[case] CRM для агентства нерухомості / ріелторів · ОСЕЛЯ (під NDA)
CRM для агентства нерухомості з AI-оцінкою об'єктів — кейс ОСЕЛЯ
Кастомна CRM з нуля + AI (оцінка ціни, рейтинг районів, підбір) · ОСЕЛЯ (під NDA)
[01] виклик
Задачі, які мав закрити проєкт
Агентство нерухомості: понад 300 об'єктів на продаж і оренду, десятки активних запитів покупців і орендарів, угоди на різних стадіях. Болі типові для ринку. Об'єкти переоцінювали на емоціях власника — лот висів тижнями без жодного перегляду, і ніхто не бачив, що проблема в ціні. Підбір під запит ріелтор робив руками, тримаючи в голові, хто що шукає. Об'єкти, запити й угоди жили в різних таблицях — єдиної картини не було. А оцінка локації та ліквідності трималася на досвіді конкретного ріелтора, не на даних. Для агентства, де дохід — це комісія із закритих угод, кожен переоцінений лот, що висить, — заморожений час і недоотримана комісія.
[02] рішення
Що зробили — і навіщо
Каталог об'єктів: продаж і оренда. 312 об'єктів із фільтрами за районом, кімнатами, площею, ціною, поверхом і станом. На кожній картці — статус (продаж / оренда / ексклюзив / терміново), відповідальний ріелтор і AI-позначка, чи ціна в межах ринку. Картка об'єкта з усім по угоді. Галерея фото, характеристики, документи, історія показів, історія ціни, дані власника і блок «схожі об'єкти поруч». Кнопки «Запланувати показ» і «Прив'язати до запиту» — об'єкт одразу в роботі. Запити клієнтів і їхні стадії. База потреб покупців та орендарів: що шукає, бюджет, район, кімнати, стадія (новий / підбір / покази / торг) і ріелтор. Видно, хто на якому етапі воронки. Карта об'єктів. Усі об'єкти на карті міста з фільтрами й тепловою картою цін — ріелтор показує локацію в контексті району, а не списком адрес. Дашборд угод. Активні об'єкти, нові запити, угоди в роботі та їхня сума, закрито за місяць, середній час продажу й динаміка. Власник бачить воронку і гроші одним екраном. AI всередині системи — ядро продукту. AI-оцінка об'єкта окремо оцінює локацію (транспорт, школи, магазини, екологія, безпека) і будинок (рік, тип, поверховість, паркінг, ліквідність) за 50+ факторами, рахує справедливу ціну й дає вердикт («переоцінено на 3–4%»), рекомендує оптимальну ціну для угоди приблизно за 30 днів. AI-рейтинг районів дає індекс привабливості за десятками факторів — ріелтор аргументує ціну цифрами. AI-підбір під запит знаходить найкращі об'єкти під бюджет і район за секунди замість ручного перебору. AI-інсайти на дашборді самі підсвічують проблеми: «3 об'єкти переоцінені на 8–12%», «лот без переглядів 14 днів». Як реалізовували: CRM з нуля під процеси агентства + AI-модулі, інтерактивна карта з тепловою картою цін, дані на сервері клієнта. Розробку вів наш розробник у парі з AI-асистованою розробкою.
кадри проєкту
[03] результат
→ Об'єкти, запити й угоди — в одній системі, а не в розкиданих таблицях і головах ріелторів → Ціну ставлять на дані: AI рахує справедливу вартість і підсвічує переоцінені лоти, поки вони не зависли → Підбір під запит — за секунди: AI знаходить релевантні об'єкти, ріелтор не перебирає базу руками → Локація в цифрах: рейтинг районів і оцінка об'єкта дають ріелтору аргументи для розмови з клієнтом і власником
Об'єктів у базі
312
AI-оцінка ціни
50+ факторів
Підбір під запит
секунди
Рейтинг районів
AI
Потрібен такий проєкт у вашій ніші?
Покажемо, як вирішимо саме під ваш бізнес. Прорахунок безкоштовний.
← Усі кейси