Cómo el aprendizaje automático está revolucionando el sector inmobiliario

En la década pasada, la transformación digital y sus tecnologías asociadas se han convertido en debates habituales en las salas de juntas. Si preparáramos una nube de palabras de esas discusiones, datos probablemente superaría a otros, lo que significa que podría decirse que es la palabra más utilizada en las sesiones de lluvia de ideas sobre estrategia empresarial. Dado el amplio conjunto de puntos de datos disponibles, el aprendizaje automático en el sector inmobiliario constituye un caso de uso interesante y descubriremos algunos de ellos.

Usado casualmente como sinónimo de Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje automático (ML) es una rama de la IA que aprovecha datos y algoritmos para crear aplicaciones de software capaces de emular la inteligencia humana para resolver problemas complejos.

Al observar el sector inmobiliario, la clase de activos más grande del mundo y el segundo sector menos digitalizado del mundo (según el Índice de Digitalización de Morgan Stanley), a través de un prisma de aprendizaje automático, se revela un espectro de oportunidades que esperan ser aprovechadas.

Aplicaciones de aprendizaje automático en el sector inmobiliario

Modelos de precios avanzados

La fijación de precios inmobiliarios es un problema fascinantemente complejo de resolver. Si bien debería estar determinado por una multitud de factores internos y externos a la industria, tradicionalmente solo se define por unos pocos:

• Análisis de datos históricos
• Tamaño de la unidad
• Demanda existente
• Intuición y experiencia

Si desbloqueamos el potencial de la IA y el aprendizaje automático en la inversión inmobiliaria, podemos incluir factores adicionales que pueden parecer triviales al principio pero que ayudarán a determinar los precios con precisión.

• Ingreso familiar medio
• Vacante
• Ocupación media
• Puntos de interés
• Capacidad de servicio del comercio electrónico
• Tasa de criminalidad
• Panorama comercial de la zona.
• Transporte público
• Apreciación prevista
• Oportunidades de empleo
• Promedio de horas de luz solar mensuales
• Calificación de las escuelas vecinas.
• Plazas de aparcamiento
• Niveles de ruido esperados (construcción, tráfico, etc.)
• Opciones gastronómicas, de entretenimiento y recreación.

Podemos seguir agregando a la lista y el cálculo se vuelve más complejo con cada punto de datos. Esto requiere un enfoque coherente, científico y de autoaprendizaje para fijar los precios que la experiencia y la intuición no pueden ofrecer. Los conjuntos de datos grandes y complejos requieren un algoritmo de cálculo iterativo y de mejora automática, exactamente lo que ofrece la automatización de la industria inmobiliaria a través de IA y ML.

Marketing

En la era actual, las aplicaciones, los chatbots e interfaces similares permiten a las empresas recopilar cantidades considerables de datos de los clientes. Los modelos de aprendizaje automático pueden procesar estas grandes cantidades de datos no estructurados para brindar información basada en datos, que luego los agentes inmobiliarios pueden utilizar para centrar sus esfuerzos en los clientes elegibles. Centrarse en convertir una lista de clientes genuinamente interesados en lugar de realizar llamadas en frío y enviar correos electrónicos a una lista recopilada al azar puede aumentar las tasas generales de participación y conversión.

Además, tener suficiente información sobre el tamaño, el área, la ubicación, el presupuesto y las preferencias generales de vivienda de un cliente permite a los agentes inmobiliarios entablar conversaciones más personalizadas con los clientes y brindarles una mejor experiencia desde el principio.

Centros de experiencia impulsados por ML

El atractivo visual es un factor clave a la hora de tomar una decisión de inversión inmobiliaria. Es tan importante como difícil de cuantificar. La visita al sitio es el enfoque más sencillo para resolver este problema, pero a menudo no es práctico. Los modelos de reconocimiento de imágenes basados en Machine Learning pueden permitir a sus clientes experimentar los alrededores de una propiedad a miles de kilómetros de distancia. Los modelos de aprendizaje profundo pueden revelar información clave al acceder a millones de imágenes en poco tiempo, mientras que las redes neuronales convolucionales pueden extraer, analizar y presentar aspectos visuales clave de una propiedad como:

• Niveles de actividad del vecindario
• Tamaño y calidad de las calles.
• Disponibilidad de plazas de aparcamiento
• alumbrado público
• Verdor
• Densidad de población
• Proximidad a parques

Además de capturar las imágenes, estos modelos pueden mejorarse al determinar el papel que jugó cada factor en la decisión final del cliente. Es un circuito de retroalimentación importante que alimentará las decisiones futuras de todas las partes interesadas.

Sistemas de recomendación

Este es un aspecto clave del aprendizaje automático que está generando recompensas exponenciales en todas las industrias. Los motores de recomendación están a nuestro alrededor, los reconozcamos o no. Los anuncios de YouTube, los resultados de búsqueda patrocinados, las sugerencias de productos de Amazon, el algoritmo de coincidencia de Tinder y la sección recomendada por Netflix son ejemplos de avances de ML.

Las empresas inmobiliarias pueden aprovechar estos casos de uso para perfilar a sus clientes y propiedades cotizadas. Luego pueden relacionar a un cliente con un conjunto de propiedades según las preferencias seleccionadas, como ubicación, tamaño, presupuesto, puntos de interés y mucho más. También pueden realizar un perfil financiero completo de sus clientes para predecir las propiedades que un cliente podría desear.

Dada la complejidad inherente del sector inmobiliario, aquí sólo estamos arañando la superficie. A medida que se embarque en el viaje de transformación digital de su negocio inmobiliario, descubrirá un tesoro de información que le permitirá tomar decisiones estratégicas informadas.

Cómo puede ayudar AI Superior

En AI Superior, somos expertos en construir de extremo a extremo Soluciones de aprendizaje automático para elevar el rendimiento de las empresas inmobiliarias al siguiente nivel. Ya sea que esté buscando aprovechar el aprendizaje automático para predicción del precio de la propiedad o para predecir tendencias clave del mercado, podemos ayudarlo a aprovechar sus datos para aumentar el retorno de su inversión.

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