Este mes, una de las agencias inmobiliarias de lujo líderes en Ibiza escribió un artículo sobre cómo el Big Data ayuda a los agentes inmobiliarios a tomar decisiones más rápidas y mejores. Casafari ha diseñado una plataforma para que los agentes aprovechen el uso de los datos en su proceso de transacción. Echa un vistazo a la importancia de los datos y cómo puedes mejorar el ciclo de vida de tu portafolio.
Mejora en la Toma de Decisiones
Se sabe que el conocimiento y la comprensión del ciclo inmobiliario y su interpretación efectiva es la clave para tomar mejores decisiones basadas en datos que pueden ahorrar tiempo y dinero. Ya sea una compra privada o una inversión inmobiliaria, hoy en día es fundamental comprender las tendencias del mercado inmobiliario y el ciclo de formación de los precios.
Tradicionalmente, el precio del inmueble o terreno ha sido poco accesible y, teniendo solo datos estructurados, era difícil determinar la situación del mercado inmobiliario en tiempo real. En la actualidad, esto ha cambiado notablemente gracias al Big Data que nos permite captar y analizar una gran cantidad de datos para descubrir la evolución y los modelos.
La evolución del mercado inmobiliario es muy rápida y los ciclos se han desarrollado a gran velocidad. Ya no solo es importante ver la «foto» del momento y a partir de ahí tomar una decisión acertada. Es necesario analizar el cambio, la tendencia y, sobre todo, observar el movimiento. Es esencial ver el «vídeo» completo y no solo la «foto» del momento.
Siempre se ha dicho que lo más importante durante la etapa de inversión es elegir muy bien la ubicación del inmueble, como dice el famoso y repetido mantra: location, location, location… Ahora, el Big Data permite analizar información más dinámica y compleja.
Además de la ubicación del inmueble, ahora podemos observar las tendencias del mercado inmobiliario, saber hacia dónde se mueve y obtener información concreta. Nos permite utilizar el Big Data para tomar decisiones estratégicas, para conocer y decidir si es el mejor momento para la inversión, en vez de tomar decisiones en función de las prácticas y las experiencias anteriores.
Un análisis meticuloso del Big Data también puede ayudarnos a reconocer a los clientes correctos y a ofrecer servicios mejores y más personalizados, al mejorar la precisión de los mensajes de correo electrónico o incluso de las actividades de marketing en general, con lo que se reducen los costes empresariales.
Análisis en el Mercado Inmobiliario
Como se ha comentado anteriormente, el Big Data está en auge y transformando el mercado inmobiliario creando un gran abanico de oportunidades a la hora de analizar los modelos de mercado y de entender si merece la pena invertir en un inmueble. Cuando se selecciona un inmueble o un terreno en venta, se puede analizar la ubicación, los barrios, las residencias o los modelos de venta y, así, reducir el riesgo de comprar o invertir en el inmueble equivocado.
El Big Data ofrece una estimación del valor de una vivienda mediante la comparación de inmuebles o terrenos similares en una zona determinada. Muestra el patrón de precios de venta comparando las características de la zona, el hogar familiar, el valor actual y futuro de la vivienda, los metros cuadrados del inmueble, las vistas (por ejemplo, montañas, ciudad, mar), el número de dormitorios y otras características importantes.
Las novedades en Big Data han hecho posible que los promotores inmobiliarios puedan facilitar esa información a los compradores, además de entender qué es lo que más se vende y hacer crecer sus negocios.
En resumen, el Big Data viene con grandes promesas. Su uso aporta muchos beneficios a los promotores inmobiliarios, como la capacidad de conocer el comportamiento de los clientes y detectar tendencias y patrones en el ciclo de inversión, mejorar la atención al cliente, lo que definitivamente reduce los gastos del negocio y perfecciona el proceso de toma de decisiones.
Sin embargo, para sacar el máximo provecho de los análisis, extraer y comprender las correlaciones y las relaciones causales que están contenidas en los datos es un reto. En primer lugar, la interpretación errónea de los datos es bastante común, ya que revelan las acciones y actividades que se llevaron a cabo, pero no pueden decir por qué sucedieron, por lo que las suposiciones conducen a falsas correlaciones.
Una de las formas de reducir la diferencia entre el Big Data y el análisis es incluir a un humano. La tecnología aún no está en la fase de poder analizar los resultados y tomar decisiones sin la intervención y el juicio humanos.
