Wie maschinelles Lernen den Immobiliensektor revolutioniert

Im vergangenen Jahrzehnt wurden die digitale Transformation und die damit verbundenen Technologien zu einem regelmäßigen Thema in Vorstandsetagen. Wenn wir eine Wortwolke dieser Diskussionen erstellen würden, Daten würde wahrscheinlich andere übertreffen, was bedeutet, dass es wohl das am häufigsten verwendete Wort in Brainstorming-Sitzungen zur Unternehmensstrategie ist. Angesichts des riesigen Pools verfügbarer Datenpunkte ist maschinelles Lernen im Immobilienbereich ein interessanter Anwendungsfall, und wir werden einige davon aufdecken.

Wird umgangssprachlich als Synonym für Künstliche Intelligenz (KI) verwendet. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der KI, der Daten und Algorithmen nutzt, um Softwareanwendungen zu erstellen, die in der Lage sind, bei der Lösung komplexer Probleme die menschliche Intelligenz zu emulieren.

Betrachtet man den Immobiliensektor – die weltweit größte Anlageklasse und den am zweitwenigsten digitalisierten Sektor der Welt (laut Morgan Stanley Digitalization Index) – durch das Prisma des maschinellen Lernens, offenbart sich ein Spektrum an Möglichkeiten, die nur darauf warten, genutzt zu werden.

Anwendungen des maschinellen Lernens in der Immobilienbranche

Erweiterte Preismodelle

Die Preisgestaltung bei Immobilien ist ein faszinierend komplexes Problem. Obwohl sie von einer Vielzahl von Faktoren innerhalb und außerhalb der Branche bestimmt werden sollte, wird sie traditionell nur von wenigen bestimmt:

• Historische Datenanalyse
• Einheitsgröße
• Bestehende Nachfrage
• Intuition und Erfahrung

Wenn wir das Potenzial von KI und maschinellem Lernen bei Immobilieninvestitionen freisetzen, können wir zusätzliche Faktoren einbeziehen, die zunächst trivial erscheinen, aber zu einer genauen Preisbestimmung beitragen.

• Mittleres Haushaltseinkommen
• Stellenangebot
• Durchschnittliche Belegung
• Sehenswürdigkeiten
• E-Commerce-Wartungsfreundlichkeit
• Kriminalitätsrate
• Kommerzielle Aussichten der Region
• öffentlicher Verkehr
• Voraussichtliche Wertsteigerung
• Beschäftigungsmöglichkeiten
• Durchschnittliche monatliche Sonnenstunden
• Bewertung benachbarter Schulen
• Parkmöglichkeiten
• Zu erwartender Lärmpegel (Baustellen, Verkehr usw.)
• Gastronomie, Unterhaltung und Freizeitmöglichkeiten

Wir können die Liste immer weiter ergänzen und die Berechnung wird mit jedem Datenpunkt komplexer. Dies erfordert einen konsistenten, wissenschaftlichen und selbstlernenden Ansatz zur Preisgestaltung, den Erfahrung und Intuition nicht liefern können. Große, komplexe Datensätze erfordern einen iterativen, sich selbst verbessernden Berechnungsalgorithmus – genau das, was die Automatisierung der Immobilienbranche durch KI und ML liefert.

Marketing

Heutzutage können Unternehmen mithilfe von Apps, Chatbots und ähnlichen Schnittstellen beträchtliche Mengen an Kundendaten sammeln. Modelle für maschinelles Lernen können diese riesigen Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten, um datengesteuerte Erkenntnisse zu liefern, die Immobilienmakler dann nutzen können, um ihre Bemühungen auf geeignete Kunden zu konzentrieren. Wenn Sie sich auf die Konvertierung einer Liste wirklich interessierter Kunden konzentrieren, anstatt Kaltakquise zu betreiben und E-Mails an eine zufällig zusammengestellte Liste zu senden, können Sie das Gesamtengagement und die Konvertierungsraten steigern.

Darüber hinaus können Immobilienmakler, wenn sie über ausreichende Informationen zu Größe, Gebiet, Lage, Budget und allgemeinen Wohnpräferenzen eines Kunden verfügen, persönlichere Gespräche mit den Kunden führen und von Anfang an für ein besseres Kundenerlebnis sorgen.

ML-gesteuerte Experience Center

Die optische Attraktivität ist ein Schlüsselfaktor bei der Entscheidung für eine Immobilieninvestition. Sie ist ebenso wichtig wie schwer zu quantifizieren. Ein Besuch vor Ort ist der direkteste Ansatz, um dieses Problem zu lösen, ist jedoch oft unpraktisch. Auf maschinellem Lernen basierende Bilderkennungsmodelle können Ihren Kunden die Umgebung einer Immobilie aus Tausenden von Kilometern Entfernung erleben lassen. Deep-Learning-Modelle können wichtige Informationen enthüllen, indem sie in kürzester Zeit auf Millionen von Bildern zugreifen, während Convolutional Neural Networks wichtige visuelle Aspekte einer Immobilie extrahieren, analysieren und präsentieren können, wie beispielsweise:

• Aktivitätsniveaus in der Nachbarschaft
• Größe und Qualität der Straßen
• Parkplatzverfügbarkeit
• Straßenbeleuchtung
• Grün
• Bevölkerungsdichte
• Nähe zu Parks

Neben der Erfassung visueller Elemente können sich diese Modelle verbessern, indem sie die Rolle jedes einzelnen Faktors bei der endgültigen Entscheidung des Kunden bestimmen. Dies ist eine wichtige Feedbackschleife, die zukünftige Entscheidungen aller Beteiligten beeinflusst.

Empfehlungssysteme

Dies ist ein zentraler Aspekt des maschinellen Lernens, der branchenübergreifend exponentielle Vorteile bringt. Empfehlungsmaschinen sind überall um uns herum, ob wir sie nun erkennen oder nicht. YouTube-Werbung, gesponserte Suchergebnisse, Amazons Produktvorschläge, Tinders Matching-Algorithmus, Netflixs „Empfehlungen für Sie“ sind alles Beispiele für Fortschritte im maschinellen Lernen.

Immobilienunternehmen können diese Anwendungsfälle nutzen, um Profile ihrer Kunden und der angebotenen Immobilien zu erstellen. Sie können dann einen Kunden anhand ausgewählter Präferenzen, wie z. B. Lage, Größe, Budget, Sehenswürdigkeiten und vieles mehr, einer Reihe von Immobilien zuordnen. Sie können auch ein vollständiges Finanzprofil ihrer Kunden erstellen, um vorherzusagen, welche Immobilien ein Kunde möglicherweise haben möchte.

Angesichts der inhärenten Komplexität des Immobiliensektors kratzen wir hier nur an der Oberfläche. Wenn Sie sich auf die Reise der digitalen Transformation Ihres Immobiliengeschäfts begeben, werden Sie einen Schatz an Informationen entdecken, der es Ihnen ermöglicht, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

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