Агентство Kadema Digital пообщалось с Андреем Останиным, основателем и СЕО Ostanin Group, о том, как искусственный интеллект уже меняет работу девелоперов. Мы выяснили, где ИИ дает измеримый эффект, какие задачи уже можно передавать технологиям и почему сегодня важен не сам факт использования нейросетей, а глубина их внедрения в бизнес-процессы.
Андрей, насколько активно девелоперы сегодня используют ИИ?
В Ostanin Group мы внедряем ИИ в собственную команду уже более четырех лет и наблюдаем за тем, как его используют девелоперы, особенно коммерческие подразделения.
Большинство крупных российских девелоперов уже сделали первый шаг: проводят обучение, создают корпоративные аккаунты, сотрудники используют нейросети как помощников. К 2026 году ИИ сместился из категории «инструмент для гиков» в операционную деятельность.
Что вы считаете реальным внедрением ИИ?
Реальное внедрение начинается тогда, когда ИИ встроен в конкретный процесс и меняет метрику, процесс или управленческое решение.
Если после внедрения в отчете руководителя не меняется ни одна цифра, значит, внедрения по сути не произошло.
Где сегодня можно получить наиболее заметный эффект?
Я бы выделил три направления.
Во-первых, что происходит с клиентом в момент, когда он пытается обратиться в компанию. Доля непринятых звонков, звонков, принятых не с первого раза, заявок, по которым никто не перезвонил, – в девелоперских компаниях этот показатель страдает удивительно часто. Хотя что может быть проще: клиент пришёл сам, его нужно принять максимально быстро. Стандарт сегодня известен: ответить сразу, а если не получилось – связаться в течение пяти минут. Через час этот же человек уже разговаривает с конкурентом. Для контроля такой дисциплины CRM подходит наилучшим образом: скорость первого контакта, доля потерянных обращений, число повторных попыток связи должны быть на экране руководителя каждый день. Скорость реакции на клиента становится частью продукта.
Во-вторых, самое важное сейчас –технология прогрева клиента, работа с ним в период ожидания. На рынке продавца, который был ещё несколько лет назад, девелоперы прогревом не занимались: клиент проявлял инициативу, действительно хотел купить и покупал. Сегодня клиентов, готовых купить по собственной инициативе, недостаточно для выполнения плановых показателей. Цикл принятия решения удлинился, и модель работы смещается от «получить готовый спрос» к «системно сопровождать клиента до готовности принять решение». Клиента нужно выращивать – через серию касаний с разными информационными поводами: ход строительства, изменение цены, новые условия ипотеки, ответ на его конкретный вопрос. Ценность возникает, когда каждое следующее касание соответствует стадии решения клиента, а не превращается в поток рекламных рассылок. Количество и качество касаний, время между этапами, длительность цикла сделки, причины отказов – всё это также нужно отслеживать в CRM. ИИ здесь позволяет вести такое сопровождение персонализированно и для всей базы, а не только для «горячих» клиентов, на которых хватает времени менеджера.
В-третьих, крайне важно отслеживать рекомендации и повторные покупки клиентов. Только так можно понять, сколько денег клиент реально приносит компании за всё время отношений и насколько эффективно работают маркетинг, продукт, реклама и PR, а вместе с ними – система продаж и реализация девелоперских проектов. Стоимость привлечения реального покупателя, а не лида, и LTV клиента – те цифры, ради которых сквозная аналитика и строится. Слепые зоны остаются у тех, кто по-прежнему оптимизирует стоимость лида. У тех, кто научился видеть путь клиента целиком, они превращаются в управленческие решения.
Насколько близки мы к полностью автоматизированному общению с клиентом?
Существующие системы пока не готовы общаться на уровне живого менеджера, но в ближайшие годы будут к этому приближаться.
В первую очередь изменится работа с входящим потоком. Робот сможет принять первичный запрос, практически исключить пропущенные звонки, отвечать в любое время, определить базовые потребности клиента, провести первоначальную презентацию и зафиксировать следующий шаг.
А что будет происходить с ролью человека?
Победит не тот, кто выберет между человеком и ИИ, а тот, кто правильно спроектирует процесс: машина делает то, что лучше всего умеет машина, человек – то, что лучше всего умеет человек.
Недвижимость — одно из самых крупных финансовых решений в жизни человека. Поэтому человеческие навыки становятся еще более ценными: доверие, диагностика скрытой мотивации, понимание семейного контекста, страхов и сомнений, переговоры и помощь в сложном выборе.
Ценность менеджера смещается от «рассказать и посчитать» к «понять и помочь принять решение».
