Big Data per millorar el cicle d'inversió immobiliària

Aquest mes, una de les agències immobiliàries de luxe líders a Eivissa ha escrit un article sobre com el Big Data ajuda els assessors immobiliaris a prendre decisions més ràpides i encertades. CASAFARI ha dissenyat una plataforma perquè els agents aprofitin l’ús de les dades en el seu procés de transacció. Descobreix la importància de les dades i com es pot millorar el cicle de vida de la cartera d’immobles.

Millora en la presa de decisions

Se sap que el coneixement i la comprensió del cicle immobiliari i la seva interpretació efectiva són la clau per prendre millors decisions basades en dades, les quals poden estalviar temps i diners. Tant si es tracta d’una compra privada com d’una inversió immobiliària, avui dia és fonamental entendre les tendències del mercat immobiliari i el cicle de formació dels preus.

Tradicionalment, el preu de l’immoble o terreny ha estat poc accessible i, com que només es disposava de dades estructurades, era difícil determinar la situació del mercat immobiliari en temps real. Actualment, això ha canviat de manera notable gràcies al Big Data, que permet captar i analitzar un gran volum de dades per descobrir-ne l’evolució i els patrons.

L’evolució del mercat immobiliari és molt ràpida i els cicles s’han desenvolupat a gran velocitat. Ja no solament és important veure la «foto» del moment i, a partir d’aquí, prendre una decisió encertada. Cal analitzar el canvi, la tendència i, sobretot, observar el moviment. És essencial veure el «vídeo» complet i no només la «foto» del moment.

Sempre s’ha dit que el més important durant l’etapa d’inversió és triar molt bé la ubicació de l’immoble, com diu el conegut mantra: location, location, location… Ara, el Big Data permet analitzar informació més dinàmica i complexa.

A més de la ubicació de l’immoble, ara es poden observar les tendències del mercat immobiliari, saber cap on es mou i obtenir informació concreta. El Big Data permet prendre decisions estratègiques per saber i decidir si és el millor moment per a la inversió, en lloc de prendre decisions basades en pràctiques i experiències anteriors.

Una anàlisi meticulosa del Big Data també pot ajudar a reconèixer els clients adequats i a oferir serveis millors i més personalitzats, millorant la precisió dels correus electrònics o de les accions de màrqueting en general, cosa que redueix els costos empresarials.

Anàlisi en el mercat immobiliari

Com s’ha esmentat anteriorment, el Big Data està en auge i està transformant el mercat immobiliari, creant un gran ventall d’oportunitats a l’hora d’analitzar els patrons de mercat i d’entendre si val la pena invertir en un immoble. Quan se selecciona un immoble o un terreny en venda, es pot analitzar la ubicació, els barris, les residències o els patrons de venda i, d’aquesta manera, reduir el risc de comprar o invertir en l’immoble equivocat.

El Big Data ofereix una estimació del valor d’un habitatge mitjançant la comparació d’immobles o terrenys similars en una zona determinada. Mostra el patró de preus de venda comparant les característiques de la zona, la llar, el valor actual i futur de l’habitatge, els metres quadrats de l’immoble, les vistes (per exemple, muntanya, ciutat, mar), el nombre de dormitoris i altres característiques importants.

Les novetats en Big Data han fet possible que els promotors immobiliaris puguin facilitar aquesta informació als compradors, a més d’entendre què és el que es ven més i fer créixer els seus negocis.

En resum, el Big Data arriba amb grans promeses. El seu ús aporta molts beneficis als promotors immobiliaris, com ara la capacitat de conèixer el comportament dels clients i detectar tendències i patrons en el cicle d’inversió, millorar l’atenció al client —la qual cosa redueix definitivament les despeses del negoci— i perfeccionar el procés de presa de decisions.

Això no obstant, per treure el màxim profit de les anàlisis, extreure i comprendre les correlacions i les relacions causals contingudes en les dades és un repte. En primer lloc, la interpretació errònia de les dades és bastant comuna, ja que revelen les accions i activitats que s’han dut a terme, però no poden explicar per què han passat, de manera que les suposicions poden conduir a falses correlacions.

Una de les maneres de reduir la distància entre el Big Data i l’anàlisi és incloure el factor humà. La tecnologia encara no es troba en la fase de poder analitzar els resultats i prendre decisions sense la intervenció i el criteri humans.