Как вырасти на падающем рынке недвижимости: AJTBD + AI дали +20% конверсии

• +20% конверсия из общения с экспертом в продажу
• 3 сделки на эксперта в месяц
• +40% конверсия из постов в целевой лид

Компания: PLEADA — экспертное бюро недвижимости, работает на рынке недвижимости Санкт-Петербурга и конкурирует с 1700 агентствами и 10 тысячами частных агентов.

Кейс рассказал Денис Леушин, владелец агентства PLEADA. Денис и его команда прошли тренинг «Как делать продукт» на тарифе «Решить бизнес-задачу», и уже делились в кейсе результатом, полученным благодаря знаниям и инструментам, которые Денис забрал с тренинга. В новом кейсе Денис рассказывает о бизнес-эволюции PLEADA и результатах технологического прорыва — сейчас на агентство 24/7 работает AI-мозг, созданный на основе методологии AJTBD.


От «бутика» к системе: как AJTBD помогает отвечать вызовам рынка

Денис – адепт AJTBD-подхода, и уже получил мощный рост бизнес-показателей. Следующей задачей стала масштабируемость, автоматизация работы со звонками. Чтобы получать максимум от работы по AJTBD, РОПу нужно слушать и анализировать звонки, но при потоке в 150+ звонков в день, каждый по 30-40 минут, это физически невозможно! Как тогда применять методологию?

Мы ушли от ручного анализа звонков к полной AI-оцифровке: 100% коммуникаций анализирует AI, созданный на основе методологии AJTBD, а исследование клиентов стало непрерывным процессом.

С момента первого кейса мы выросли почти в два раза: от 20 сотрудников на ручном управлении, фокуса на новостройках и интуитивной сегментации — к системной оргструктуре из 35 сотрудников и двунаправленной стратегии, захватывающей и первичный, и вторичный рынки. Больше не тратим кучу ресурсов на каналы и сегменты, которые приносят лиды, но не деньги, и научили своих агентов по продаже недвижимости думать на языке и в категориях методологии (Job, Push, Pull, Anxiety).

Мы сохранили целевую выручку свыше 15 млн ₽/мес, в то время как рынок упал в 3 раза.

Рынок стал сложнее, клиенты — начитаннее и требовательнее. Старый подход к продаже недвижимости больше не работает. Пока конкуренты продолжают сегментировать по демографии и возрасту, наш клиент — не «мужчина 35 лет», а человек с конкретной работой: «приобрести недвижимость, чтобы сохранить капитал и не беспокоиться о его потере». Мы стали единственными, кто не просто внедрил Advanced JTBD, но и сделал это на уровне алгоритмов и кода — и это позволяет управлять конверсией и растить выручку.


Непрерывный процесс исследований через AI

Я создал систему на базе n8n + AssemblyAI + Gemini, которая работает по принципу конвейера. Мы загрузили 15 000+ транскрибаций диалогов, и нейросеть, обученная на методологии AJTBD, проанализировала каждый диалог. В результате мы выявили 185 микро-сегментов, которые «схлопнулись» в 4 ключевых Big Jobs.

Проанализировать 15 000 диалогов вручную заняло бы 520+ рабочих дней. ИИ сделал это за пару ночей!

Один из главных вызовов в этой работе — обучить ИИ корректно выявлять смысл, например, когда клиент спрашивает эксперта: «Какая будет доходность?», относить это к категории «Инвестиции». Обучить удалось через двойную валидацию контекста.


Что это дало? Бизнес-результат в цифрах

Цифры говорят сами за себя:

+20% конверсия из общения с экспертом в продажу. Real-time анализ позволяет исправлять ошибки "на лету", а не через неделю после потери клиента.

3 сделки на эксперта в месяц. Отличный показатель для рынка, который подтверждает эффективность подхода.

+40% конверсия из постов в целевой лид. Сейчас публикации бьют точно в цель: отказались от нерелевантных каналов и работы с «мусорными» лидами (с нереальными ожиданиями), их получается отсечь на этапе контента, указывая реальные цены. Почистили ресурсы и сэкономили сотни тысяч рублей и часы работы.

Какие действия позволили получить результат?

• Создание «цифрового двойника»: системный промпт для нейросети на основе AJTBD, чтобы ИИ думал, как Ваня Замесин.
• Внедрение Real-time анализа: теперь эксперт получает разбор клиента не в конце месяца, а через 3 минуты после звонка. Процесс обучения стал мгновенным.
• Изменение культуры ключевых факторов успеха: чтобы команда приняла новые технологии, внедрили три фактора успеха (Держать слово, Экспертность, Боевое братство).

Проанализировав 15 000 звонков с AI-мозгом, созданным на основе методологии AJTBD, мы выявили 4 ключевых Big Jobs — и перестроили работу, используя конкретные механики из методологии AJTBD:

INVESTMENT (Инвестор). Эти 30% лидов приносят 67,5% всей выручки! Мы сфокусировались на сегменте и создали «Инвест-отдел», где агенты говорят с клиентами на актуальном для них языке цифр.

