TECNOLOGIE

Data Science e real estate: come usare i dati per prevedere i trend di mercato

La Data Science , che analizza i Big Data, ha trovato la prima e più evidente applicazione nei portali immobiliari. E in futuro l’analisi predittiva e il machine learning consentiranno di prevedere i trend in modo più preciso

05 Ago 2021
Data science e real estate

La nascita di società tecnologiche che industrializzano i processi di compravendita e sfruttano la Data Science è la più grande occasione per i professionisti del Real Estate negli ultimi 50 anni. A sostenerlo, in questo articolo rilanciato da Digital4, è Daniel Debash, fondatore di RockAgent.

La Data Science , che analizza i Big Data, ha trovato la prima – e più evidente  – applicazione nei portali immobiliari, che sono stati pionieri dell’industria proptech. Hanno infatti investito massicciamente su algoritmi in grado di sfruttare la potenza dei dati e oggi sono in grado di proporre ai potenziali acquirenti offerte sempre più profilate.

Ma in particolare come può essere applicata nel settore per il presente e il futuro?

Data Science e real estate: il presente

La Data Science nel Real Estate migliora enormemente l’incontro tra domanda e offerta, favorendo la gestione di trattative profilate sui clienti, con vantaggi in termini di Customer Experience. Si ottengono valutazioni più precise, basate su metriche reali e non solo sul “fiuto”. Si ottimizza l’organizzazione delle visite sul posto, limitandosi ai clienti realmente interessati. Il tutto mentre marketing, servizio clienti e burocrazia vengono centralizzati e automatizzati.

WHITEPAPER
Smart Building: a quanto ammonta il loro valore di mercato nel nostro Paese?
IoT
Proptech

Data Science nel real estate: il futuro

Analisi predittiva e Machine Learning saranno la chiave per il real estate del prossimo futuro. Analizzando e incrociando dati geolocalizzati riferiti a determinate aree, sarà possibile individuare e collegare in modo più efficace soluzioni abitative e persone, in base a stili di vita, livelli di traffico, sicurezza del vicinato, inquinamento acustico e ambientale, andamento delle condizioni climatiche, presenza di scuole, trasporti e servizi al pubblico e così via. Non solo: l’accesso a queste informazioni permetterà di prevedere più facilmente trend di valutazione o svalutazione di edifici in determinate aree e tracciare profili dei clienti basati su caratteristiche socio demografiche, modelli di spesa, interessi, preferenze per attività ricreative e altri parametri.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

Articolo 1 di 5