Case illustration
Недвижимость

AI-оценка квартир

RealEstate.kz — риелторское агентство в Алматы и Астане с 45 агентами. Внедрили ML-модель для точной оценки стоимости квартир за 30 секунд.

±5%
Точность оценки
+28%
Скорость сделок
+22%
Довольные клиенты
30 сек
Время оценки

Проблема

RealEstate.kz работают 8 лет, база — 12,000 проданных квартир. Оценка стоимости — ключевой этап сделки. Агенты оценивали "на глаз" по аналогам, но часто ошибались.

Основные проблемы:

  • Погрешность оценки ±15% — агенты смотрят 3-5 похожих квартир и усредняют
  • Завышают цену — квартира не продается месяцами
  • Занижают — продавец теряет деньги, недоволен
  • Субъективность — один агент оценит в 45М, другой в 52М
  • Не учитывают все факторы — забывают про инфраструктуру, парковку, вид
  • Долго — агент тратит 2 часа на поиск аналогов и расчеты

Директор пытался стандартизировать через Excel-таблицы с коэффициентами, но это не помогло — рынок динамичный, цены меняются каждый месяц.

Решение

Разработали ML-модель которая учитывает 50+ факторов и предсказывает рыночную стоимость квартиры на основе 12,000 проданных квартир.

Что учитывает модель:

  • Район — Медеу дороже Алатау, Есиль дороже Сарыарки
  • Этаж — не первый и не последний дороже
  • Площадь — м² жилой, общей, кухни
  • Ремонт — косметический, евро, дизайнерский
  • Год постройки — новостройки vs вторичка
  • Инфраструктура — метро, школы, парки в радиусе 1км
  • Парковка — наземная, подземная, нет
  • Вид из окна — горы, парк, двор, стройка
  • Застройщик — премиум vs массовый сегмент
  • Тренд района — растет или падает за последний год

Модель переобучается каждую неделю на свежих данных — рынок меняется, модель адаптируется. Mean Absolute Error (MAE) — ±5%, что в 3 раза точнее чем ручная оценка.

Как работает:

  • Агент вводит данные: адрес, площадь, этаж, ремонт
  • AI выдает оценку: "43.8М — 46.2М ₸" (диапазон ±5%)
  • Показывает 5 похожих квартир которые продались недавно
  • Агент корректирует если есть уникальные факторы (пентхаус, авторский проект)
  • Клиент видит обоснованную цену с пруфами

Результаты

Точность оценки улучшилась в 3 раза — с ±15% до ±5%. Квартиры продаются быстрее — покупатели видят что цена рыночная, не завышена.

Скорость сделок выросла на 28% — квартиры с AI-оценкой продаются за 42 дня вместо 58. Меньше торга, клиенты доверяют цифрам.

NPS вырос с 54 до 76 (+22 п.п.) — продавцы довольны что получили справедливую цену, покупатели что не переплатили.

Агенты экономят 2 часа на каждой оценке — теперь тратят 15 минут вместо 2 часов. Фокусируются на переговорах и сопровождении сделок.

Появился инструмент для lead generation — бесплатная оценка онлайн привлекает 120 лидов в месяц. 15% конвертируются в сделки.

Технологии

Python XGBoost CatBoost Scikit-learn PostgreSQL FastAPI React