Креатив считают по головам
Мнение эксперта
Генеральный директор холдинга «Бронка Групп» Никита Муров — о том, почему экономика общественного пространства все меньше похожа на обычную сдачу квадратных метров.
Фото: холдинг «Бронка Групп»
Фото: холдинг «Бронка Групп»
У креативных кластеров есть неудобная экономическая правда: кирпичные стены, хорошая музыка и модные резиденты сами по себе устойчивого бизнеса не создают. Для собственника ключевой ресурс такого проекта — посещаемость. Не количество подписчиков в соцсетях и не число упоминаний в афишах, а поток людей, который можно превратить в выручку арендаторов, спрос на новые площади и в конечном счете в рост капитализации самого объекта.
По этой логике развивается культурно-деловой квартал «Мануфактура 10/12» на Синопской набережной. Бывшая текстильная фабрика — не площадь в центре города на сложившемся маршруте петербуржцев и гостей города. Репутацию нового места здесь приходится создавать практически с нуля. Поэтому событийная программа — не украшение и не попытка заняться шоу-бизнесом, а один из инструментов формирования потока посетителей.
Событийная модель
Летом 2026 года во дворах «Мануфактуры» прошел юбилейный фестиваль Summer Sound — 16 концертов с участием Полины Гагариной, Дельфина, Хаски, Uma2rman и других артистов. Фестиваль собрал более 60 тыс. человек. Параллельно работала всесезонная площадка К-30, осенью программу продолжил фестиваль кастомных автомобилей Original Meet. В дни ПМЭФ инфраструктуру квартала использовали для вечерних мероприятий «Коммерсанта» и Wildberries. Эти форматы объединяет не жанр и не аудитория, а функция: они приводят на территорию людей, которые иначе, возможно, туда не приехали бы.
Но событийный поток — только одна часть модели. Вторая — регулярный поток. Его создают гости офисов креативных резидентов и члены спортивного клуба UrbanFit. Neo — только их более 60 тыс. человек в месяц. Поток формируют и посетители расположенных рядом других активов холдинга: Единого центра документов и ресторана Buddha-Bar. Третья часть — вечерний и ночной поток от ресторанов и К-30. В результате на одной территории складывается несколько разных ритмов: офисный день, фитнес утром, днем и вечером, концертные пики, вечерние рестораны, клубная ночь.
Для инвестора такая комбинация важнее любого отдельного «якоря». Она позволяет загружать инфраструктуру в разные часы и снижает зависимость от одного сценария потребления. В классическом бизнес-центре после окончания рабочего дня поток резко падает. В нашем культурно-деловом квартале человек может выйти из офиса, поужинать, сходить на тренировку или концерт, а через несколько дней вернуться уже по другому поводу, например, чтобы подать документы на визу или оформить документы по недвижимости. Креативная функция в такой модели работает не вместо экономики, а на нее.
Данные вместо интуиции
На этом этапе обычно возникает соблазн остановиться и начать соревноваться цифрами посещаемости. Однако миллион визитов в год сам по себе еще ничего не доказывает. Собственнику куда важнее понять, что происходит с человеком после входа на территорию. Сколько времени он проводит в квартале? Заходит ли зритель концерта в ресторан? Пользуется ли посетитель спортивного клуба другими услугами? Как меняется поток по часам, дням недели и сезонам? Как одно событие влияет на соседних арендаторов?
Пока на российском рынке на такие вопросы слишком часто отвечают словами «нам кажется». Управляющий видит полный двор в одну пятницу и пустой в следующую, сопоставляет погоду и программу и делает вывод на основе опыта. Опыт нужен, но при масштабе современного объекта его недостаточно. Если поток посетителей становится частью финансовой модели, его надо измерять с той же дисциплиной, с которой собственник считает аренду, капитальные и операционные затраты.
Технологически, с помощью искусственного интеллекта, это уже возможно. Системы подсчета посетителей умеют отличать уникальный визит от повторного, обезличенно оценивать маршруты и время пребывания. Один из сервисов, обслуживающий в США более 35 тыс. объектов коммерческой недвижимости, использует сочетание стереокамер и датчиков, которые улавливают обезличенные сигналы смартфонов. Точность подсчета достигает 99%, при этом система не только отличает уникальных посетителей от повторных, но и фиксирует среднее время пребывания.
Компьютерное зрение, в свою очередь, позволяет строить тепловые карты пространства и видеть не только входящий поток, но и места, где люди задерживаются или, наоборот, проходят мимо. Следующий уровень — связать эти данные с показателями арендаторов и понять весь путь посетителя: человек пришел, дошел до конкретной точки, совершил покупку или воспользовался услугой. Показательный пример — лондонский King’s Cross, более 27 га преобразованной бывшей промышленной зоны. Его IT-платформа на основе ИИ сводит в одну модель данные инженерных систем зданий, систем доступа, датчиков пешеходных потоков, метеостанций и арендаторов. King’s Cross посещают 19 млн человек в год, и управляющая компания знает не только сколько их, но и кто они, откуда пришли и куда пошли дальше.
Для «Мануфактуры» такой подход особенно интересен, поскольку на одной территории здесь сочетаются разные типы трафика. Спортивный клуб дает регулярную и сравнительно предсказуемую аудиторию, концерты — мощные кратковременные пики, офисы — дневную базу. Для российского рынка такая комбинация редкость: большинство пространств работают с одним типом посещаемости — абонементным, событийным или потоком уличной торговли. У нас на одной территории сходятся четыре разных профиля, которые накладываются друг на друга. На таком наборе уже можно искать взаимные эффекты: например, как вечерний концерт влияет на рестораны или как офисный поток превращается в вечернее потребление.
От создания к управлению
Следующий шаг — прогнозные модели. Рынок к ним только подходит, но логика понятна. Если накопить достаточный массив данных, модель сможет учитывать день недели, сезон, погоду, городские события и собственную программу площадки и заранее оценивать нагрузку. Для ресторана это закупки и персонал. Для управляющей компании — охрана, уборка, парковка. Для собственника — возможность сравнивать события не по громкости афиши, а по экономическому эффекту для всего квартала.
На горизонте нескольких лет искусственный интеллект может сделать в оптимизации бизнес-модели общественно-деловых пространств еще один шаг — перейти от прогноза к моделированию сценариев. Что произойдет, если изменить состав арендаторов? Где разместить новый ресторан, чтобы он получил максимум проходящего потока и при этом не отнял аудиторию у соседей? Сегодня такие решения проверяются месяцами и дорого обходятся, если гипотеза оказывается неверной. Модель, обученная на данных конкретного объекта и располагающая массивом данных сопоставимых проектов по всей стране, потенциально позволит сначала проиграть десятки сценариев и лишь затем вкладывать реальные деньги.
Говорить о внедрении конкретной платформы ИИ в «Мануфактуре» пока рано. Сейчас важнее определить, какие данные действительно нужны собственнику и резидентам и как выстроить обмен ими. Но направление для меня очевидно: следующий этап развития креативных кластеров — не большее число фестивалей и даже не самое эффектное благоустройство, а переход от умения создавать поток посетителей к умению им управлять.
Именно здесь креативный кластер становится экономическим инструментом. Культура, спорт, гастрономия и события приводят людей. Аналитика показывает, как этот поток работает. Задача инвестора — превратить движение людей по территории в устойчивый денежный поток, который делает сильнее арендаторов и дороже сам актив.