Из брокерского агентства в экосистему. Как data-driven подход заставил нас перепридумать бизнес
Думаю, читателям журнала IT Manager прекрасно известно, что такое data-driven. При таком подходе решения в компании принимаются не по наитию и не по воле самого большого начальника, а на основе данных — даже если такое решение не нравится кому-то из топ-менеджеров. Изначально data-driven были только ИТ-компании, затем стандарт перекочевал в сложные технологичные отрасли.
Это была простая часть, дальше сложная: кто такие брокеры в сфере недвижимости? Про сложность я шучу и не шучу одновременно. Со стороны бизнес, которым я занимаюсь, кажется простым как три копейки: принял запрос от клиента на покупку или продажу объекта недвижимости, а затем совершил запрошенное действие. То есть помог заказчику купить его квартиру мечты. Или продать дом, который больше не соответствует жизненному сценарию, чтобы довольный клиент перебрался из загородного поселка в центр мегаполиса.
Я знаю брокерские агентства, для которых суть бизнеса этим и исчерпывается. Меня в какой-то мере восхищает их вера в то, что время замрет, а технологический прогресс до них не доберется. Я не считала так никогда — и в 2020 году начала активные действия.
Не сказала бы, что сразу хотела превратить агентство недвижимости в ИТ-компанию: в тот момент у меня не было таких мыслей. Скорее, я пыталась решить отдельно взятую задачу: как сделать так, чтобы даже в сложные экономические времена, которые начались как раз в 2020 году, не терять клиентов, а продолжала работать, решая задачи наших заказчиков? Ответом на этот вопрос оказалась большая data-driven трансформация.
Данные на всех уровнях: что мы узнали
Накопление, а затем изучение данных показало: средний цикл «от сделки до сделки» в нашем сегменте уменьшился с 6 лет до двух. То есть если раньше обладатель солидного капитала что-то делал со своей недвижимостью — покупал или продавал — раз в шесть лет, то теперь он это делает раз в два года. Это оказалось для нас хорошей новостью: чем больше сделок, тем больше шансов проявить себя грамотным консультантом и помочь заказчику. А еще показало: нельзя ограничиваться поиском новых клиентов. Столь же важно сосредоточиться на существующих заказчиках, чтобы они о нас не забывали — и обращались к нам сразу, как только возникнет запрос на покупку или продажу жилья.
Благодаря data-driven подходу мы пересмотрели само понятие «цикл сделки» и сделали наше общение с клиентами постоянным. Теперь мы в принципе не оставляем наших заказчиков без внимания, даже если его сделка давно закрыта: мы поздравляем их с днем рождения, держим в курсе рыночных тенденций, приглашаем на интересные мероприятия. Так наши клиенты чувствуют, что компания остается на гребне волны и отслеживает все нюансы, связанные с премиальной недвижимостью. И помнят об услугах.
Затем мы решили оцифровать каждое действие, которое совершалось внутри компании. Получилась целая customer journey map (CJM) — понятие, привычное IT-миру, но недооцененное в сфере недвижимости. Изначально мы хотели выявить слабые места, где мы проседаем по сервису. Эту задачу мы решили настолько быстро, что быстро о ней забыли — а сам факт внедрения CJM в сочетании с data-driven парадоксальным образом привел меня к единственно возможному решению. Мне нужна другая бизнес-модель.
Олдскул против данных: как работают брокеры
Чтобы оценить масштаб изменений, мне придется чуть-чуть рассказать о специфике агентского бизнеса. Мы часто работаем с довольно консервативными клиентами, которые привыкли решать вопросы на личных встречах, а персональным рекомендациям доверяют больше, чем Big Data. Агентства привыкли соответствовать: наша услуга — как подогнанный по фигуре костюм: штучный товар, который невозможно масштабировать. Слишком сильно каждая услуга заточена под конкретного клиента.
