами. Это отдел продаж. Манипуляция ценами - это отдел ценообразования.

Отдел ценообразования должен смотреть на изменение маржинальности. Это обоснование того, стоит ли менять цены, как стоит менять цены, и какие еще могут быть альтернативы.

Изменение цен по сегментам не работает. Работает исключительно работа с витриной в целом. Изменение цен на одну квартиру влияет на другие квартиры. Поэтому прогноз продаж необходим, но он не может быть простым. Нужно моделировать поведение клиентов.