Подбор недвижимости по ранжированным критериям покупателя

Чтобы найти «свою» квартиру покупатель формулирует в голове или в таблице свои критерии, назначает им уровень важности и отправляется на сайты с объявлениями. Ищет, сравнивает, долго думает, пытаясь взвесить все «за» и «против»..
Нужно помочь людям, оцифровать и удобно упаковать в готовое решение. Примерно такой опыт должен получиться
1) Покупатель регистрируется в приложении
2) Выбирает все критерии, которые ему важны (дом или квартира, цена, гео расположение, этаж, ремонт, мебель, планировка, метраж, соседи, окна на солнечную сторону, да и много чего еще)
3) Ранжирует (назначает вес) по важности каждый из критериев, чтобы потом не сильно мучаться, в %%
4) Запускает поиск по базе (мы должны подготовить общую базу со всех сайтов) и получает список уже самых подходящих для него вариантов, каждый из которых получает «общий балл». (в момент поиска запрос учитывает его личные критерии и результат выдачи будет конкретным под него, баллы объекты получают перемножением критериев на проценты и их суммированием)
5) В каждом варианте есть возможность отредактировать показатели критериев (изменить вес) или добавить те, которые не указаны изначально. Это можно делать после личного просмотра или «на вскидку»..
6) Процесс подбора сильно упростится, но главное, что решение и сам выбор сделать будет проще, так что клиент будет рад доплатить за пару месяцев использования сервиса несколько тысяч.
Как вариант подумать об интеграции в приложение агентов и риэлторов, схем здесь может быть много, но это уже детали.