Questo mese una delle principali agenzie immobiliari di lusso con sede a Ibiza ha scritto un articolo su come i “Big Data” aiutano gli agenti immobiliari a prendere decisioni migliori e più veloci. Casafari ha sviluppato una piattaforma per gli agenti per sfruttare al meglio l’uso dei dati nel loro processo di transazione. Dai un’occhiata al perché i dati sono importanti e come puoi migliorare il ciclo di vita del tuo portafoglio.
Miglioramento del processo decisionale
È ampiamente noto che la conoscenza e la comprensione del ciclo immobiliare e la sua reale interpretazione è la chiave per prendere decisioni migliori e guidate dai dati, così da risparmiare tempo e denaro. Che si tratti di un acquisto privato o di un investimento nella proprietà, è essenziale capire le tendenze del mercato e il ciclo di formazione dei prezzi.
Tradizionalmente, il prezzo delle proprieta’ o dei terreni sono stati poco accessibili e non era possibile, disponendo soltanto di dati strutturati, determinare la situazione globale in tempo reale. Attualmente, questo è cambiato notevolmente grazie ai questi Dati Importanti che permettono di catturare e analizzare enormi quantità di dati per scoprire tendenze e modelli.
L’evoluzione del mercato immobiliare si è intensificata e i cicli si sono sviluppati così rapidamente nel giro di pochi anni. Non è più possibile vedere solo la “foto” del momento per essere in grado di prendere grandi decisioni. È necessario analizzare il cambiamento, la tendenza e, soprattutto, notare il movimento. È essenziale vedere l’intero “video” piuttosto che solo la “foto” del momento dato.
Si è sempre detto che la cosa più importante durante la fase di investimento è scegliere molto bene la posizione dell’immobile, come dice il famoso e ripetuto mantra: location, location, location… Ora, i Big Data ci permettono di analizzare informazioni più dinamiche e complesse.
Oltre alla posizione della proprietà, siamo in grado di osservare le tendenze del mercato, determinare dove queste tendenze si stanno muovendo e ottenere intuizioni tangibili. Ci permette di utilizzare i Big Data per prendere decisioni strategiche, per capire meglio la tempistica appropriata e decidere se questo è il momento migliore per l’investimento, piuttosto che prendere decisioni basate sulle migliori pratiche e sulle esperienze precedenti.
Un’attenta analisi dei Big Data può aiutarci anche a identificare i clienti giusti e a fornire servizi migliori e più personalizzati, migliorando l’accuratezza delle e-mail o anche delle attività di marketing generali, riducendo così i costi aziendali.
Analisi immobiliare
Come discusso sopra, i Big Data sono in piena espansione e stanno trasformando l’industria creando infinite opportunità nel momento in cui si analizzano i modelli di mercato e si cerca di capire se l’immobile vale l’investimento. Quando si seleziona una specifica proprietà o un terreno in vendita, è possibile analizzare la posizione, i quartieri, le residenze o i modelli di vendita riducendo quindi il rischio di acquistare o investire nell’immobile sbagliato.
I Big Data forniscono una stima del valore della casa confrontando proprietà o terreni simili in una determinata zona
Ciò dimostra il modello dei prezzi di vendita confrontando le caratteristiche della zona, il nucleo familiare, il valore attuale e futuro della casa, la dimensione della proprietà, la vista (ad esempio montagne, città, oceano), il numero di camere da letto e altri importanti servizi.
Gli ultimi Big Data hanno reso possibile agli sviluppatori immobiliari di fornire queste informazioni ai potenziali acquirenti, nonché di capire cosa vende di più e come aumentare i loro affari nel modo in cui il cliente vuole percepirli.
In sintesi, i Big Data portano con sé grandi promesse. Implementarne l’uso fornisce molti vantaggi agli sviluppatori immobiliari, come la capacità di ottenere una visione del comportamento dei clienti e individuare tendenze e modelli nel ciclo di investimento, migliora il servizio clienti, riduce le spese aziendali e affina il processo decisionale.
Tuttavia, essere in grado di sfruttare al meglio le analisi, estrarre e capire le relazioni e correlazioni causali incorporate nei grandi dati è piuttosto impegnativo. Prima di tutto, l’errata interpretazione dei dati è abbastanza comune in quanto rivela le azioni e le attività avvenute, ma non può spiegare perché è successo, quindi spesso le ipotesi portano a false corrispondenze.
Uno dei modi per ridurre la differenza tra i Big Data e l’analisi è quello di includere un operatore umano nel mix. La tecnologia non è ancora in grado di analizzare i risultati e prendere le dovute decisioni senza l’intervento e il giudizio umano.
