Поделиться • 22 января 2026
«Детектор лжи для девелопера»: зачем анализировать сообщения в чатах жильцов и почему email-рассылка — лучший способ оттолкнуть клиента
«Детектор лжи для девелопера»: зачем анализировать сообщения в чатах жильцов и почему email-рассылка — лучший способ оттолкнуть клиента

Современные покупатели ищут не просто жилье, а готовую среду для жизни. Поэтому роль застройщика меняется: теперь он не только строит дома, но и формирует сообщество, управляет им. Расскажу, почему классические инструменты общения — официальные письма, годовые собрания, доски объявлений — больше не работают и что приходит им на смену.
Современные покупатели ищут не просто жилье, а готовую среду для жизни. Поэтому роль застройщика меняется: теперь он не только строит дома, но и формирует сообщество, управляет им. Расскажу, почему классические инструменты общения — официальные письма, годовые собрания, доски объявлений — больше не работают и что приходит им на смену.
Согласно данным «ВФокусе Mail» и VK Cxhub, для 40% россиян только одно из пяти оказывается полезным, при этом от большинства информационных писем от брендов они просто отписываются. Люди ожидают прямой диалог с бизнесом и ценят коммуникацию, которая отвечает на их реальный запрос.
Приведу источники полезных данных для анализа.
С помощью NLP-моделей (англ. natural language processing — обработка естественного языка. — Прим. ред.) мы анализируем тональность постов и сообщений. Есть четыре категории:
Сначала делаем ручную разметку на выборке, обучаем ее для высокой точности и потом просим проанализировать весь массив сообщений, который иногда превышает сотни тысяч элементов. Это позволяет создать карту «эмоциональной температуры» ЖК и района.
В прошлом году мы провели исследование уровня удовлетворенности москвичей своими новостройками. Проанализировав более 800 тыс. сообщений в чатах 170 жилых комплексов Москвы в Telegram, мы выяснили, что каждый четвертый москвич недоволен домом, в котором он живет.
В число самых волнующих вопросов входят:
В одном проекте мы выявили, что пик негатива был связан не с качеством строительства, а с отсутствием ясной информации от управляющей компании. Быстрая реакция и запуск Telegram-канала снизили уровень негативных упоминаний на 15% за квартал. Это в целом типичная проблема всех УК, по крайней мере в Москве.
По нашим последним данным, 70% москвичей недовольны своими управляющими компаниями, а не застройщиками. Поэтому стоит учитывать уже имеющиеся отзывы об УК при запуске следующих этапов продаж.
Технология digital twin (в переводе с английского — цифровой двойник. — Прим. ред.) — цифровая модель ЖК, где можно в реальном времени отслеживать поведение пользователей, выявлять узкие места, моделировать будущие сценарии. В Сингапуре и Китае такие модели уже внедряются на уровне не только домов, но и целых районов.
Тут может возникать вопрос этики, но на самом деле никакой слежки за пользователем не ведется. Мы отслеживаем его публичные действия с инфраструктурой дома (например жалобу на работу лифта или запрос на благоустройство конкретного места во дворе).
Российские девелоперы пока делают первые шаги: создают визуализации на этапе продаж, но уже сегодня цифровой двойник может стать интерфейсом, объединяющим данные из разных источников — от ИИ до IoT-сенсоров (IoT — от англ. internet of things — интернет вещей. Это сеть физических объектов («вещей»), которые оснащены встроенными технологиями. — Прим. ред.). Реализованных кейсов здесь пока мало, компании пока пробуют инструменты и используют результаты этих тестов «внутри».
KPI (англ. key performance indicator — ключевой показатель эффективности. — Прим. ред.) для оценки работы таких инструментов могут быть разными, например:
Если жители охотно делятся снимками двора, интерьеров, общественных пространств, это говорит об их реальной вовлеченности. Более того, такие данные помогают определить неочевидные точки роста.
Например, в одном из ЖК жители чаще всего фотографировали не официальные объекты и локации, созданные застройщиком, а самодельный мини-парк, устроенный местными жителями. Это стало очевидно после сбора всех фотографий пользователей, сделанных в этой локации, и их анализа. Девелопер использовал это как основание для официального благоустройства. В итоге доля позитивного фидбэка от жильцов в чатах и соцсетях выросла в три раза в течение двух месяцев.
Или еще пример. Один наш клиент развивает премиальный в центре Москвы объект с большим числом общественных пространств, доступных всем жителям (коворкинги, фастфуд заведения, магазины, пункты выдачи). С помощью анализа фотографий с геометками мы определили, что трафик к кварталу после открытия нескольких заведений вырос на 80%. Эти данные дали малому бизнесу и самому девелоперу больше понимания, открытие каких новых точек привлечет к комплексу еще больше жителей района.
Мы можем анализировать соседние жилые комплексы и объекты со схожими параметрами (например, все ЖК, расположенные у воды, или все ЖК высотного типа) и выявлять закономерности.
Например, если в соседнем ЖК массово жалуются на парковки, застройщик может это учесть в своем проекте и заранее предусмотреть инфраструктурные решения.
Также возможен бенчмаркинг по конкретным метрикам:
Следующий шаг — создание собственной медиаэкосистемы. Это может быть:
Важно, чтобы этот контент не создавался «в стол», а рождался на основе реальных данных о пользовательских запросах.
Если убрать за скобки расходы на техническую часть и говорить только о контенте, то тут все зависит от желания и возможностей — можно обойтись и одним автором, а можно использовать сразу несколько авторов и создать видеопродакшн. Поэтому можно говорить о бюджете от 80 тыс. руб. в месяц. При условии мониторинга чатов жителей или при анализе жалоб в УК можно довольно оперативно находить темы для такого медиа — сразу видно, что волнует жителей района или конкретного ЖК.
*принадлежит корпорации Meta, запрещенной на территории России