I vantaggi dell'analisi dei dati immobiliari utilizzando i Big Data

Grazie all'aumento dei big data, l'analisi predittiva può essere utilizzata per misurare il prezzo di qualsiasi cosa, da un'auto usata a un'opera d'arte. Il settore immobiliare ha lottato a lungo con le previsioni analitiche a causa del numero di fattori in gioco. Alcuni dei dati più comuni utilizzati per valutare il valore degli immobili sono:

• Posizione
• Servizi nelle vicinanze
• Disponibili mezzi di trasporto pubblico
• La superficie totale e il numero di stanze e bagni
• Distanza dall'aeroporto più vicino
• Rendimenti locativi

Tutto questo ti darà solo un'idea limitata sull'analisi dei dati immobiliari, perché nel mondo di oggi è necessario ridurre lo zoom prima di guardare il quadro completo. Solo allora sarai in grado di tenere conto di dettagli intricati come elencato di seguito:

• Prossimi progetti infrastrutturali
• Tasso di criminalità
• Attrazioni turistiche e afflusso turistico annuale
• Tariffe Airbnb
• Distanza dall'autostrada
• Principali college o uffici della zona

I punti dati rilevanti diversi dalla previsione dei prezzi

Ti abbiamo appena mostrato 12 punti dati, ma la realtà è che se crei un foglio excel, potresti avere da 25 a 100 punti dati per ogni proprietà immobiliare nel tuo elenco. I Big Data ci hanno consentito di utilizzare l'analisi predittiva e le tecniche di modellazione per risolvere questo problema. I modelli possono essere addestrati su un numero qualsiasi di punti dati per un numero n di proprietà. Questi possono quindi essere utilizzati per prevedere il valore di progetti immobiliari nuovi o imminenti.

Una cosa da notare qui è che le proprietà commerciali e residenziali vengono valutate separatamente per ottenere i migliori risultati. Le valutazioni delle proprietà sono l'uso principale dell'analisi predittiva degli immobili, ma ce ne sono di più:

Osservare i rendimenti degli affitti a lungo oa breve termine

Sia le proprietà commerciali che quelle residenziali erano precedentemente associate solo ad affitti a lungo termine che duravano più anni. Aziende come Airbnb e WeWork hanno cambiato la scena. Oggi gli hot desk vengono affittati da privati ​​per un solo giorno e le aziende affittano sale riunioni per poche ore. Gli individui affittano una casa o anche una camera singola per alcuni giorni invece di prenotare una camera d'albergo. In questo nuovo mondo, prima di investire in una proprietà, dovresti considerare sia il rendimento locativo a breve che quello a lungo termine. L'analisi dei big data può aiutarti ad avvicinarti alle cifre effettive che potresti ottenere.

Calcolo dei premi assicurativi

Dato il numero di fattori in gioco, il calcolo dei premi assicurativi per gli immobili potrebbe essere molto difficile. Non è più così semplice usare il tasso di criminalità o il numero di case incendiate nel quartiere, o controllare se il pavimento è in legno. Anche l'impatto del cambiamento climatico che può portare a inondazioni, uragani o incendi boschivi deve essere preso in considerazione quando si valuta una proprietà oggi. Tutto questo può essere gestito solo attraverso l'analisi dei big data e aggiungendo sempre più punti dati ogni volta che entrano in gioco.

Promuovere i progetti di sviluppo

Non sono solo gli individui o le aziende che hanno bisogno di valutare i dati immobiliari per guadagnare qualche soldo. Spesso anche i governi e le organizzazioni hanno bisogno di studiare i dati per decidere cosa costruire e dove costruirlo in modo che la comunità locale possa trarne beneficio. Questo può essere fatto per rispondere a domande come:

• In quale parte di una città dovrebbe essere costruita una nuova scuola
• Punti attraverso i quali dovrebbe passare un sistema di trasporto di massa come la metropolitana
• Quanto lontano devono essere le proprietà commerciali come i centri commerciali dai quartieri residenziali
• Quali aree aperte dovrebbero essere convertite in parchi

Se emergono nuove infrastrutture senza un adeguato studio, possono esserci due scenari: a) sottoutilizzo delle infrastrutture con conseguente degrado e abbandono come si è visto in molti casi e b) uso improprio, ad esempio un parco costruito in un quartiere con pochissimi bambini non può essere utilizzato per lo scopo previsto.

Migliorare le strategie di marketing

Quando si propone una proprietà a investitori o acquirenti, è necessario fornire loro un quadro più ampio per utilizzare i dati di analisi predittiva degli immobili. Questo dovrebbe includere punti che non si possono individuare senza il set di dati che hai nelle tue mani. Puoi anche condividere uno studio comparativo di proprietà simili per aiutare le persone a capire come potrebbe comportarsi una nuova proprietà sul mercato. Che tu sia un costruttore o un broker, l'analisi dei big data sui dati immobiliari può aiutarti a comprendere meglio il mercato e le proprietà che hai in mano.

Individuazione delle tendenze nel mercato infrarosso

I mercati non continuano a salire o scendere. Passano attraverso cicli economici al rialzo e al ribasso. Una di queste inversioni di tendenza è avvenuta a causa della crisi finanziaria del 2008. Un altro è stato recentemente innescato dalla pandemia di Covid-19. Ma queste sono tendenze più ampie. Per essere in grado di individuare le tendenze a livello microscopico valutando le proprietà in aree specifiche, avrai bisogno dell'assistenza di una grande quantità di dati e di alcuni algoritmi di elaborazione numerica.

Comprendere le esigenze dei clienti

Proprio come i governi devono decidere quale area si adatta meglio a una nuova infrastruttura pubblica, anche i costruttori devono decidere molte cose come:

• Dove costruire
• Quali servizi includere
• L'aspetto e l'atmosfera dell'edificio
• Gli acquirenti o gli investitori target
• Piani di sviluppo a breve e lungo termine

Prevedere o decodificare le risposte a tutte queste domande siederebbe sulle spalle dei big data. Dovrai passare attraverso proprietà simili a quella che vuoi costruire per calcolare la fattibilità e il ritorno sull'investimento. Se le cifre non si allineano, dovrai tornare al tavolo da disegno per un'ulteriore ricalibrazione.

Riassumendo l'analisi dei dati immobiliari

Oggi, le decisioni immobiliari sono supportate da una grande quantità di dati. Consulenze come McKinsey & Company stanno pubblicando rapporti come questo sul valore dei dati (sia tradizionali che non) nel campo dell'analisi dei dati immobiliari. In uno scenario del genere, e in presenza di condizioni macroeconomiche in rapido mutamento come guerre, malattie e cambiamenti nei mercati finanziari, solo chi utilizza i dati risulterà in testa.