Здесь нет места для data-driven, скажут многие. И ошибутся. Возьмем типичную задачу: подобрать достойную квартиру для семьи в определенном районе Москвы. Клиент при этом не будет смотреть презентации или пролистывать варианты в смартфоне: он хочет получить рекомендацию лично от брокера.
Но кто мешает брокеру делегировать составление подборки вариантов автоматике? IT-решения позволяют превратить двухдневную работу брокера по составлению подборки в двухсекундное упражнение для компьютера. А уже правильно интерпретировать результаты и презентовать те лоты, что заинтересуют конкретного клиента — задача специалиста-человека.
Что может мешать трансформации
Естественный вопрос: что может пойти не так? Примерно все — и часть таких ошибок мы совершили. К примеру, мы несколько лет собирали данные, критичные для нашей работы, и аккумулировали их в регулярный отчет. В какой-то момент наш руководитель цифрового офиса на уровне интуиции почувствовал, что в отчете что-то не так — и начал «копать». Он дошел до первоисточника и обнаружил ошибку в методологии обработки одного параметра на самом раннем этапе — эта ошибка запускала маховик дальнейших неточностей, которые искажали всю картину.
После этого мы оперативно исправили оплошность — и обновленный data-driven подход начал приносить результат. Так что, если вы принимаете решения на основе данных, а бизнес-результата нет, задумайтесь: нет ли невнимательности на самом базовом уровне?
Впрочем, намного сильнее data-driven-трансформации способно мешать нежелание топ-менеджмента переходить на новые рельсы. У кого-то это может быть врожденный консерватизм, а кто-то может сознательно что-то скрывать. Мне в этом смысле проще: я и собственник, и директор, так что ни один нанятый сотрудник не смог остановить разворачивание ИТ-систем внутри компании. В этом смысле мой пример максимально скучный: решили сделать — сделали. Если у вас не так, это повод задуматься: не саботирует ли кто-то из руководства переход на прозрачный способ ведения дел с помощью data-driven?
И тут компанию пришлось менять
И финальное: сегодняшняя компания — совсем не та, что была 5 лет назад. Это пугает и радует одновременно. Составив CJM, мы обнаружили: у наших клиентов есть целый ворох незакрытых потребностей, по касательной связанной с уровнем нашей экспертизы. К примеру, человек продает дом на Рублевке и нанимает для этого нас. Что происходило 5 или 7 лет назад? Мы продаем дом, зарабатываем комиссию и желаем человеку всего хорошего.
Но зачем он продал дом? Глубокое изучение потребностей заказчика открывает целый спектр вариантов, где мы можем оказаться полезными. К примеру, клиент решил продать дом в Подмосковье, чтобы вырученные деньги вложить в недвижимость Дубае, которая дает возможность получить статус резидента и сделать долларовую инвестицию. Это же снова недвижимость, правильно? Почему бы не помочь тому же самому клиенту решить его задачу в Эмиратах, подобрав для него интересный вариант дома на берегу моря? А потом еще и снять с него бремя сбора документов по оформлению вида на жительство, сделав все так, как мы умеем: вдумчиво, дотошно и на русском языке?
Это только один из множества путей, которые открылись благодаря внедрению data-driven подхода. Благодаря этому Lifetime Value (LTV) нашего клиента увеличился в полтора раза — а компания превратилась из одного из российских брокеров в международную с офисами в разных странах.
Страшно ли было мне открывать офис в Таиланде и запускать новые направления бизнеса? Да — я бы соврала, если бы сказала, что ни секунды не сомневалась. Окупился ли переход на data-driven подход? Тоже да: пугающе естественным путем компания вышла на международную арену и по-будничному легко застолбила собственную долю рынка.
Бизнес оказался перепридуман — и я уже не знаю, как мне отвечать: у меня бизнес в сфере недвижимости или уже ИТ-компания? Пожалуй, поручу ответ на этот вопрос накопленным данным — пусть это будет следующая задача для цифрового офиса.
Опубликовано 08.11.2024
