Рост машинного обучения в сфере продаж недвижимости
Может ли искусственный интеллект заменить продавцов недвижимости?
В прошлом году я сидел в аудитории ICNY в отеле Marriott Marquis в Мидтауне Манхэттена, слушая высказывание Брэда Инмана о том, что мы перешли эру больших данных в эпоху прогнозной аналитики. Описательный анализ (исторические данные), безусловно, уступил место прогнозному исследованию (заглянуть в будущее), но я бы также предположил, что мы уже даже начали превосходить и то, и другое в эпоху prescriptive механизмы принятия решений, которые используют машинное обучение, чтобы рекомендовать действия для достижения определенного результата. Находясь в авангарде технологий, технологические и программные компании борются за создание искусственного интеллекта, который начнет не только автоматизировать части продаж, но и позволит предприятиям принимать более эффективные решения, чем люди, а недвижимость — лишь одна из отраслей, готовых к революционным изменениям.
К концу 2016 года большинство людей осознают, что мы зависим от искусственного интеллекта, который оптимизирует нашу личную жизнь. Теперь мы задаем вопросы поисковым системам, ожидающим персонализированных результатов, поскольку Google RankBrain теперь использует не только наши условия поиска, но и прошлые поисковые данные и семантический контекст, а также существующие алгоритмы, построенные на основе машинного обучения. Facebook идентифицирует наших друзей с помощью распознавания лиц и предоставляет нам индивидуальную информацию на основе того, что мы, скорее всего, нажмем. Siri и Alexa узнают не только наши голоса, но и наши покупательские привычки, и с каждым днем выполняют все более сложные команды. Суть технологии сосредоточена не только на прогнозировании того, что уже произошло или может произойти, но и на построении алгоритма, который предоставит нам действенные шаги для достижения желаемого результата.
Искусственный интеллект больше не является концепцией будущего, и «рост машинного обучения» только начинает влиять на жизнь агентов по недвижимости, что коренным образом изменит работу продавцов, если не сделает многие из них устаревшими.
В то же время машинное обучение — это гораздо больше, чем удовлетворение личных желаний… ИИ быстро расширяется, особенно на рынке корпоративного бизнеса. Беспилотные автомобили уже на дорогах (и уже безопаснее, чем мы), и Uber не питает иллюзий, что будущее — это автомобили, а не водители, которых они сейчас используют. Почему же тогда мы считаем, что водители Uber — расходный материал, а агенты по недвижимости — нет? Может ли искусственный интеллект действительно применяться в продажах?
В прошлом месяце у меня была возможность поговорить об автоматизации маркетинга в Dreamforce, где весь шум в техническом сообществе был сосредоточен вокруг анонса новейшего продукта Salesforce, продукта искусственного интеллекта под названием Einstein, который будет вплетен в их продажи, маркетинг и продукты обслуживания клиентов, которые дадут предписывающие рекомендации о том, как улучшить цикл продаж. Einstein теперь конкурирует с Microsoft Azure, IBM Watson Analytics и Adaptive Intelligence Oracle в гонке за автоматизацию возможностей принятия решений в компаниях, построенных на основе архитектуры данных.
Опытные агенты по недвижимости и аналитические маркетологи углубляются в пути и данные своих клиентов, чтобы сделать описательные предположения о своей клиентуре и рынке. Затем мы используем эту информацию, чтобы попытаться предсказать среднее время закрытия дома, сезонные или рыночные циклы, лучшее время для звонка или отправки электронного письма, где нацелить определенные маркетинговые средства для достижения оптимальной эффективности или какой тон или язык использовать. с конкретным заказчиком. Вся эта информация чрезвычайно ценна, и на ее освоение у одного человека уходит 10 000 часов. Но поведение покупателя и пользовательский ввод также являются просто точками данных, которые могут быть введены в машину. Если данные управляются должным образом, механизм рекомендаций будет неявным образом также знать, когда лучше всего связаться с потребителем, критерии покупателя, предпочитаемый им способ охвата, а также наилучшую стратегию и обмен сообщениями для предоставления этому клиенту информации, пока он не перейдет к сделке. Все больше и больше утомительных или регулируемых частей операций с недвижимостью в настоящее время выполняются онлайн, где многочисленные продукты устраняют посредников в неэффективной цепочке создания стоимости (от управления электронной подписью до автоматизированных CMA и выдачи онлайн-кредитов). Платформа будет менее корыстна, чем любой продавец, и, следовательно, в конечном итоге более эффективна. Я не думаю, что был бы каким-то утопическим футуристом, если бы предположил, что когда-нибудь сервис сможет автоматически инициировать автоматизированный процесс взаимодействия с потребителем от запроса на веб-сайте до закрытия. Однако, если информация станет по-настоящему прозрачной, станут ли специалисты по недвижимости не более чем технической поддержкой?
В то время как мое (и моя невероятная компания) средства к существованию зависят от продаж и маркетинга, эти платформы не только способны повысить эффективность работы агентов, но и могут начать рекомендовать лучшие решения, чем способен сделать агент по недвижимости, в факт отнятия части их работы. Подсчет потенциальных клиентов, прогнозирование настроений клиентов, выявление возможностей для продаж и прогнозирование пути клиента, а также целевое автоматизированное отслеживание, предоставление динамически генерируемого контента с прогнозируемыми сопоставимыми свойствами — все это на самом деле устранит необходимость в некоторой интуиции и ответственности, ожидаемых в традиционный продавец недвижимости. И продавец, чья работа наиболее автоматизирована, уйдет первым.
Футуристы, такие как Илон Маск, предупреждают о потенциальной моральной опасности искусственного интеллекта для человечества, но считают, что роботы неизбежно займут почти все рабочие места, которые только что были процитированы: «…у людей будет время заниматься другими делами, более сложными, более интересные вещи"." В конечном счете все предприятия будут разрушены искусственным интеллектом, хотя агентство недвижимости может быть более устойчивым к автоматизации, чем другие рабочие места, поскольку агенты, создающие добавленную стоимость, настолько привязаны к личным отношениям. Но свободный поток информации не испаряется, а машинное обучение не замедляется (на самом деле ускоряется). Одно можно сказать наверняка: хотя развитие машинного обучения может быть неизбежным, агенты, которые не узнают, как использовать автоматизацию и ИИ для развития своего бизнеса, окажутся без работы, в то время как продавцы, внедряющие технологии, готовы унаследовать будущее недвижимости.
Моя команда в Elegran уже является одной из первых компаний, использующих Einstein, которая, если она будет работать так, как рекламируется, будет использовать большой объем данных, которые мы тщательно организовали в нашей платформе управления взаимоотношениями с клиентами, чтобы давать предписывающие рекомендации нашим агентам в отношении как и когда связаться с потенциальным клиентом. Машинное обучение будет фактически использовать прошлые критерии покупки наших потенциальных клиентов и учиться на данных, собранных в течение всего цикла продаж, чтобы посоветовать нашим агентам быть более эффективными и стать лучшими продавцами. Подъем искусственного интеллекта только начинается, и гипотетически он может представлять угрозу для любого бизнеса, но в гонке против машин единственными верными проигравшими в долгосрочной перспективе будут луддиты, совершенно незнакомые с технологиями.
