4 барьера на пути к ипотечной сделке и как их преодолеть

Как снять стоп-факторы на каждом этапе ипотечной воронки

Ипотечная сделка может остановиться задолго до решения банка. Клиент не возвращается после консультации, заявка отправляется на доработку из-за ошибки в анкете, а потенциальный отказ становится понятен еще до отправки документов.

На каждом этапе воронки есть свои стоп-факторы. В этой статье разбираем четыре из них и показываем, какие инструменты ДВИЖа помогают их снять. Пойдем по порядку.

  1. Консультация
  2. Заполнение анкеты
  3. Одобрение
  4. Анализ

1. Консультация: не отпускаем клиента с пустыми руками

Проблема: каждый четвертый клиент не переходит на следующий этап после консультации

На консультации менеджер подбирает ипотечные программы под параметры клиента. Но даже интерес покупателя не гарантирует, что он перейдет на следующий этап сделки. Одна из причин — отсутствие артефакта встречи: клиент уходит с пустыми руками и быстро забывает о предложении.

Чтобы консультация получила продолжение, важно сохранить для клиента ее результат — персонализированный расчет с выбранными вариантами. Так он сможет вернуться к расчетам дома, сравнить условия, обсудить их с семьей и перейти к заполнению анкеты, когда примет решение.

Для этого мы добавили возможность выгружать предложения из ипотечного калькулятора в PDF. В персональном оффере — выбранные программы, ставка, платеж, первоначальный взнос, объект, контакты ипотечного менеджера, QR-код на анкету и логотип вашей компании

2. Заполнение анкеты: сокращаем ошибки с помощью автоматизации

Проблема: более 25% заявок возвращаются на доработку

Одна из основных причин — ошибки при заполнении данных. Даже небольшая неточность в фамилии, других паспортных данных или информации о доходе может привести к возврату заявки. А чем больше документов приходится обрабатывать и переносить вручную, тем выше нагрузка на менеджера и риск таких ошибок. Как следствие, увеличивается срок одобрения и цикл сделки. 

Чтобы сократить количество ошибок при ручном заполнении, можно автоматизировать перенос данных в анкету. Ранее в ДВИЖе уже работало распознавание первой страницы паспорта. Теперь система обрабатывает весь пакет документов, необходимых для заполнения ипотечной анкеты.

Распознавание работает как для отдельного документа, так и для всего пакета. Можно загрузить паспорт, включая рукописную и печатную прописку, СНИЛС, ИНН, справку 2-НДФЛ, электронную и бумажную трудовую книжку. После загрузки система автоматически переносит данные в анкету

В результате сокращается количество ручных операций, вероятность ошибок и количество сделок на доработке. Менеджеру остается только проверить заполненные поля, а освободившееся время можно направить на другие задачи. 

3. Одобрение: находим подводные камни до отправки заявки в банк

Проблема: по данным ДВИЖа, средний уровень одобрения в 2026 году —  51%.

Банки продолжают закручивать гайки и учитывают все больше факторов в своих проверках. Если два года назад мы говорили о важности расчета ПДН в общем, то сегодня на одобрение может повлиять даже микрозаем на чайник или сплит в Яндексе. 

Чтобы уровень одобрения не проседал, еще до отправки заявки в банк важно знать о клиенте все и даже больше, чем он сам. Ведь человек может просто забыть о старой просрочке или не воспринимать небольшой заем как проблему. 

Мы расширили и обновили прескоринг ДВИЖа. Система получает данные по кредитному рейтингу из ОКБ и собирает сведения о среднемесячных платежах из 4 крупнейших кредитных бюро (ОКБ, НБКИ, Скоринг Бюро, КредитИнфо). В одном окне менеджер видит скоринговый балл, ПДН, текущие кредиты, просрочки, банкротства, самозапреты и другие факторы, которые могут повлиять на решение банка.

Кроме того, скоринг рассчитывает возможное решение банка: вероятность одобрения, максимальную сумму одобрения и платежа. А система рекомендаций составляет план действий по повышению вероятности одобрения индивидуально для каждой сделки

В результате менеджер еще до отправки заявки понимает шансы клиента на одобрение и получает конкретный сценарий дальнейших действий. Как следствие, уровень одобрения у девелоперов увеличивается до 14 пп.

4. Аналитика: принимаем решения на основе данных

Проблема: данные по сделкам есть, но их сложно превратить в управленческие решения

Вы знаете, сколько сделок было закрыто за период, но одной итоговой цифры недостаточно, чтобы управлять процессом. Важно понимать, как меняется уровень одобрения, какие банки работают эффективнее, где возникают задержки, как распределена нагрузка между менеджерами, как меняется портрет целевого клиента.

Чтобы находить причины изменений и точки роста, нужно видеть весь процесс целиком и при необходимости смотреть данные в разных разрезах: по банкам, проектам, типам ипотеки, менеджерам или портрету клиента. Именно поэтому запрос на аналитику звучал практически в каждом глубинном интервью с девелоперами.

Для этого мы полностью пересобрали раздел аналитики ДВИЖа. В нем появились пять дашбордов: по заявкам, банкам, менеджерам, портрету клиента и уровню одобрения. Данные можно фильтровать по необходимым критериям, а графики — скачивать и использовать в отчетности и на совещаниях

Раздел аналитики ДВИЖа помогает не просто видеть итоговые показатели, а понимать, что на них влияет, и принимать решения на основе данных. Это позволяет повышать конверсию, процент одобрения и находить точки роста.

Подводим итоги: как преодолеть 4 барьера на пути к ипотечной сделке

Каждое решение в этой статье — совместная работы команды ДВИЖа и девелоперов. Именно благодаря обратной связи и глубинным интервью мы выяснили, что на каждом этапе ипотечной воронки есть свои стоп-факторы. Закрепим, что помогает их снять.

  • После консультации важно передать клиенту артефакт встречи, чтобы увеличить конверсию на следующий этап
  • При заполнении анкеты стоит автоматизировать процесс за счет распознавания документов, чтобы сократить количество ошибок и доработок
  • До отправки заявки в банк можно оценить кредитную нагрузку клиента и выявить факторы риска с помощью скоринга, чтобы повысить шансы на одобрение
  • На этапе аналитики важно объединить накопленные данные в аналитические дашборды и использовать их для управленческих решений

Все это работает на одну задачу — увеличивать количество сделок на том же трафике и повышать уровень одобрения.

Читайте еще