Продуктовый анализ: как сформировать востребованный жилой комплекс?

Продуктовый анализ: как сформировать востребованный жилой комплекс?
 
Аннотация
 
В статье рассматриваются особенности формирования продуктовой стратегии жилых комплексов на первичном рынке недвижимости. Анализируются ключевые параметры, влияющие на цену квадратного метра и темпы продаж, а также способы определения оптимального набора характеристик проекта. Особое внимание уделяется методам оценки вклада отдельных характеристик в общую стоимость жилья, включая корреляционно-регрессионный анализ и опросы целевой аудитории. Отмечены ограничения традиционного подхода к продуктовому анализу и предложены возможные пути его усовершенствования.
 
Ключевые слова: продуктовый анализ, жилой комплекс, ценообразование, девелопмент, корреляционно-регрессионный анализ, conjoint-анализ, исследование рынка.
 
Введение
 
На сегодняшний день любой жилой комплекс, реализуемый на первичном рынке, обладает рядом качественных характеристик: стандартная или увеличенная высота потолка, разные варианты отделки, различное инженерное оснащение и т.д.
 
Для любого девелоперского проекта в сфере жилой недвижимости среди прочих существуют два наиболее важных показателя, закладываемых в финансовую модель
 – цена квадратного метра и темпы продаж. Именно они формируют будущую прибыль застройщика. Эти показатели коррелируют, и темп продаж квартир напрямую зависит от установленной цены.
 

 
Цена на квартиры, в свою очередь, формируется из ряда неизменяемых параметров, как например допустимый диапазон цен для локации проекта или стоимость приобретения участка и изменяемых параметров, таких как набор качественных характеристик жилого комплекса.
 
Поэтому в процессе формирования продукта будущего ЖК команде застройщика всегда приходится сталкиваться с задачей определения оптимального набора параметров, которые следует заложить в проект.  Если проект будет обладать худшими характеристиками, чем у конкурентов в локации, но стоить сопоставимо, то он будет плохо продаваться.
 
Возможен и обратный эффект – проект, перегруженный дорогими по себестоимости параметрами (прим.: более дорогие материалы облицовки фасада), может сложнее продаваться ввиду более высокой цены, чем у локальных конкурентов.
Таким образом, оптимально, если совокупная себестоимость продукта в сумме с маржой застройщика укладывается в ценовой диапазон рыночного предложения в данной локации.
 
 
Процесс выбора продуктовых параметров жилого комплекса
 
Зачастую принятие решения об оснащении проекта осуществляется с оглядкой на бенчмарки. В качестве таких бенчмарков часто выступают проекты-конкуренты в локации по принципу «чтобы не проиграть аналогам в окружении».
 
Однако нередко состав качественных характеристик будущего проекта формируется в соответствии с установленным в компании регламентом, где проектам разных классов соответствуют разные параметры.
 

 
Такой регламент разрабатывается заранее на основании анализа рынка, а его применение позволяет стандартизировать и ускорить процесс формирования продукта проектов.
 
В процессе формирования такого регламента чаще всего отбираются наиболее востребованные потребительские характеристики жилых проектов на рынке.
 
Для этого формируется выборка проектов с высокими темпами продаж, как подтверждение повышенного интереса со стороны покупателей. Далее «продукт» этих жилых комплексов декомпозируется до отдельных параметров с разбивкой на обобщающие группы:
 
·      Архитектура (общий архитектурный стиль, проектное бюро ,этажность, материалы фасадов и т.д.)
·      Инженерия (лифтовое оборудование, тип вентиляции, тип кондиционирования и т.д.)
·      Параметры квартир ( высота потолка, тип и профиль окон, тип отделки и т.д.)
·      Благоустройство (проектное бюро, функциональные зоны, наличие малых архитектурных форм и т.д.)
·      Места Общего Пользования (проектное бюро, функциональные зоны, материалы отделки, размерные характеристики помещений и т.д.).
 
Из собранных данных формируется пул наиболее часто включаемых параметров с дифференциацией по классам. Этот набор собранных характеристик является своеобразным стандартом востребованных на момент анализа качественных параметров жилья. Цель подобного алгоритма работы заключается в том, чтобы опираясь на него будущий проект девелопера заранее не проигрывал продуктовую конкуренцию существующему альтернативному предложению.
 
