Недвижимость

Премиум-агентство недвижимости с AI

+38% конверсия в просмотр, −87% время агента на подбор, 180 сделок/год

Экранов
18
Ролей
4
WOW-фич
5
Стек
14

Конверсия в просмотр

+38%

+38%

Главная метрика кейса · рост

Задача

Премиум-агентство недвижимости в Москве с 320 активными объектами и 12 агентами тратило 4 часа агента на подбор 3 объектов под клиента. Клиент уходил в Циан, который не понимал «двушку у парка для семьи» — выдавал 200 неподходящих карточек.

Решение

Сайт уровня Knight Frank с AI-подбором по описанию желаний клиента: бот читает «хочу двушку у парка для семьи с детьми до 12 млн, без 1 и последнего этажа» → выдаёт 3 идеальных варианта с процентом совпадения и разбором, почему подходят. Калькулятор ипотеки 5 банков, 3D-туры по Matterport.

Покупатель9 экр.

AI-описание желаний, 3D-тур по объектам, калькулятор ипотеки 5 банков и проверка ЕГРН.

Агент3 экр.

Лента горячих лидов с вероятностью сделки, AI-черновик ответа клиенту и расписание показов.

РОП3 экр.

Воронка агентства, рейтинг агентов, распределение нагрузки в реальном времени.

Директор3 экр.

Сводка агентства, средний чек сделки, прогноз месяца и разбор по каналам.

Интерфейсы

18 экранов. Кликните по любой миниатюре — откроется перелистываемый просмотр со стрелками и подписями.

Все экраны на одной странице

Результаты

Ключевые метрики до/после запуска.

Конверсия в просмотр

+38%

+38%

Время агента на подбор

4 ч30 мин

−87%

Сделок в год

180

+180

Активных объектов

320

+320

Средний чек сделки

14 млн ₽

+14 млн ₽

WOW-фичи

Решения, которых нет у конкурентов на рынке.

AI-подбор по описанию желаний

Бот читает 240-словный запрос клиента, ранжирует 320 объектов по совпадению с критериями, выдаёт топ-3 с разбором: у парка / не 1 этаж / две раздельные / в бюджете.

Калькулятор ипотеки 5 банков

Live-сравнение Сбер / ВТБ / Альфа / Тинькофф / Райффайзен с лучшим вариантом подсвечен зелёным. График переплаты — основной долг vs проценты по годам.

3D-тур по объектам

Matterport-туры внутри карточки — клиент проверяет, влезет ли диван, ещё до показа. На просмотр приезжают в 2 раза подготовленнее.

Карточка с историей цены

Tabs «О квартире / О доме / Инфраструктура / Юр. чистота / История цены» — клиент видит динамику и не торгуется по факту просмотра.

Knight Frank-эстетика

Кремовый фон, Cormorant Garamond заголовки, тёмно-оливковый акцент — выделяется среди массового Циана и Авито.Недвижимости.

Технологии

Стек, на котором построено решение.

Frontend

  • Next.js 16 (App Router) + TypeScript
  • Tailwind CSS + shadcn/ui (Cormorant Garamond)
  • framer-motion + lucide-react
  • Recharts (график переплаты ипотеки)

Backend

  • Python 3.12 + FastAPI
  • Node.js 20 (BFF)
  • PostgreSQL 16 + Redis + pgvector

AI

  • GPT-4 + Embeddings (подбор по запросу)
  • CatBoost (прогноз сделки)

Интеграции

  • Banking API (5 банков ипотеки)
  • Matterport / Kuula (3D-туры)
  • ЕГРН (юр. чистота)
  • AmoCRM / Битрикс24

Инфраструктура

  • Docker + Nginx

Нужен похожий проект?

Расскажите о задаче через короткий диалог — пришлю коммерческое предложение за 24 часа. Если срочно — Telegram.

Контакты

Похожие кейсы