Как сегодня меняется подход к аналитике?
Сильная аналитика – это не объем данных, а способность связать фрагментированные данные в единую историю клиента.
Проблема возникает, когда разные подразделения видят клиента как разные сущности: маркетинг как лида, продажи как контакт, CRM как карточку, финансы как сделку.
Зрелая аналитика должна видеть одного человека и весь его путь.
С какого этапа этого пути стоит начинать?
С первого контакта. Нужно видеть пропущенные звонки, звонки, на которые не ответили с первого раза, заявки, по которым не было обратного звонка.
Стандарт должен быть простым: ответить сразу, а если это невозможно – связаться в течение пяти минут.
Скорость реакции становится частью продукта. В CRM необходимо ежедневно видеть скорость реакции, потерянные обращения и повторные попытки связаться с клиентом.
Что происходит после первого контакта?
Сопровождение клиента в период принятия решения. Цикл принятия решения увеличился. Поэтому нужно переходить от работы только с готовым спросом к системному сопровождению клиента до момента, когда он будет готов.
Это могут быть разные точки контакта: информация о ходе строительства, изменении цены, ипотечных условиях, ответы на конкретные вопросы.
Каждое касание должно соответствовать стадии принятия решения и не превращаться в массовую рекламу.
Что здесь важно измерять?
Количество и качество касаний, время между этапами, длину цикла сделки и причины отказов.
ИИ может персонализировать такое сопровождение сразу по всей клиентской базе, а не только для «горячих» клиентов.
А что с повторными покупками и рекомендациями?
Необходимо понимать lifetime value клиента и эффективность маркетинга, продукта, рекламы, PR, продаж и реализации проекта.
Для сквозной аналитики важна стоимость привлечения не просто лида, а реального покупателя, а также его LTV.
Как генеративный ИИ меняет маркетинг девелопера?
ИИ понимает естественный язык запроса клиента и может в реальном времени сформировать предложение под конкретную задачу.
Реклама, письмо или ответ могут соответствовать индивидуальной потребности клиента. Персонализация может учитывать тип клиента и его поколенческие особенности.
А что меняет генеративный поиск?
Генеративный поиск дает готовый ответ, а не просто список ссылок. Бренд конкурирует уже не только за позицию в поисковой выдаче, а за право быть частью этого ответа.
Девелоперам нужно повышать качество своего «цифрового знания». Информация о проекте должна быть согласованной и актуальной на сайте, классифайдах, у агентств, в медиа и отзывах.
Если где-то указана одна цена, а где-то другая или расходятся сроки сдачи, это может привести к тому, что генеративная система не порекомендует проект или даст неправильную рекомендацию.
Какая информация должна быть структурирована в первую очередь?
Класс проекта, сроки сдачи, отделка, планировки, инфраструктура, условия покупки.
Контент должен отвечать на реальные вопросы покупателя. Эти вопросы компания может получать в том числе с помощью анализа звонков и встреч через ИИ.
Также нужен экспертный контент на авторитетных внешних площадках, чтобы формировать цифровую репутацию проекта, которую используют генеративные системы.
Получается, задача уже не просто в количестве контента?
Да. Цель – не больше контента, а система знаний о проекте, которую правильно понимают человек, поисковая система и ИИ.
Почему цифровые инструменты при этом часто не дают ожидаемого эффекта?
ИИ не исправляет слабые процессы – он масштабирует их быстрее.
Преимущество получает тот девелопер, который превращает ИИ в часть процесса, связанного с измеримой метрикой.
Попытка заставить всю компанию работать с ИИ одновременно часто вызывает сопротивление. Сотрудники воспринимают технологию как дополнительную нагрузку или угрозу, и в итоге это остается IT-проектом.
Как лучше выстраивать внедрение?
Принцип простой: «быстро – это медленно, но регулярно».
Нужно выбрать одну операционную проблему, например потерянные входящие обращения или соблюдение стандартов звонков.
Затем встроить ИИ в один процесс, показать измеримый эффект, стандартизировать новый способ работы, обучить сотрудников, измерить принятие технологии и только после этого переходить к следующей задаче.
И какой показатель тогда будет главным?
Не количество корпоративных аккаунтов и не число обученных сотрудников.
Главный показатель – доля реальных бизнес-процессов, в которых технология регулярно используется и дает измеримый результат.
Через несколько лет сам факт использования ИИ перестанет отличать одного девелопера от другого — примерно так же, как сегодня CRM. Отличаться будут компании, которые глубже встроят технологию в ежедневное поведение команды.