К недостаткам подобного механизма работы можно отнести:
 
1)    Такой анализ отражает текущую действительность и не учитывает возможных изменений за время строительства проекта.
2)   Подход является реактивным, то есть нацелен на соответствие уже проверенным параметрам, но потенциально упускает возможные инновации в продукте.  
3)   Подход отражает интерес целевой аудитории к совокупности всех характеристик покупаемой квартиры, но не показывает важность каждого отдельного параметра в глазах покупателя («сколько покупатель готов доплатить за умный дом?», «что для покупателя важнее дорогостоящие входные двери или окна»).
 
Недостатки из пунктов 1 и 2 можно нивелировать дополнительным мониторингом в поисках инновационных качественных решений в разных источниках например, в иностранных проектах, на технологических выставках и в отраслевых исследованиях.
 
Проблема с отсутствием четкого понимания вклада каждой отдельной качественной характеристики требует проведения дополнительного анализа.
 
Вклад отдельных продуктовых составляющих в общую стоимость сильного проекта
 
Для того, чтобы ответить на вопрос, какая характеристика для покупателя важнее проводится ряд исследований. Такие исследования могут базироваться либо на применении корреляционно-регрессионного анализа ценообразования конкурентов, либо на глубинных исследований целевой аудитории, либо на комбинации этих подходов.
 
Корреляционно-регрессионный анализ ценообразования конкурентов
 
Подобное аналитическое исследование подразумевает оценку влияния каждого параметра базируясь на ценах и параметрах уже реализующихся жилых проектов. Имея выборку данных по проектам аналогам в текущем предложении можно рассчитать вес каждого параметра в их стоимости, аппроксимировать полученные значения и с использованием уравнения регрессии получить зависимость описывающую вклад («важность») высоты потолка или отделки кабины лифтов в общую цену квартиры в проекте.
 

 
Проблематика данного подхода заключается в его трудоемкости. Для правильного определения зависимостей требуется большой массив данных реализующихся жилых комплексов с оцифрованными параметрами. Ввиду отсутствия централизованного источника данных по качественным характеристикам реализующихся проектов, создание подобного массива придется производить в ручном режиме, что требует значительных временных ресурсов.
 
 
Опрос целевой аудитории
 
Еще один метод — опрос потенциальных покупателей для выявления их приоритетов при выборе жилья.
 
Сбор данных через опрос потенциальных покупателей позволяет получить информацию напрямую от целевой аудитории, что повышает достоверность и облегчает интерпретацию результатов. Однако для объективности выводов важно привлечь достаточное количество участников, чтобы избежать искажений в данных, а также мотивировать их к детальному заполнению анкеты.
 
Одним из возможных вариантов организации опроса может выступить Conjoint анализ. Для данного метода требуется составление условных карточек с разными вариациями параметров. Затем респондентам необходимо оценить предложение в целом и путем сравнения выбрать наиболее выгодный для них продукт.
 
После проведения анализа, рассчитывается полезность каждого предложения. Оптимальным будет считаться тот продукт, который имеет максимальную полезность для респондентов.
 

 
 
Сложности могут возникать из-за достаточно большого количества параметров для восприятия опрашиваемого, поэтому важно правильно структурировать опрос. Для интерпретации результатов также используются статистические инструменты.
 
Выводы и перспективы исследования
 
Традиционные методы продуктового анализа жилых комплексов основаны на изучении текущего продукта, но зачастую не учитывают изменения рынка и реальные предпочтения покупателей. Использование статистических методов опросов целевой аудитории  позволяют точнее оценить вклад характеристик в цену жилья. Однако данное направление анализа сталкивается с рядом сложностей в виде необходимости формирования больших массивов данных, поиск достаточного количества респондентов, построения сложного сценария опросов.
 
Дальнейшие исследования в данной области должны быть направлены на разработку автоматизированных инструментов сбора и анализа данных по жилым комплексам, что позволит снизить трудозатраты и повысить точность прогнозирования. Перспективным направлением является интеграция методов машинного обучения для выявления скрытых закономерностей в предпочтениях покупателей и их влияния на стоимость недвижимости.
 
Детальный анализ потребительских предпочтений помогает создать востребованный жилой комплекс, способствующий успешным продажам и укреплению позиций на рынке.