Спроектировать IT-решение вместе с экспертами по недвижимости? Вызов принят!

Идея №1 (от брокера): «Давайте сделаем закрытую платформу для риэлторов. Сейчас все сидят в Telegram-чатах, где поиск — ад. Создадим простой сервис с картой и фильтрами, где брокеры будут делиться эксклюзивными объектами и комиссией. Быстрый B2B-продукт, понятная монетизация по подписке (500 ₽/мес).»

Идея №2 (от инвестора): «Люди не понимают, что их квартира в Чертаново — это замороженные 35 млн. Давайте сделаем калькулятор, который покажет, как продать ее, купить 3 студии в Сочи и получать пассивный доход в 1,5 раза больше. Продавать людям не метры, а финансовую свободу».

Идея №3 (от аналитика): «Главный вопрос — “вырастет ли цена через 5 лет и почему?”. Ответ кроется в данных: где построят метро, где запустят программу КРТ, какой застройщик надежен. Нужно собрать это все в одну модель и продавать прогнозы».

И тут я понимаю, что все эти идеи — не конкуренты. Они разные грани одного и того же: анализа недвижимости как финансового актива.

Все три продукта, по сути, могут использовать одно и то же ядро данных, это может быть единое озеро данных Data Lake или даже Lake House.

Представьте:

1. Брокеры загружают объекты → мы получаем уникальные предложения. 2. Пользователи вводят свои цели → мы видим реальный спрос. 3. Мы обогащаем все это данными об инфраструктуре, аренде, издержках → получаем мощную аналитическую базу.

Вот и получилась наша «фабрика гипотез» на рынке недвижимости. Один раз собрав и структурировав данные, мы можем:

1. Запустить B2B-платформу для брокеров. 2. Через неделю выкатить B2C-калькулятор на том же API. 3. Через месяц опубликовать рейтинги «Топ-10 объектов с лучшим cash flow».

В итоге мы создаем инфраструктуру, которая позволяет быстро и дешево тестировать многие гипотезы в сфере недвижимости.

Это как строить не один дом, а целый городской квартал с общей системой коммуникаций. Да, на старте это требует чуть больше планирования и времени. Но потом каждый новый сервис подключается за считанные дни — потому что все уже есть «под капотом».

Именно так, на мой взгляд, стоит подходить к созданию систем сегодня: не как к маркетплейсам или агрегаторам, а как к аналитическим платформам, где данные — это не побочный продукт, а главный актив.

А вы как думаете: лучше делать один идеальный продукт или создавать инфраструктуру для множества экспериментов? Что вообще вы думаете про проекты в этой сфере?