FIRST_APARTMENT (Первая квартира). Здесь силен страх ошибки, и для этого сегмента агент играет роль не «Продавца», а «Наставника», а весь контент и скрипты направлены на снятие тревожности, содержат гарантии и пошаговые планы.

UPGRADE_LIVING (Улучшение условий). Этим 15% нужно больше площади (например, есть разнополные дети), но их пугает сложность переезда. Специально для них ввели услугу обмена «под ключ».

FOR_FAMILY (Для близкого). Эти 10% покупают «безопасное будущее», а не квартиру и, тем более, не квадратные метры. С ними мы работаем через эмпатию и заботу.

База, как работать с каждым сегментом, «зашита» в обучение сотрудников:

Вот лишь несколько примеров механик, которые использовала PLEADA, внедряя работу с сегментами:

• Сместились в более привлекательный сегмент: осознанно взяли фокус на сегментах Инвесторов и Улучшающих жилищные условия, которые давали наибольшую выручку (Рост среднего чека).
• Новая услуга Trade-in для сегмента Улучшающих жилищные условия закрывает работу по продаже старого жилья и тем самым работает на рост ценности продукта.
• Коммуницируют, что выполняют высокоуровневые работы и удовлетворяют глубинные потребности. В голове у экспертов поменяли установку: продаем не "метры", а "стабильность" и "безопасное будущее". Это работает на Рост конверсии.

Это три из 80+ механик решения бизнес-задач, в том числе механик выхода из прямой конкуренции, которые вы можете забрать на тренинге «Как делать продукт».


Как ещё использовали AI-мозг, созданный на основе методологии AJTBD?

AI-ассистент в связке с CRM

В задачи «цифрового двойника» входят пять ролей:

1. Квалификация и прогноз. Определить сегмент, посчитать вероятность сделки. ИИ действует на основе загруженной нами статистики по тысячам выигранных и проигранных сделок. Система начинает с базовой вероятности 35% и меняет её в зависимости от триггеров в разговоре:

• Упомянул «маткапитал» → +2.88%
• Согласился на встречу → +0.75%
• Сказал «нет первоначального взноса» → -35%
• Сказал «неинтересно» → -4.48%

2. Психолог. Определить психотип (DISC) и канал восприятия (VAK — Визуал/Аудиал), подсказывая агенту по продаже, как говорить с конкретным клиентом.

3. Навигатор. Написать структурированный отчет-саммари в CRM после каждой коммуникации, обозначить портрет клиента, его главную мотивацию, финансовый профиль, «работы».

4. Контролер. Проверить, не перегрузили ли клиента информацией, следовали ли скрипту. Если эксперт вывалил 10 фактов подряд, ИИ сигнализирует: «Перегруз! Клиент отключился».

5. Контент-мейкер в Pleada Content System. Генерирует посты на основе болей из звонков (подробнее — ниже).

6. Аналитик. Собирает статистику, к примеру, о том, чего боятся клиенты прямо сейчас.


Как это работает в Real-time?

Изменилась скорость реакции: перешли от анализа ошибок постфактум, когда клиент уже ушёл, к Real-time анализу, и теперь ловим клиентов «на лету».

Клиент звонит, общается с экспертом, ИИ транскрибирует разговор и прогоняет текст через AJTBD-фильтры, выделяя «работы», контекст, push- и pull-факторы, тревоги. Эксперт перестает гадать и бьет точно в барьер клиента. Это даёт 20% рост конверсии.


Что изменилось в контенте?

Создали PCS, Pleada Content System. Вместо штата из трёх копирайтеров, трёх дизайнеров и проджект-менеджера остались только шеф-редактор и дизайнер-джун, а количество единиц контента выросло в 1,5 раза.

Каждый пост пишет ИИ, следуя определенным правилам: строго под одну «работу», в заголовке — реальная боль клиента, картинка генерируется нейросетью Gemini под психотип сегмента (Семье — уют и разбросанные игрушки в детской, Инвестору — универсальность и чистый дизайн для сдачи квартиры).


Сначала я чувствовал себя как человек, который тонет в океане данных. Было страшно упустить главное. А когда ИИ выдал первые четкие сегменты, я почувствовал, словно обладаю сверхсилой. Будто у меня появились «рентгеновские очки», и вижу не лидов, а реальных людей с их страхами и желаниями. Сейчас я чувствую гордость. Мы на практике доказали, что AJTBD — не сложная теория, а рабочий инструмент, «молоток», который можно дать даже стажеру (если к «молотку» прикрутить ИИ-наведение). Всю эту систему я собрал лично на базе Cursor AI, не будучи профессиональным программистом, и понял главное: крутая методология может работать для бизнеса в 10 раз мощнее, если превратить её в код. Сейчас я даже сделал об этом курс для предпринимателей.